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シミュレーション

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ニアミスデータで自動運転の訓練効率が90%向上——Michigan大学が実証

ニアミスデータで自動運転の訓練効率が90%向上——Michigan大学が実証

Michigan大学の研究チームが、衝突だけでなくニアミス(事故寸前)のシミュレーションデータを活用することで、自動運転車アルゴリズムの安全性を90%向上させることを発表。実世界テスト走行距離を99.9%削減。

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Decart、Oasis 3 世界モデルを公開——テキストプロンプットから光写実的な自動運転シミュレーション環境を秒単位で生成

Decart、Oasis 3 世界モデルを公開——テキストプロンプットから光写実的な自動運転シミュレーション環境を秒単位で生成

Decart が自動運転テスト向けの世界モデル Oasis 3 を API 公開。テキストプロンプトから無制限のシナリオを光写実的にリアルタイム生成でき、自動運転企業・ロボティクス開発者が今日から API で利用可能。

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Google、Genie 世界モデルが Street View と統合——実在地点のシミュレーション環境を生成可能に

Google、Genie 世界モデルが Street View と統合——実在地点のシミュレーション環境を生成可能に

Google DeepMind が Genie 3 と Street View を統合し、地図上のピンから実在地点をベースとしたインタラクティブな AI 世界を生成。ロボティクスと自動運転シミュレーションへの応用が本格化。

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Nvidia が Lyra 2.0 を発表、写真から 3D 環境を生成しロボット学習を加速

Nvidia が Lyra 2.0 を発表、写真から 3D 環境を生成しロボット学習を加速

Nvidia の研究者が 3D 環境生成システム「Lyra 2.0」を発表。1 枚の写真から大規模で一貫性のある 3D シーンを生成し、ロボットの仮想学習に活用できる。これまで実世界の 3D データが必要だったロボット学習が、完全合成環境で実現可能に。

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