リーズ大学とUCLの研究者らは、四足ロボットがさまざまな地形に合わせて歩行を自律的に適応させることを可能にするAIシステムを開発し、危険な状況の管理に大きな進歩をもたらすと期待されている。
リーズ大学とユニバーシティ・カレッジ・ロンドン（UCL）の研究者らは、実際の動物の敏捷性と適応性を模倣し、四足ロボットがさまざまな地形に歩行を適応させることができるAIシステムを開発した。
この画期的な発展は論文で詳細に述べられている 公表 本日 Nature Machine Intelligence に掲載されたこの研究は、複雑で危険な環境での脚付きロボットの配備方法に革命を起こす可能性を秘めています。
プロジェクトチームは、エネルギーを節約し、バランスを保ち、脅威に対応するために自然に歩き方を調整する犬、猫、馬などの動物からインスピレーションを得ました。
この新しいAIフレームワークにより、「クラレンス」というニックネームのロボットは、歩行、速歩、走行、跳躍の間を自律的に移行できるようになりました。この洗練された歩行適応は、驚くほど短い9時間のトレーニング期間で達成されました。
「私たちの研究結果は、適応性に関するこれまでの多くの制限を軽減することで、脚付きロボットの動作制御の将来に大きな影響を与える可能性がある」と、リーズ大学機械工学部の大学院研究員で論文の筆頭著者であるジョセフ・ハンフリーズ氏はニュースリリースで述べた。
適応性と直感性
従来、ロボットはさまざまな地形に対応するために明示的なプログラミングを必要としていました。
しかし、クラレンスのAIは、動物が本能的に環境を移動するように、人間の介入なしにリアルタイムで動作を判断できます。これはロボット工学における大きな飛躍であり、従来のシステムの大きな限界の一つである適応性に対処します。
「すべてのトレーニングはシミュレーションで行われます。コンピューターでポリシーを学習させ、それをロボットに実装すると、トレーニング時と同様に優れたパフォーマンスを発揮します」とハンフリーズ氏は付け加えた。「その後、ロボットを現実世界で、これまで経験したことのない路面でテストしましたが、ロボットはあらゆる路面を問題なく走行できました。」
キャプション： ロボットはシミュレーションされた地形に歩行を適応させる方法を学習しています。数百のシミュレーション環境で同時に練習しました。
クレジット： ジョセフ・ハンフリーズ、リーズ大学
論文の主任著者で、UCLコンピュータサイエンス学部の教授であるChengxu Zhou氏は、この開発の斬新さと可能性を強調した。
「この研究は、根本的な疑問から生まれました。もし脚付きロボットが動物のように本能的に動けたらどうなるだろうか？ 特定のタスクのためにロボットを訓練するのではなく、バランス、協調性、エネルギー効率といった原理を用いて動物が歩行を適応させる戦略的知能をロボットに与えたいと考えました」と彼は語った。
実際のアプリケーション
この技術の応用範囲は広範囲にわたります。
このような適応能力を備えたロボットシステムは、捜索救助任務、原子力発電所の廃止措置、惑星探査、農業、インフラ検査などに活用できる可能性がある。
この画期的な進歩は、ロボットが生物と同じ流動性で現実世界の課題に対処できる未来を示しています。
「これらの原理をAIシステムに組み込むことで、ロボットは事前にプログラムされたルールではなく、リアルタイムの状況に基づいて移動方法を選択できるようになりました」と周氏は付け加えた。「つまり、ロボットは未知の環境、たとえこれまで経験したことのない環境であっても、安全かつ効果的に移動できるのです。」
今後の展望
今後、研究チームは、長距離ジャンプ、登山、急勾配や垂直な地形での移動など、クラレンスの能力をさらに強化することを目指しています。
この研究では、フレームワークは犬サイズの四足歩行ロボット 1 台でのみ実証されていますが、その中核となる原理と生物に着想を得たメトリクスは、サイズや重量に関係なく、同様の形態の他の四足歩行ロボットに広く適用できます。
出典： リーズ大学