これは、ロボットの意思決定をよりインテリジェントにするための MIT の革新的な方法です

ロボットの革新は圧倒的に見えますが、オートマトンはまだ私たちから学ぶべきことがたくさんあります。これは、マサチューセッツ工科大学 (MIT) で行われた研究によって確認されており、機械に物体をより効率的に拾い上げるように教える革新的な方法が提案されています。目標は、彼らが人間のような能力でそれを行うことです。

はしごを登りながら大きな箱を運ぶ様子を想像してみてください。確かに、体重を減らすために手と前腕を使って胸にかかる荷重を支えます。私たちとは異なり、ほとんどのロボットはグリッパーを使用して物体を保持し、作業を簡素化する他の手順は必要ありません。 「人間は体全体を操作するのが得意ですが、自動機械はこれらの作業に困難を抱えています」と彼らは、MIT が公開した人気記事の中で指摘しています。

では、なぜ彼らはもっと自分の体を使わないのでしょうか？人工知能を専門とする MIT CSAIL 研究者のTerry Suh氏がHipertextualに説明しているように、各接触点はマシンが処理しなければならない追加の推論を表します。これは、コンピューティング要件が増加することを意味し、したがって、ロボットのイノベーションの推進に携わる人々にとってはより大きな課題となります。 「ほとんどの機械は、指の 2 本の「先端」を使って動作します。より多くの接触を行う可能性を彼らに提供することで、私たちはより困難な計算上の決定に直面することになります」と専門家は説明します。

マシンのパフォーマンスを向上させるための MIT のロボット技術革新

Suh 氏のチームは、「コンタクト リッチ ハンドリング プランニング」と呼ばれる、プロセスを簡素化する実行可能な方法を見つけました。これを行うために、彼らは機械の決定を「合成」する人工知能技術を提案しています。

実際、それは何を意味するのでしょうか?それは 出来事を要約するテクニック 意思決定の数が少なくなります。 「ロボットがより賢く判断する未来を想像しています」と研究者は熱心に観察しています。この方法により、工場はグリッパーのみで動作する大型のロボットアームの代わりに、より効率的に物体を操作する小型のオートマトンを使用できるようになる可能性があります。

「ロボットイノベーションでは、最先端の手法では主に強化学習が使用されます。これらは優れたツールですが、もっと有効に活用する必要があります。私たちは、問題についてさらに研究し、理解するにつれて、現在のアルゴリズムを改善する、より効率的な構造とアルゴリズムを考案できると信じています」と Suh 氏は述べています。

より高度で機敏なロボットづくりへの挑戦

ティーチングマシンの標準である前述の手順は試行錯誤に基づいています。正しく実行すると、システムは報酬を受け取り、将来の行動に必要な知識を吸収します。このモードは便利ですが、研究者らは、このモードには不透明性が関係しており、「ブラック ボックス」であると研究者らは述べており、また、多すぎる計算も必要とします。一方、彼らが提案する手法は、「中間で重要ではない」意思決定の数を減らし、関連性のある意思決定を維持します。

コンピューターシミュレーションと実機を使ったテストの両方で、ロボットに物体を持ち上げるようにコンピューターが実行する計算を1分間短縮することを達成した。たとえば、ペンを動かしたり、皿を持ち上げたりします。

あなたが提案する学習方法にはどのようなメリットがありますか?

ロボット技術の革新は、物体を持ち上げる機械の機能を活用する際に妨げられてきました。単純に、この問題に対処するのに十分に成熟したアルゴリズムがないからです。これを乗り越えたら、より多くのアタッチメントポイントを持つことが非常に有益になると思います。接触が増えるほど、動きに影響を与える能力が高まります。さらに、これは、6 本の足を持つ昆虫が二足歩行の生き物と比較してはるかに安定しているのと同じように、より堅牢になります。

彼らが開示した研究では、彼らが取り組んでいるアルゴリズムがリソースとコストも節約していることが示されています。物体を持ち上げることにもっと熟練したロボットは、どのような意味でそのような利点を提供するのでしょうか?

道具だけでなく全身で物を掴むことができれば、ロボットの設置面積は減り、より小さなフレームでロボットを作ることができます。したがって、工場や生産ラインのスペースが大幅に節約されます。さらに、移動に消費するエネルギーも少なくなり、材料費も安くなります。つまり、ロボット工学をよりスマートにすることができれば、同じハードウェアでより多くの容量を実現できるようになります。

このロボットのイノベーションは宇宙探査の分野でも活用されるのでしょうか？詳細を教えていただけますか？

クリア。宇宙には非常に興味深い課題があります。優れたソフトウェアと自律性が非常に重要である理由の 1 つは、ロボットの遠隔制御、いわゆる遠隔操作がリアルタイムでは機能しないことです。たとえば、火星に信号を送信して応答を受け取るには数分かかります。

私たちは、オートマトンが汎用ハードウェアを搭載して宇宙に飛び立ち、自らの行動をよりインテリジェントに決定できるようになる未来を想像しています。したがって、人間がより高いレベルのコマンドを実行できるようになります。この技術は、他の惑星への探査任務に派遣されるロボットに役立つ可能性がある。車載コンピュータだけを使って環境にすぐに適応できたからである。

調査の次のステップ

MIT CSAIL チームが取り組んでいるロボット技術革新は、まだ初期段階にあります。 「私たちの仕事をあらゆる産業環境で確実に実行できるようにするために、やるべきことはまだたくさんあります」と Suh 氏は言います。

「現在の方法は静的な構成にのみ適用されるため、より動的な状況に対応できるようにする必要があります。言い換えれば、オブジェクトを落とすと、落下や滑りなど、オブジェクトが勝手に何らかの動作をする場合の対処方法がわかりません。 「計算速度とアルゴリズムの全体的な効率も改善できると信じています」と研究者はコメントし、最後に次のように述べています。 」

四足ロボット「スポット」で知られるボストン・ダイナミクス社のメンバーであるタオ・パン氏と、トヨタ研究所のロボット工学専門家であるラス・テドレイク氏も研究に参加しています。残りについては、開発は MIT リンカーン研究所、米国国立科学財団、Ocado Group の支援を受けています。同様に、資金の一部はアマゾンから出ている。アマゾンは、顧客への配達を待つ箱でいっぱいの多数の製品倉庫でこの種の進歩から恩恵を受ける可能性がある企業だ。