Matterport et Facebook AI Research lancent la plus grande base de données spatiales 3D au monde

Matterport, l’entreprise de données spatiales, a annoncé une collaboration avec Facebook AI Research (FAIR). Dans le cadre de cette collaboration, l’entreprise donnera accès à sa base de données d’espaces intérieurs en 3D, la plus grande au monde, pour des utilisations exclusivement universitaires et non commerciales.

Cette collaboration permettra aux chercheurs de faire progresser Habitat, la plateforme de simulation de Facebook AI pour la recherche sur l’intelligence artificielle incarnée (Embodied AI), afin d’aider les robots à mieux comprendre et interagir avec le monde physique.

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Habitat-Matterport 3D Research Dataset (HM3D) est une collection sans précédent de 1 000 jumeaux digitaux Matterport haute résolution issus d’espaces résidentiels, commerciaux et municipaux, générés avec précision à partir de lieux réels. HM3D jouera un rôle important dans l’avancement de la recherche sur l’intelligence artificielle incarnée, qui vise à apprendre aux robots et aux assistants virtuels à comprendre et interagir avec les complexités du monde physique.

« Jusqu’à présent, ces précieuses données spatiales étaient cruellement absentes dans ce domaine, HM3D a donc tout le potentiel de changer le paysage de l’IA incarnée et de la vision par ordinateur », a déclaré Dhruv Batra, Research Scientist chez Facebook AI Research. « Nous espérons que la base de données 3D aidera les chercheurs à progresser dans la construction de machines intelligentes, afin de faire pour l’IA incarnée ce que les pionniers ont fait avant nous pour la vision par ordinateur en 2D et d’autres domaines de l’IA. »

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Gratuit, HM3D est disponible dès maintenant pour la recherche universitaire et non à des fins commerciales. Les chercheurs peuvent l’utiliser avec le simulateur Habitat de FAIR pour entraîner des agents incarnés, tels que des robots domestiques et des assistants IA, à grande échelle. HM3D est une étape fondamentale pour aider ces agents à naviguer dans des environnements réels et à mieux comprendre les variations des espaces tels que les chambres, les salles de bains, les cuisines et les couloirs, ainsi que les différentes configurations de ces pièces au sein de chaque structure. Il peut également aider les robots à reconnaître la manière dont les objets sont généralement disposés dans une pièce afin que les instructions soient correctement comprises. Ces recherches pourraient un jour être utilisées dans des applications de production, comme des robots capables de récupérer des médicaments sur une table de chevet ou des lunettes de réalité augmentée permettant d’aider les gens à se rappeler où ils ont laissé leurs clés.

« Nous sommes ravis de collaborer avec Facebook pour offrir aux milieux universitaires et scientifiques un accès à cette base de données spatiales unique qui aura un impact considérable sur notre façon de vivre et de travailler » a déclaré Conway Chen, Vice President of Business Development and Alliances chez Matterport. « Avec plus de cinq millions d’espaces capturés via la plateforme Matterport, nous sommes la seule entreprise capable d’offrir une bibliothèque diversifiée de jumeaux digitaux haute résolution, composée d’une multitude de données de jumeaux digitaux de différents styles, tailles et complexités, provenant du monde entier. HM3D peut également être utilisé de manière plus large par le monde universitaire, et nous sommes impatients de voir les innovations qui en découleront. »

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« Nous avons été confrontés à un manque de données spatiales pour faire avancer l’innovation dans les domaines de l’immobilier, de la construction, de la robotique, de la réalité augmentée, et plus encore. Avec la base de données HM3D issue de la collaboration entre Matterport et Facebook AI, nous nous réjouissons à l’idée des progrès significatifs que nous allons réaliser pour faire avancer la recherche sur la reconstruction, la génération et l’analyse de scènes intérieures à l’échelle d’une maison pour la première fois, » a déclaré Yasutaka Furukawa, Associate Professor of Computing Science à la Simon Fraser University.

Pour plus d’informations sur HM3D et son utilisation pour la recherche sur l’IA incarnée avec le simulateur Habitat, consultez le blog de Facebook AI. Cliquez ici pour en savoir plus sur les possibilités que les bibliothèques de données spatiales peuvent ouvrir.