Meta社の基礎AI研究チーム（Meta FAIR）は12月13日（金）、動作基盤モデル「Meta Motivo」の研究結果を公開した。Meta Motivoは同社の新アルゴリズムに基づく教師なし強化学習を基礎とするAIアバターの動作基盤モデル。バーチャル環境において、より人間らしい動きができるNPCキャラクターを生み出すためのエンボディドAI（Embodied AI、人型ロボットのような身体性のあるロボットのAIシステム）のひとつとなる。

Meta Motivoは、教師なし強化学習の代表的な制限である「事前のトレーニング」や「データセットの必要性」から解放され、ラベルレスの動作データセットを活用した強化学習を基礎とする新しいアルゴリズムによって「ゼロショット学習」（トレーニングデータに存在しないタスクや概念を認識し分類するようAIモデルをトレーニングすること）を実現する動作基盤モデル。

状態やモーション、報酬が同じ潜在空間に埋め込まれているため、モーショントラッキングやゴールとなるポーズへの到達、報酬の最適化などといった幅広い全身制御タスクを追加トレーニングなしで実行できる。

また、トレーニングされていないにもかかわらず、重力や風、小さな変化に対する高いロバストネス（強靱性）を示すという。

デモサイトではマウスの右クリックでボールを投げて、バーチャルエージェントに当てた際のリアクション（モーション）を確認することができる。ボールを受け流したり、よろけたりといった自然なモーションを実現できていることがわかる
重力や風（強さ・向き）の設定に応じてバーチャルエージェントの動きも変化。その他、左ドラッグで視点回転、ホイールの回転で拡大縮小の操作が行える

Meta Motivoは、同社が展開するAIアシスタント「Meta AI」の機能拡充のひとつとして発表されたもの（現在、日本ではMeta AIは利用できない）。今後は、同社ヘッドセットのMeta Questシリーズにも対応する予定とのことだ。

また、Meta FAIRは今回、Meta Motivoだけでなく、動画に対する電子透かし技術「Meta Video Seal」を含むいくつかの研究結果を発表している。詳しくは下記ブログを参照してほしい。

■Sharing new research, models, and datasets from Meta FAIR（公式ブログ、英語）
https://ai.meta.com/blog/meta-fair-updates-agents-robustness-safety-architecture/

■Zero-Shot Whole-Body Humanoid Control via Behavioral Foundation Models（論文、英語）
https://ai.meta.com/research/publications/zero-shot-whole-body-humanoid-control-via-behavioral-foundation-models/

■Meta Motivo（デモサイト）
https://metamotivo.metademolab.com/

■Meta Motivo（GitHub）
https://github.com/facebookresearch/metamotivo

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