引用元：＜http://shiropen.com/2017/11/14/29487＞

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Microsoft Research、仮想空間内で人工知能ロボットを学習させ効率的に

安全性を高めるツール「AirSim」に自律走行車をサポート

現実空間で人工知能をトレーニングする場合、何千何万回も学習するためコストがかかります。その問題を解決するため、現実に近い環境をシミュレーションし仮想内で学習することで効率的な機械学習を行うのが本ツールの目的です。

AirSimには、信号、公園、湖、建設現場など、さまざまな条件を含む詳細で現実的な3D都市環境がUnreal Engineをベースにシミュレーションされており、そこを走行し人工知能システムの安全性を高めるために何度もテストします。

今回、そんなAirSimのアップデートに自律走行車が対応しました。これにより、自律走行車の効率的な研究開発を進めることができるとしています。

AirSimは、C++やPythonを含むさまざまな言語で使用できるAPIを提供しており、例えばMicrosoft Cognitive Toolkit（CNTK）を使用することなどを可能にします

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仮想空間がどのくらいの再現度で現実をとりくめるかが気になります。