1: 名無しのAIウォッチャーさん 2025-10-09(木) 10:00:00.00 ID:MhTKyGkZ ソース：AIがロボットの仮想訓練場を多様化する技術を開発

なんかMITがとんでもない技術発表したらしいぞ！ AI使ってロボットの訓練環境をリアルに自動生成するって話なんだけど、これマジで革命じゃね？ 今まで手作業でシミュレーション作ったり、物理法則無視したやつしかなかったから、これは期待大だわｗｗｗ

2: 名無しの研究者さん 2025-10-09(木) 10:03:15.22 ID:PqRsTuVw >>1 うおおおおお！！これはマジで待ってた！ ロボットの訓練って実機だと時間かかるし金もかかるから、仮想空間でリアルなのが作れるのはデカい！ 工場とか家庭でのアシスタントロボット開発が捗るなコレ(´ω｀)

3: 名無しのエンジニアさん 2025-10-09(木) 10:05:40.09 ID:WxYZaBcD やっぱMITはすげーな。 「Steerable Scene Generation」ってやつか。拡散モデルとかモンテカルロ木探索とか使ってるらしい。 テキストプロンプトで「リンゴ4個とボウルがあるキッチン」とか指示できるのもヤバすぎだろｗｗｗ

4: やらない夫 ◆Yaranai.YYYY 2025-10-09(木) 10:07:55.77 ID:FgHiJkLm それは無理だろ。 物理法則とかオブジェクトのインタラクションとか、そんな簡単にリアルに再現できるわけないぞ。 既存のAIシミュレーションも、結局はごっこ遊びの域を出ないのがほとんどだ。 どうせまた「っぽい」だけで、実用には程遠いんだろ？やらない夫は疑うぞ。

5: 名無しの開発者さん 2025-10-09(木) 10:09:30.11 ID:NoPqRsTu >>4 いや、記事読む限り、フォークがボウルを突き抜けるみたいな「クリッピング」のバグも修正できるって書いてあるぞ？ MCTSで物理的にリアルなシーンに最適化してるらしいから、今までとは一味違うんじゃないか？ (｀・ω・´)

6: 名無しのAI好きさん 2025-10-09(木) 10:11:05.55 ID:VwXyZaBb テキストで指示したら98%の精度で棚、86%で散らかった朝食テーブル作れるとか書いてあんの、マジでビビったわ。 今までのミフュージョンとかより10%以上改善って、もう人間が作らなくてよくね？ｗｗｗ

7: できる夫 ◆Dekiru.ZZZZ 2025-10-09(木) 10:13:59.33 ID:CcDdEeFf 　　　　 　 　 　 　 ＿＿＿＿＿ 　　　　 　 　 　 ／　ノ:::´ゝ_／::ヽ 　　　　 　 　 ／ 　（● ）　 （● ） |　　説明しよう！！ 　　　　 　 　 |　 　 　 （人） 　 | 　　　　 　 　 ヽ　　　　 ｀ ⌒´ 　 ﾉ 　　　　 　 　／￣￣￣￣￣￣￣＼ 　　　　 　／＿＿＿＿＿＿＿＿＿ ヽ 　　　　 　| |:::::::::::::|　 　 　 　 　 　 | | 　　　　 　| |:::::::::::::|　 　 　 　 　 　 | | 　　　　 　| |:::::::::::::|　 　 　 　 　 　 | | 　　　　 　| |:::::::::::::|　 　 　 　 　 　 | | 　　　　 　| |:::::::::::::|　 　 　 　 　 　 | | 　　　　 　| |:::::::::::::|　 　 　 　 　 　 | | 　　　　 　| |:::::::::::::|　 　 　 　 　 　 | | 　　　　 　| |:::::::::::::|　 　 　 　 　 　 | | 　　　　 　||:::::::::::::|＿＿＿＿＿＿||

>>4 やらない夫さんの疑問もごもっともです。しかし、この研究の肝は「Monte Carlo tree search (MCTS)」をシーン生成に適用している点にあります。MCTSはAlphaGoで使われたように、複数の選択肢を探索し、最適なものを選び出すことで、より複雑で物理的に妥当なシーンを段階的に生成するのです。訓練データ以上のオブジェクト数を配置したり、物理的な制約を自動で満たすことが可能になります。

