シリコンバレー近くにキャンパスを構え、IT やコンピューター関連の研究・開発でも名高いカリフォルニア大学バークレー校。数多くの技術者や新しいシステムを輩出する同校のロボット学習研究所内では「いかにして AI がすでに存在するロボットの能力を改善できるのか」という命題が繰り広げられていたが、現在進行中の BLUE (the Berkeley robot for Learning in Unstructured Environments）プロジェクトは「いかにして AI がロボットデザインの規範を変えるか」という質問に答えるべく、AI ベースのロボット開発に注力している。

多分野の学問領域にわたる15人以上の研究者たちが3年という歳月をかけた BLUE は黒ベースにブルーの配色がいかにもメカといった感じ。その無機質なビジュアルに反して洗濯物をたたむ、小さな部品をつまみ上げる、花を花瓶に活ける、コーヒーを入れてサーブするなど、繊細で緻密な作業もお手の物。動きもスムーズで、これなら家事全般を任せるのも無理はなさそうだ。

低コストでハイパフォーマンス、増え続ける AI の能力を何から何まで兼ね備える存在。

プロジェクトのネクストステップは負荷テストや製造の強化。より多くの研究者のもとへ届けることが目標で、プロトタイプ版はすでに出荷をスタート。一家に一台感覚で家事ロボットが普及する未来も近いかもしれない。

［TOP動画引用元：https://youtu.be/KZ88hPgrZzs］

GPSを使い選手の動きを正確に計測するウェアラブルな測定器「Field Wiz」。国内外のプロチームをはじめ、さまざまな競技の練習で導入がはじまっている。イギリスのプライトン大学も認める性能を持つこの機器が日本でも手に入るようになった。

人の軌道を瞬時にデータ化

人工衛星（GPS, GLONASS, Galileo Ready 等々）から送られてくる高精度測位データをもとに、選手の動きを正確に捉えるもの。加速計測、ジャイロスコープと地磁気計の補正で、安定した情報が取得できる「Field Wiz」は、サッカーやラグビーなどフィールドスポーツをはじめ、テニスなどのコート競技に至るまで、さまざまな分野のスポーツで活用がはじまっている。ビブスのように気軽に着用ができる専用のベストに装着、35gの端末から送られるデータは、インストール不要のWEB上のアプリケーションを使うだけで、簡単に解析することができる。ヨーロッパや北南米、アフリカ各国のナショナルチームやプロチームで採用が相次ぎ、国内ではすでにJリーグなどプロスポーツチームをはじめ、複数の競技で使用が始まっている。

客観的な指標で評価へ

「Field Wiz」で計測できるのは、総移動距離、スピードゾーン別の移動距離、加速や減速の大きさや、心拍数など生理学的な負担など。これらが分かることにより、選手にどのような弱点があるかを見極めることも可能だ。これにより、通常のトレーニング時に鍛えるべきポイントが分かりやすくなる。選手に対しても、客観的なデータとして見せられるため、人間の感覚では見過ごしてしまう他選手との動きの差までをも見える化できる。

不調をキャッチ 悪化を防ぐ

  また、データを蓄積していくことで、コンディションの良し悪しの状態が分かるようになる。頑張り屋の選手ほど、痛みを隠して試合に出ることがあるが、平常時よりも動きが悪ければ、ケガなど、何らかの不調の原因が隠れている可能性も。こうした変化をいち早く発見することも可能なのだ。客観的なデータから不調が見抜ければ、ケガや病気の悪化を防ぐことにも繋がる。日本では現在、京都市にあるエスアンドシー株式会社で販売中。詳しくは同社HP (http://www.sandcplanning.com/) へ。

［TOP動画引用元：https://youtu.be/MBTluW51cvU］