飛躍と限界: ロボットの敏捷性の驚異的な進歩

チャールズ ローゼンが A.I. SRI インターナショナルの人工知能センターを設立したパイオニアである彼は、 世界初の汎用移動ロボットと彼は少し考えてからこう言いました。 それをシェーキーと呼びましょう。」

このアイデアのいくつかのバリエーションは、現代のロボット工学の歴史の大部分に浸透しています。 私たちはロボットとは、無神論者の日曜日の昼食と同じくらい優雅さを備えた不格好な機械だと思いがちです。 SF 映画でさえ、ロボットを、ゆっくりと立ち止まった足取りで歩く不格好な創造物として繰り返し想像してきました。

その考えはもはや現実とは一致しません。

最近、オレゴン州立ダイナミックロボティクス研究所の研究者グループは、大学の キャシーロボットダチョウの下肢に似た一対の歩行ロボットの脚をスポーツ場に運び、研究室の最新の「二足歩行」アルゴリズムを試してみます。 そこに到達すると、ロボットはホップ、歩行、駈歩、ギャロップを行い、速度を落とすことなく各タイプの動作をシームレスに切り替えました。 これは印象的なデモンストレーションであり、特にディープラーニングベースのトレーニングが少し含まれている場合の、現在の脚式ロボットの機敏性を物語るものでした。

「通常、深層強化学習をロボット工学に適用する場合、報酬関数を使用します。これは、要約すると、基準軌道を厳密に模倣したニューラルネットワークに報酬を与えることになります。」 ジョナ・シークマンとプロジェクトの研究者の一人がデジタルトレンドに語った。 「そもそもこの基準軌道を収集するのはかなり難しいかもしれません。そして一度「ランニング」を始めてしまえば、 基準軌道ですが、それを「スキップ」動作や「歩行」動作の学習にも使用できるかどうかは、あまり明確ではありません。 行動。"

OSU の研究では、チームは基準軌道の概念を完全に廃止した報酬パラダイムを作成しました。 代わりに、時間の塊を「フェーズ」に分割し、特定のフェーズ中に特定の足を地面に置くとロボットにペナルティを与え、他の時点ではそうすることを許可します。 次に、ニューラル ネットワークは、関節があるべき位置、各関節に適用するトルクの量、どのように行うかなど、「すべての難しいこと」を把握します。 安定して直立した状態を保つ — 報酬ベースの設計パラダイムを作成し、Cassie のようなロボットが人間のあらゆる二足歩行を簡単に学習できるようにする 自然。

未来を予測する

確かに、それは印象的な偉業です。 しかし、それはまた、より大きな疑問ももたらします: いったいどのようにしてロボットはこれほど機敏になったのでしょうか? オンライン動画はまだ不足していませんが、 ロボットが崩壊する様子を示す 物事がうまくいかない場合でも、彼らが進む全体的な道は驚くほどスムーズな移動に向かっていることにも疑いの余地はありません。 かつて、ロボットがポニーのように駈歩したり、運動をしたりするというアイデアが生まれました。 絵に描いたように完璧な運動ルーチン 映画にしても無理だろう。 2020 年にはロボットがそこに到達します。

ただし、こうした進歩を予測するのは簡単ではありません。 ロボットがぎこちない機械から滑らかなオペレーターに至るまでの経路を簡単に計画できる、単純なムーアの法則のような観察は存在しません。

ムーアの法則は、1 ～ 2 年ごとに、集積回路上に詰め込むことができるコンポーネントの数が 2 倍になるという Intel エンジニアのゴードン ムーアによる 1965 年の観察を指します。 という議論もありますが、 もう限界に達しているのかもしれない たとえば 1991 年の研究者は、ムーアの法則に基づいて、計算上、2021 年にコンピューターの機能がどのようになるかを封筒の裏から現実的に計算できるでしょう。 ロボットの場合はさらに複雑です。

「ムーアの法則は計算能力の傾向を驚くほどうまく予測しましたが、 脚式ロボットのトレンドは水晶玉を見​​つめているようなものです」とチーフテクノロジーのクリスチャン・ゲーリング氏は言う の役員 エニボティクス AG、脚付きロボットを製造するスイスの会社で、すでに次のようなタスクに使用されています。 海洋エネルギープラットフォームを自律的に検査するとデジタルトレンドに語った。 「本質的に、脚式ロボットは、エネルギー貯蔵、センシング、動作、コンピューティング、ネットワーキング、インテリジェンスなどのさまざまなテクノロジーに依存する高度に統合されたシステムです。」

さまざまなテクノロジーを組み合わせて連携することの進歩により、今日のロボットは非常に強力になっています。 それはまた、将来の開発のロードマップに関する限り、彼らを予測することを困難にしているものでもあります。 ロボット工学者が望む種類のロボットを構築するには、ロボットの作成が進歩する必要があります。 小型軽量のバッテリー、センシングおよび認識機能、セルラー通信など。 これらすべてが、ディーラーニング AI などの分野の進歩と連携する必要があります。 を作成するには 私たちが見て育った不格好な SF ボットのイメージを永遠に消し去る種類の機械 テレビ。

より小さく、より安く、より良い

良いニュースは、それが現実になりつつあるということです。 ムーアの法則はソフトウェア面の進歩につながりますが、必須のハードウェア コンポーネントは は 小型化、低価格化も進んでいます。 ゴードン・ムーアの定式ほどきちんとしたものではありませんが、それは現実に起こっています。

「私たちの場合でも、 アトレウス科学デモンストレーター [ロボット] 6 ～ 8 年前、モーターを動かすためのパワーアンプは 3 ポンドのレンガでした。 彼らは大きかった」と共同創設者のジョナサン・ハーストは言う。 アジリティロボティクス前述の Cassie ロボットを開発した企業が Digital Trends に語った。 「それ以来、同じ量の電流と同じ量の電圧を備え、モーターのトルク出力を非常に適切に制御できる小さな小さなアンプを入手しました。 そしてそれらは非常に小さく、わずか 1 インチ×2 インチ×高さ 0.5 インチ程度です。 Cassie には 10 個あります。 それは合計されます。 3 ポンドのレンガは 6 インチ x 4 インチ x 4 インチですが、数オンスのレンガは 1 インチ x 2 インチです。 それはパワーエレクトロニクスのようなものに大きな違いをもたらします。」

ハースト氏は、脚式ロボットはまだユビキタス化への道の初期段階にあると信じていると述べた 人間と同じように自然に動くだけでなく、人間とシームレスに連携して機能するテクノロジー 彼ら。 これらの課題の中には、ロボットをポニーのように駈歩させるなど、かわいい (しかし非常に印象的な) デモをはるかに超えるものもあります。 しかし、さまざまな種類の動きを習得し、現実世界での動作を信頼できる、よりスマートなマシンを構築することは、確かに重要なステップです。

歩行ロボットは常に進化し続けています。

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