PFN福田圭祐による東大大学院「融合情報学特別講義Ⅲ」(2022年10月19日)の講義資料です。
・Introduction to Preferred Networks
・Our developments to date
・Our research & platform
・Simulation ✕ AI
セル生産方式におけるロボットの活用には様々な問題があるが,その一つとして 3 体以上の物体の組み立てが挙げられる.一般に,複数物体を同時に組み立てる際は,対象の部品をそれぞれロボットアームまたは治具でそれぞれ独立に保持することで組み立てを遂行すると考えられる.ただし,この方法ではロボットアームや治具を部品数と同じ数だけ必要とし,部品数が多いほどコスト面や設置スペースの関係で無駄が多くなる.この課題に対して音𣷓らは組み立て対象物に働く接触力等の解析により,治具等で固定されていない対象物が組み立て作業中に運動しにくい状態となる条件を求めた.すなわち,環境中の非把持対象物のロバスト性を考慮して,組み立て作業条件を検討している.本研究ではこの方策に基づいて,複数物体の組み立て作業を単腕マニピュレータで実行することを目的とする.このとき,対象物のロバスト性を考慮することで,仮組状態の複数物体を同時に扱う手法を提案する.作業対象としてパイプジョイントの組み立てを挙げ,簡易な道具を用いることで単腕マニピュレータで複数物体を同時に把持できることを示す.さらに,作業成功率の向上のために RGB-D カメラを用いた物体の位置検出に基づくロボット制御及び動作計画を実装する.
This paper discusses assembly operations using a single manipulator and a parallel gripper to simultaneously
grasp multiple objects and hold the group of temporarily assembled objects. Multiple robots and jigs generally operate
assembly tasks by constraining the target objects mechanically or geometrically to prevent them from moving. It is
necessary to analyze the physical interaction between the objects for such constraints to achieve the tasks with a single
gripper. In this paper, we focus on assembling pipe joints as an example and discuss constraining the motion of the
objects. Our demonstration shows that a simple tool can facilitate holding multiple objects with a single gripper.
【DLゼミ】XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matchingharmonylab
公開URL:https://arxiv.org/pdf/2404.19174
出典:Guilherme Potje, Felipe Cadar, Andre Araujo, Renato Martins, Erickson R. ascimento: XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matching, Proceedings of the 2024 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) (2023)
概要:リソース効率に優れた特徴点マッチングのための軽量なアーキテクチャ「XFeat(Accelerated Features)」を提案します。手法は、局所的な特徴点の検出、抽出、マッチングのための畳み込みニューラルネットワークの基本的な設計を再検討します。特に、リソースが限られたデバイス向けに迅速かつ堅牢なアルゴリズムが必要とされるため、解像度を可能な限り高く保ちながら、ネットワークのチャネル数を制限します。さらに、スパース下でのマッチングを選択できる設計となっており、ナビゲーションやARなどのアプリケーションに適しています。XFeatは、高速かつ同等以上の精度を実現し、一般的なラップトップのCPU上でリアルタイムで動作します。
18. 自然言語処理 (NLP) 分野でのDeep learningの発展
• Transformer – “Attention Is All You Need” という論文で提案された
– Attention (注意機構) を入れることにより入力文章の計算を並列化
– 文章に対しても高速にDeep Neural Networkの学習ができるようになった
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https://qiita.com/omiita/items/07e69aef6c156d23c538
“Attention Is All You Need”
https://arxiv.org/abs/1706.03762
19. 自然言語処理 (NLP) 分野でのDeep learningの発展
• Attention (注意機構)
– それぞれの単語に対し、 “関連度合い” を表現
– “its” に対して、それを指す “Law” へのAttention が大きくなっている。
19
“Attention Is All You Need”
https://arxiv.org/abs/1706.03762
20. 自然言語処理 (NLP) 分野でのDeep learningの発展
• Transformerをベースに BERT, Open GPT 3 といったNetworkが開発されていった
– 超大規模データに対して事前学習 → 他のタスクに対して適用する
– 画像分野のCNN同様、データ数をとにかく大きくして学習する流れへ
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https://recruit.gmo.jp/engineer/jisedai/blog/nlp_bert_news_impact_prediction/
“BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for
Language Understanding” https://arxiv.org/pdf/1810.04805.pdf
21. GNNの発展
• Graph Neural Network:グラフを入力でき、データの “つながり” の情報を学習
• グラフとは:頂点 x と辺 e で構成
– Social Network(SNSの結びつきグラフ)、Citation Network(論文の引用を示すグラフ)
– 商品Network(同時購入された商品を結ぶグラフ)
– Protein-Protein Association Network
– 有機分子 etc…
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𝒙𝟎
𝒙𝟏
𝒙𝟐
𝒙𝟒
𝒙𝟑
𝑒)! 𝑒!"
𝑒"*
𝑒#*
𝑒"#
様々な分野でグラフが現れる
応用例が広い!
35. 自然言語処理アプローチで順合成・逆合成予測
• 入力SMILES → 出力SMILES を機械翻訳タスクと考えると、
NLP業界で発展したモデル(Transformerなど)がそのまま使える
– 順合成:Reactants SMILESを入力、Product SMILESを出力
– 逆合成:Product SMILESを入力、Reactants SMILESを出力
35
“Linking the Neural Machine Translation and the
Prediction of Organic Chemistry Reactions”
https://arxiv.org/pdf/1612.09529.pdf
This is a book → これ は 本 です
CCCCBr.CCONa>CCO>CCCCOCC
50. 自然言語モデルを用いたその他の応用例、、、
• 例:Philippe Schwaller 2020年だけで12本の論文
– 位置選択性(regio)・立体選択性(stereo)を考慮した化学反応予測への応用
“Transfer learning enables the molecular transformer to predict regio-and stereoselective reactions on carbohydrates”
– 化学反応の2次元Mapping
“Transfer learning enables the molecular transformer to predict regio-and stereoselective reactions on carbohydrates”
– 酵素反応への応用
“Predicting Enzymatic Reactions with a Molecular Transformer”
– 収率予測
“Prediction of chemical reaction yields using deep learning”
– Atom-to-Atom Mappingの教師なし学習
“Unsupervised attention-guided atom-mapping”
– 実験手順を論文から抽出
“Automated extraction of chemical synthesis actions from experimental procedures”
“Inferring experimental procedures from text-based representations of chemical reactions”
etc…
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自然言語モデルをどういうデータに対して、どう応用するか?
多数の研究がすごいスピードで進んでいる