8: 名無しの驚愕さん 2025-10-09(木) 10:15:20.18 ID:GhIjKlMn >>7 な、なるほど…！将棋AIみたいなやつがシーン生成にも応用されてるのか！ ディムサムを山盛りにするとか、訓練データにないことまで自動でやってくれるってことかよ…((((；ﾟДﾟ))))ガクガクブルブル

9: 名無しの一般人 2025-10-09(木) 10:17:01.45 ID:OpQrStUv これ、ロボットが箸とかナイフ使う訓練とかも、自動で無限にパターン作れるってこと？ うちの汚部屋もAIにキレイにしてもらいたいわｗｗｗ（切実）

10: ひろゆき ◆HiroYuki.PPPP 2025-10-09(木) 10:19:10.88 ID:WxYZaBcD それって、結局のところ、既存のオブジェクトをうまく配置してるだけですよね？ 新しいオブジェクト自体は作れないわけでしょ？ 本当に汎用的なロボットを訓練できるんですかね？ まあ、時間の無駄にならないように頑張ってくださいね、としか言いようがないですけど。

11: 名無しの反論さん 2025-10-09(木) 10:21:30.99 ID:AbCdEfGh >>10 ひろゆきさん、記事の最後ちゃんと読んでます？ 「将来的に、生成AIを使って全く新しいオブジェクトやシーンを作成したい」って書いてあるし、開閉する関節オブジェクトとかも計画してるらしいぞ。 まだ発展途上ってことやろ。でも、十分すごいんやで。

12: やる夫 ◆Yaruo.XXXX 2025-10-09(木) 10:23:45.01 ID:IjKlMnOp >>11 おお！やる夫も未来に期待するお！ これでうちのロボットも料理できるようになるお！ まずはお茶碗洗いから訓練するお！(`・ω・´)

13: クマー ◆KumaKumaQQQQ 2025-10-09(木) 10:25:00.66 ID:QrStUvWx クマー！物理法則バグ！クマー！ リアルすぎると、逆にバグった時にクマーが暴れるのか！クマー！

14: 永遠の初心者さん ◆Shosin.RRRR 2025-10-09(木) 10:26:30.15 ID:YzAbCdEf 「Scalable Real2Sim」って何ですか？ あと、このAIでゲームのマップとかも自動生成できるんですか？ なんか専門用語多すぎて、永遠の初心者さんは頭がフリーズしそうです…(´；ω；｀)

15: 名無しの未来人 2025-10-09(木) 10:28:10.03 ID:GhIjKlMn >>14 Real2Simはリアルな物体をスキャンしてシミュレーションにぶち込む技術。 これで現実と仮想の境目がどんどん曖昧になるわけよ。 ゲームマップ生成もできるだろうね。将来的にはマジで何でもありになりそう。SFの世界が現実になるんやな。胸熱！

16: ムスカ大佐 ◆Musuka.SSSS 2025-10-09(木) 10:30:00.00 ID:OpQrStUv 見ろ、人がゴミのようだ！ 今までの手作業によるシミュレーションなど、まさしくカスであるとあえて言おう！ この技術こそがロボット訓練の王道、真の道を示している。 既存のライブラリに囚われず、無限の多様性を持つ訓練環境…素晴らしい！

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まとめ

MITの研究チームが発表した「Steerable Scene Generation」は、ロボットの仮想訓練環境を大きく進化させる可能性を秘めた技術ですね！

1. AIによるリアルな3Dシーン自動生成: 拡散モデルとMCTS（モンテカルロ木探索）を組み合わせることで、物理的に正確で多様な3Dシーンを自動で生成できるようになりました。
2. 既存手法からの大幅改善: オブジェクトのクリッピングといった従来のグラフィックの課題を克服し、テキストプロンプトによるシーン生成の精度も大幅に向上（棚で98%、散らかった朝食テーブルで86%）。
3. 多様な訓練シナリオの実現: MCTSや強化学習を活用することで、訓練データにないような複雑なシーンや、特定の目的（例：多くのオブジェクトを配置）に特化したシーンも生成可能に。
4. 将来の展望: 今後は、全く新しいオブジェクトや開閉する関節オブジェクトの生成、さらに実世界の物体を仮想環境に取り込む「Scalable Real2Sim」との連携も計画されており、よりインタラクティブでリアルな訓練環境が期待されます。

この技術が普及すれば、ロボットの賢い家庭アシスタントや工場での活用がさらに加速しそうですね！ワイらも未来のロボットに飯作ってもらう日が近いんやな、草。