最近の生成AI技術を紹介する記事では、物理シミュレーションを生成する「Genesis」や大規模言語モデル「DeepSeek-V3」、人工生命を発見する「ASAL」、柔軟な物体検出が可能な「DINO-X」など、注目の5つのAI技術が解説されています。
特に注目されるのは、テキストから物理シミュレーションを生成するAIを搭載した高速物理エンジン「Genesis」です。
Genesisは、ロボット工学や物理AIアプリケーションでの利用を目指して開発されており、Pythonベースのオープンソースとして公開されていますが、生成機能は内部開発用に非公開です。
Genesisは、ユーザーからのプロンプトに基づいて物理シミュレーションを生成する能力を持ち、高品質なレンダリング機能も備えています。
特に、物理的な正確性を保ちながら動画生成の新たな可能性を秘めています。
Genesisは、流体や固体を含む多様な物質のシミュレーションを行い、リアルな動作表現やインタラクティブな3Dシーンの構築が可能です。
また、GPUを活用した並列計算により非常に高速な処理を実現しています。
次に紹介されるのは、オープンソースの大規模言語モデル「DeepSeek-V3」で、これはパラメータ数6710億を誇り、GPT-4oやClaude-3.5-Sonnetに匹敵する性能を持っています。
さらに、人工生命を自動的に発見するAIシステム「ASAL」や、柔軟な物体検出を可能にするAIビジョンモデル「DINO-X」も取り上げられています。
ASALは、従来の人工生命研究の方法を自動化し、DINO-Xは3種類のプロンプト方式に対応して物体検出を行います。
これらの技術は、AIの進化に伴い、様々な分野での応用が期待されています。
参考リンクhttps://news.yahoo.co.jp/articles/a3e9bdc415228ef06738f1cc2ab380e8a307e7c6