人間に劣らない器用さを実現するロボットアーム

ハイテクロボットの研究開発分野のスタートアップ企業であるシャドウロボットは、「人間」に劣らない器用さと敏捷性を備えた、血と肉の「兄弟」ともいえるロボットハンドモデルの育成を進めている。このロボット アームは Shadow Robot Dexterous Hand と呼ばれ、その「魂」は非常に複雑な AI アルゴリズムであり、ロボットが非常に高い精度を達成するのに役立ち、時間の経過とともに改善することができます。

研究者らは、シャドウ ロボット デキスタラス ハンドに印象的な操作能力を与える人工知能アルゴリズムの開発に成功しました。これにより、2 つのロボット ハンドが互いに物体を投げたり、指の間でペンを回転したりできるようになります。これは人間だけが実行できる複雑な技術です。それだけではなく、このロボットハンドは人間の介入なしに多くの物体を制御する方法を自己学習することもできます。実際、複雑な手動操作は人間でも習得が難しいと言われており、ここで強化学習AIアルゴリズムが威力を発揮します。

シャドウロボットの器用な手

「軌道最適化と強化学習による困難な器用操作タスクの解決」というタイトルの論文で、研究者らはワシントン大学で開発されたMuJoCo (Multi-Joint Dynamics with Contact) と呼ばれる物理エンジンを使用して一連の 3D ハンド シミュレーション モデルを作成しました。

この研究は現も進行中ですが、最初の結果は非常に印象的で、主に物体を投げたり捕まえたりするなど、2 つのロボットハンド間のスムーズな調整を同時に必要とするタスクに焦点を当てていました。これにより、アルゴリズムの学習プロセスが非常に困難になります。研究者らは、強化学習アルゴリズムは、困難で器用な操作タスクを完了するための自律型 AI 学習のこれまでで最も印象的な例の 1 つであると述べています。

アルゴリズムによりロボットハンドに柔軟性がもたらされる

Shadow Robot Dexterous Hand の器用さの画期的な進歩は、2 つの AI アルゴリズムによって支えられています。まず、アルゴリズムには計画タスクがあり、タスクの実行方法の例が生成されます。次に、強化学習アルゴリズムは、一連の試行錯誤アクションを通じて、アクションを完璧に実行できるまで繰り返し練習します。報酬関数は、アルゴリズムのパフォーマンスを評価するために適用されます。

Shadow Robot Dexterous Hand はまだ開発中ですが、現実世界への応用の可能性は非常に大きいです。このタイプのロボットハンドは、マイクロチップの接合など、現時点では人間の手にしかできない精度が要求されるコンピューターの組み立てなど、非常に細かい作業に役立つ可能性があります。さらに、外科手術などの医療分野において人間の効果的なアシスタントになることもできます。すべてはロボットの柔軟性、器用さ、知性にかかっています。

今のところ、エンジニアが解決しなければならない問題が存在します。人間の動きのレベルを厳密にシミュレートする AI アルゴリズムは、仮想現実シミュレーションでのみ実証されています。アルゴリズムを物理ハードウェアに変換するのはプロジェクトの次のステップであり、非常に複雑な作業です。