FastLabel、AIロボティクス開発に必要なデータを収集する「OpenLUTRA」

　FastLabelは、AIロボティクス開発で求められる大規模かつ品質を担保した効率的なデータの収集を実現するアプリケーション「OpenLUTRA（ルトラ）」を、オープンソースとして公開した。

　OpenLUTRA（ルトラ）は、データ収集現場のオペレーターが使いやすい直感的なUI/UXと自動キュレーション機能を搭載。データ収集規模の拡大と高品質なデータ構築のスループット向上をサポートする。

公開の背景

　同社では、Data-centricなAI開発を軸に、データ収集・データ加工・モデル開発・評価の各開発フェーズを通じて、国内大手企業及び研究開発機関をはじめとする多くの企業のAIロボティクス開発を支援してきた。多数のプロジェクトを推進する中で、データ収集の現場では以下の課題が発生していることが明らかになった。

• 「ロボットの初期姿勢が違う」「標準的な時間でタスクが実行できていない」など、要件を満たさないデータの混入を発見できず、データ収集にかけた時間が無駄になる。
• データの収集後にカメラ映像やセンサデータの遅延・欠損が判明し、せっかく収集したデータが使えない。
• データのレコードや品質チェックの仕組みが非エンジニアであるオペレーターにとっては扱いづらく、現場でエンジニアの対応が必要になることで、データ収集規模の拡大が難しい。

OpenLUTRA（ルトラ）の概要

• リアルタイムの異常監視
  　データの遅延や欠損、システムの健全性指標をリアルタイムに監視することで、異常発生時に早期にリカバリーに移行可能。
• 自動品質判定（キュレーション機能）
  　保存データを自動解析し、品質基準の合否を自動で判定してタグ付け。品質判定ロジックはカスタマイズでき、現場ごとの要件に応じた独自ロジックの組み込みにも対応している。
• 直感的なUI/UX
  　エンジニア以外のロボットオペレーターでも容易に操作できるUIを採用し、現場で迷わず扱える直感的なUXを実現している。
• さまざまなロボットやデバイスに対応
  　ROS2をはじめとする標準的なロボット開発環境に対応しており、複雑な初期設定が不要で、すぐに現場に導入可能。