新しい人工知能制御システムにより、ソフト ロボット アームは動作やタスクの幅広いレパートリーを一度学習すると、再トレーニングや機能性の犠牲を必要とせずに、その場で新しいシナリオに適応できます。
このブレークスルーにより、人間の適応型ソフト ロボット工学が、よりインテリジェントで汎用性が高く、より安全になることで、支援ロボット、リハビリテーション ロボット、ウェアラブルまたは医療用ソフト ロボットなどの現実世界のアプリケーションに近づけられます。
この研究は、シンガポール・MIT研究技術同盟内の学際的な研究グループMens, Manus andmachina (M3S)によって主導された。これはMITのラテン語のモットーである「mens et manus」、つまり「心と手」に「machina」を加えた「機械」をもじったものである。このプロジェクトを共同で主導しているのは、シンガポール国立大学 (NUS) の研究者と、MIT およびシンガポールの南洋理工大学 (NTU シンガポール) の協力者です。
モーターや硬い関節を使って動く通常のロボットとは異なり、ソフトロボットは柔らかいゴムなどの柔軟な素材で作られ、特殊なアクチュエーター（人工筋肉のように機能して物理的な動きを生み出すコンポーネント）を使って動きます。ソフトロボットはその柔軟性により、繊細な作業や順応性のある作業に最適ですが、その形状が予測できない方法で変化するため、制御は常に課題でした。現実世界の環境は複雑で、予期せぬ妨害に満ちていることが多く、体重の変化、突風、軽度のハードウェアの故障など、条件の小さな変化でも、動きを狂わせる可能性があります。
ソフトロボティクスは大幅に進歩しているにもかかわらず、既存のアプローチでは、現実世界の環境でソフトロボットがインテリジェントに動作するために必要な 3 つの機能のうち、1 つまたは 2 つしか達成できないことがよくあります。つまり、あるタスクから学んだことを別のタスクの実行に使用すること、状況が変化したときに迅速に適応すること、動きを調整しながらロボットが安定して安全に保たれることを保証することです。この適応性と信頼性の欠如は、これまでのところ、現実世界のアプリケーションへのソフト ロボットの展開に対する大きな障壁となっていました。
「多様なアーム、タスク、および摂動に適応する構造シナプスと神経可塑性に着想を得た汎用ソフトロボットコントローラー」と題されたオープンアクセス研究が、1月6日に公開された。 科学の進歩研究者らは、ソフトロボットが多様なタスクや外乱に適応できるようにする新しい人工知能制御システムをどのように開発したかについて説明します。この研究は、人間の脳が学習して適応する方法に触発されており、学習ベースのロボット制御、身体化知能、ソフトロボティクス、メタ学習に関する広範な研究に基づいています。
このシステムは、2 つの相補的な「シナプス」 (ロボットの動きを調整する接続) を並行して使用します。最初のセットは「構造シナプス」と呼ばれ、柔らかい腕を滑らかに曲げたり伸ばしたりするなど、さまざまな基本的な動作をオフラインでトレーニングします。これらはロボットの組み込みスキルを作成し、強力で安定した基盤を提供します。 2 番目のセットは「プラスチック シナプス」と呼ばれ、ロボットの走行中はオンラインで継続的に更新され、その瞬間に起こっていることに反応するようにアームの動作を調整します。内蔵の安定性インデックスは安全装置として機能するため、ロボットがオンライン適応中に適応しても、その動作はスムーズで制御されたままになります。
「ソフト ロボットには、従来の機械では不可能なタスクを引き受ける大きな可能性が秘められていますが、真の採用には、高度な機能と信頼性の高い安全性を備えた制御システムが必要です。構造学習とリアルタイム適応を組み合わせることで、予測不可能な環境でソフト マテリアルの複雑さに対処できるシステムを作成しました」と、MIT のコンピューター サイエンス ディレクターであり MIT3 の共同ディレクターであるダニエラ ロス MIT 教授は述べています。人工知能研究所 (CSAIL) であり、この論文の共著者です。 「これは、診療所、工場、日常生活において、多用途のソフトロボットが人々と一緒に安全かつインテリジェントに動作できる未来に一歩近づくことになります。」
「この新しいAI制御システムは、社会やさまざまな産業で使用されるソフトロボットに必要な3つの主要な側面をすべて実現できる、初の汎用ソフトロボットコントローラの1つです。オフラインで学習した内容をさまざまなタスクに適用し、新しい条件に即座に適応し、全体を通して安定した状態を維持することができます。すべてが単一の制御フレームワーク内で可能です」と、MS3論文の筆頭著者で筆頭著者であるZhiqiang Tang准教授は述べている。彼は研究を実施し、現在は中国東南大学（SEU China）の准教授を務めています。
このシステムは複数の種類のタスクをサポートし、ソフト ロボット アームが 1 つの統一されたアプローチで軌道追跡、物体の位置決め、全身の形状調整を実行できるようにします。また、この方法はさまざまなソフト アーム プラットフォームにわたって一般化されており、クロスプラットフォームの適用可能性を示しています。
このシステムは、ケーブルによって駆動されるソフト アームと形状記憶によって駆動されるソフト アームという 2 つの物理プラットフォームでテストおよび検証され、印象的な結果が得られました。彼は、重度の障害における追跡エラーの 44 ～ 55 パーセントの減少を達成しました。負荷の変化、気流の乱れ、オペレーターの誤動作下でも 92% 以上の形状精度を実現。最大半分のアクチュエータが故障した場合でも安定したパフォーマンスを発揮します。
「この研究は、ソフトロボティクスで何が可能かを再定義します。私たちは、チューニングやタスク固有の機能から、人間のような知能を備えた真に汎用化可能なフレームワークにパラダイムをシフトしました。これは、実際の環境で動作できるスケーラブルでインテリジェントなソフトマシンへの扉を開く画期的な進歩です」と、筆頭著者であり主要投資家であり、Prof. M3S の著者兼ディレクターである Cecilia Lashey 教授は述べています。 NUS デザイン工学部機械工学科の教授、NUS 先端ロボット工学センター所長。
このブレークスルーにより、継続的な再プログラミングを必要とせずに、製造、物流、検査、医療ロボットを開発するためのより強力なソフト ロボット システムへの扉が開かれ、ダウンタイムとコストが削減されます。医療分野では、支援機器やリハビリテーション機器が患者の体力や姿勢の変化に合わせて動作を自動的に調整できる一方、医療用ウェアラブル ロボットやソフト ロボットは個人のニーズにより敏感に対応できるため、安全性と患者の転帰が向上します。
研究者らは、この技術を、より高速かつより複雑な環境で動作できるロボットシステムやコンポーネントに拡張し、支援ロボット工学、医療機器、産業用ソフトマニピュレーターなどに応用できる可能性があるほか、現実世界の自律システムへの統合も計画している。
SMART で実施される研究は、卓越した研究と技術企業のためのキャンパス プログラムの下、シンガポール国立研究財団によって支援されています。
