SIMA 2 - Google DeepMindの最新世代AIエージェント - AiBoss

SIMA 2とは何ですか？

Google DeepMindが開発したSIMA 2は、仮想3D世界において強力なインタラクション、推論、学習能力を発揮する最新世代のAIエージェントです。Geminiテクノロジーを基盤とするSIMA 2は、意思決定ハブ、ビジョン・アクションモデル、マインドトークンブリッジを含む3層構造の「Gemini-SIMA Fusion」アーキテクチャを採用し、複雑なタスクに迅速に対応・実行できます。自然言語コマンドを理解し、スケッチなどのマルチモーダルな手がかりを通してユーザーと対話できます。SIMA 2のトレーニングデータの70%はGeminiによって自動生成され、自己学習によって継続的に能力が向上します。未学習のゲームでも迅速に適応してタスクを完了でき、高い汎化能力を発揮します。SIMA 2の応答時間は200ミリ秒未満に短縮されており、リアルタイムのインタラクティブなシナリオに適しています。

SIMA 2の主な機能

自然言語インタラクションナビゲーション、オブジェクト操作、ユーザーインターフェースなど、さまざまなタスクを完了するために、ユーザーの自然言語コマンドを理解して実行することができます。
複雑な推論能力推論能力を備えており、事前学習済みのデータだけに頼るのではなく、論理分析を通して新しい環境でもタスクを完了することができる。
マルチモーダルな理解ユーザーが描いたスケッチや記号の理解など、マルチモーダル入力に対応しているため、より効率的なタスク遂行が可能になります。
自己学習と自己改善試行錯誤とGeminiから得られるフィードバックから学習し、追加の人間によるラベル付けデータを必要とせずに、タスク実行能力を継続的に向上させる。
低遅延応答エンドツーエンドの応答時間は200ミリ秒未満に短縮されており、リアルタイムのインタラクティブなシナリオに適しており、スムーズなユーザーエクスペリエンスを保証します。
一般化能力事前の訓練なしに全く新しいゲームにも素早く適応し、タスクを完了することができ、高い汎化能力を示している。
コラボレーションとインタラクションゲームシーンでプレイヤーと協力するなど、複雑なタスクを完了するためにプレイヤーと連携することができる。
複数の環境をサポート様々な3D仮想環境やゲームに対応でき、幅広い用途があります。

SIMA 2の技術原理

ジェミニ・フュージョン・アーキテクチャ本システムは「Gemini-SIMA Fusion」アーキテクチャを採用しており、Gemini Proの強力な言語および推論機能とビジョン・アクションモデルを組み合わせることで、言語、ビジョン、アクション間の効率的な連携を実現しています。
マルチモーダル入力処理自然言語による指示、視覚画像、マルチモーダルな手がかり（スケッチなど）を含む複数の入力形式に対応でき、マルチモーダル融合によってタスク実行の精度を向上させる。
自己指導型学習自己教師あり学習を用い、Geminiによって生成された「擬似ラベル」をトレーニングに活用することで、人間がラベル付けしたデータへの依存度を低減し、学習効率と汎化能力を向上させます。
迅速な推論と対応意思決定および実行プロセスが最適化され、エンドツーエンドの応答時間が200ミリ秒未満に短縮されたことで、リアルタイムのインタラクティブなシナリオにおいてスムーズな操作性を実現しています。
学習と試行錯誤のメカニズムを強化する強化学習アルゴリズムを組み合わせることで、行動戦略は試行錯誤と環境からのフィードバックを通じて継続的に最適化され、複雑な環境における適応性とタスクの成功率が向上する。
環境横断的な一般化能力SIMA 2は、汎用的な視覚および動作モデルを通して、事前の学習なしに全く新しい環境にも迅速に適応し、タスクを完了することができ、高い汎化能力を発揮します。
マインドトークンブリッジ言語、視覚、動作の各モジュールを接続する「マインドトークン」を確立することで、これら3つのモジュール間での効率的な情報伝達と共同作業を可能にする。
資源運用能力が低いモデル構造と学習方法を最適化することで、SIMA 2はより少ない計算リソースで動作させることができます。例えば、軽量版のSIMA 2-Liteは、RTX 3090グラフィックカード1枚で動作します。

SIMA 2プロジェクトの住所

プロジェクト公式サイト：https://deepmind.google/blog/sima-2-an-agent-that-plays-reasons-and-learns-with-you-in-virtual-3d-worlds/

SIMA 2のアプリケーションシナリオ

バーチャルゲームコラボレーションさまざまな3Dゲームでプレイヤーと協力してミッションを完了したり、支援を提供したりします。例えば、『ノーマンズスカイ』でナビゲーションをしたり、『ゴートシミュレーター3』で運転したりします。
複雑なタスクの実行仮想環境において、資源収集、建物建設、経路計画など、複雑なタスクを自然言語コマンドで実行する。
マルチモーダルな相互作用ユーザーとの対話において、スケッチやシンボルといったマルチモーダルな手がかりをサポートし、タスクの要件をより直感的に伝えるのに役立ちます。
リアルタイムのインタラクティブ体験低遅延応答機能を備えているため、ユーザーにスムーズなリアルタイムのインタラクティブ体験を提供し、迅速な応答が求められる場面に適しています。
ロボットの応用範囲の拡大将来的には、ボストン・ダイナミクスのロボット犬のようなロボットと統合することで、現実世界におけるナビゲーションや物体操作といったタスクを実行できるようになるだろう。
教育と訓練教育や訓練のために、仮想環境で現実世界のシナリオをシミュレートし、ユーザーが新しいスキルを習得したり、シミュレーションを実施したりするのに役立ちます。