HERO Xではこれまで、ハプティクス、テレロボティクスといったVR/AR内のオブジェクトや、遠隔地にある物体を実際に触ったような体験ができるコンテンツを数々紹介してきた。果たして「実際に触ったような」とはどれくらい本物に近い感覚なのか。初めて3D映画を見たときに感じた「まるで本物みたい！実写映画にしか見えない！」という衝撃が待ち受けているのだろうか。これらのテクノロジーは、多くの人が関心を抱いているもののひとつであろう。

最新テクノロジーとしての印象が強い遠隔体験、遠隔就労などは、実はコンセプトとしては長い歴史を持ち、日本では東京大学名誉教授、慶應義塾大学特任教授である舘 暲（たち・すすむ）氏がこの分野の先駆者的研究者として知られている。

1980年代より「テレイグジスタンス」という概念を提唱し、感覚伝達技術の研究開発を進めてきた舘氏らの研究グループが2011年に開発した「TELESAR V（テレサファイブ）」は人と同期して同じ動作をするアバター（分身）ロボットを介して、遠隔地にいながらまるで目の前の物に直接触れているかのような感覚を味わえるシステムだ。

指先が押し込まれる力（押下力）と指先に加わる水平方向の力（せん断力）と物体表面の温度を伝えることで、ユーザーは物を握ったときに指先に力を感じ、温もりや冷たさまでも感じることができる。この時点では、まださらさら、ゴワゴワといったオブジェクトの質感までは伝達できなかったが、圧覚・振動覚・温度覚を伝える触感伝達技術を新たに開発し、「TELESAR V」と統合することにより、遠隔環境の細やかな触感を伝えることに世界で初めて成功した。

エンターテインメントや教育、福祉などテレイグジスタンスが貢献できる分野は幅広い。近年人気のライブビューイング、パブリックビューイングなどはより「体感型」のエンタメに昇華されていくだろう。

そのほか、ネットショッピングではなかなか確かめることのできない商品の質感、実際手にしたときの重量から、日本国内ではなかなかお目にかかれない動物や植物など、リアルに触れてみたいものがより身近になっていきそうだ。

［TOP動画引用元：https://www.youtube.com/watch?v=KoC1iTOmYTg］

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。