テクノロジー TECHNOLOGY

自ら起き上がり方を学ぶ 犬型四脚ロボット“ANYmal”の未来とは?

長谷川茂雄

数々のメディアで取り上げられ、その高い能力が世界で認知されている犬型四脚ロボット“ANYmal”。そもそもは、被災地での救助目的で、研究、開発されたこのプロダクトは、これまで、悪路を難なく移動するだけでなく、荷物を運搬したり(10kg程度まで可能)、音楽に合わせてダンスを創作したりと、ユニークなパフォーマンスを披露してきた。そしてこの程、スイスのチューリッヒ工科大学の Robotic Systems ラボが発表した論文によると、進化途上の ANYmal は、開発されたシミュレーション・システムにより、転んでも自分で起き上がることを学習するようになったという。その驚くべき能力とは?

ロボットが強化学習すれば
これまでにない進化が得られる

スイスのチューリッヒ工科大学の Robotic Systems ラボで開発されたANYmal は、防水・防塵性能に優れ、あらゆる地形に対応してスムーズに移動できる画期的な犬型四脚ロボットだ。

高度な自律性を持つことから、オペレーターが操作せずとも、人間が踏み入れることができない場所で作業をしたり、物資を運搬したりすることができる。それゆえ、被災地での救助作業を中心に活躍が期待されている。

2016年に設立された会社、ANYbotics で商品化されると、常にその機能をアップデートさせてきた。とはいえ、ロボットに新たな動作を教え込むには膨大なコストと時間、そして労力がいる。

その問題をある程度解決するには、適切なシミュレーション・システムを備えて、ロボット自らが強化学習することが求められる。Robotic Systems ラボは、それが可能だと実証する論文を発表した。

この論文のなかには、「シミュレーションデータを、以前よりも簡単に、ロボットへ変換できるニュートラル・ネットワークが開発できた」と書かれている。

このネットワークにより、同時に2000台の ANYmal の動作を、リアルタイムでシミュレーションすることができるという。それはつまり、どんなアルゴリズムがどんな結果をもたらすのかを、短時間で調べることが可能になったということだ。

さらなる進化を果たした ANYmal は、エネルギー効率がアップし、スピード・ウォーキング記録を25%上回り、加えて、一定の速度で動くという命令にも従うことができる。

しかも人間がどんなに転ばそうとして蹴ったとしても、常に直立状態を保つことができるばかりか、驚くべきことに、転倒させた場合は、どんな姿勢であっても自ら起き上がる能力を獲得したのだそうだ。

この従来の方法では得られなかった進化は、同様の複雑さを持つ他の四脚ロボットにはないものだ。これからも強化学習によって ANYmal がいったいどんな進化を遂げるのか? 期待せずにはいられない。

 

(text: 長谷川茂雄)

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テクノロジー TECHNOLOGY

人間の感覚を拡張する!?超人的な反射神経を実現するウェアラブルデバイス

Yuka Shingai

近年、エクササイズ機器として活用されることが増えたEMS(=Electrical Muscle Stimulation、筋電気刺激)。運動神経を通じて、筋肉に「動け」と指令する脳の動きにかわって、筋肉に直接電気を流すことで収縮・弛緩させる仕組みだ。ソニーとシカゴ大学の共同研究チームは、この仕組みを利用して、人間の反射神経が向上したかのように感じさせるウェアラブルデバイスを現在開発中だ。

人間の平均的な反射反応時間は約250ミリ秒(4分の1秒)と言われているが、このデバイスを装着することによって反応を200ミリ秒前後にまで縮められると同チームはコメントしている。

つまり、脳が筋肉を動かすように指令を出し、伝達されるまでに約50ミリ秒かかっているということ。実際は脳の指令によって筋肉を動かしているはずなのに、さも自分の意志で身体をコントロールしているかのように錯覚してしまうのは、「意図」と「行動」の間に存在するこの約50ミリ秒の仕業ではないかというのが彼らの持論でもある。

ちなみに、通常の反応時間よりも80ミリ秒短縮しても、「自分自身のコントロールで身体を動かした」と認識するとの研究結果も出ているそうだ。

現在、ウェアラブルEMSの一般化には至っていないが、超人的な反射神経を実現し得るのだとすれば、この技術の発展に期待しないわけにはいかない。

プラスアルファの能力を備えようとすると、現段階ではパワードスーツやロボットアームなど、アイテムを「装着」する感覚がつきものだが、これからは、あるがままの姿に寄り添うような形での身体拡張が身近になっていくのかもしれない。

[TOP動画引用元:https://youtu.be/1BT8REEJibM

(text: Yuka Shingai)

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