HALOシステム、シミュレーションから知覚的ヒューマノイド動作を学習し汎用自律性へ
Siyuan Hu氏らは11月4日(現地時間)、シミュレーションから知覚的なヒューマノイド動作を生成する自律システム「HALO」を発表した。HALOは、数千に及ぶ手続き的に生成された仮想の家庭環境で、ビジョン・言語・モーションデータを合成するパイプラインを核とする。このシステムは、人間が介入することなく計算資源に応じてデータをスケーラブルに生成し、ヒューマノイドロボットの汎用的な自律性実現におけるデータ不足の課題解決を目指す。