ソフトロボティクスの制御をAIのいとこ「リザバーコンピューティング」で解き放つ
バージニア工科大学の研究者らは、脳の神経構造に着想を得た「リザバーコンピューティング」を用いて、柔軟なソフトロボットアームの制御に成功しました。従来のAI手法を凌ぎ、消費電力を最大75分の1に削減。医療や農業などへの応用が期待されます。
ソフトロボティクスは、柔軟な筋肉のような素材で作られた機械で、従来の硬いロボットを凌ぐ流動的な動きが可能です。しかし、熟したトマトを摘んだり、捜索救助現場を移動できるその柔軟性には代償があり、制御が非常に難しいという問題があります。
バージニア工科大学の研究者たちは、脳の複雑な神経構造に着想を得た新しい計算手法「リザバーコンピューティング」を用いてこの問題に取り組んでいます。機械工学科のチームは、この手法により、曲げ、ねじり、反り、屈曲が可能なシミュレーション上のロボットアームを開発しました。
リザバーコンピューティングは、従来の人工知能（AI）や機械学習手法の限界を超えただけでなく、脳のようにスパイクするニューロモルフィックコンピュータチップ上に実装した場合、消費電力を最大75分の1に削減しました。この研究は『米国科学アカデミー紀要（PNAS）』に掲載され、医療、農業、サルベージ、インフラ点検などの分野で応用可能な、より小型で無拘束のロボット開発への道を開く可能性があります。
「私たちのアプローチが最良かどうかはわかりませんが、この種の非常に柔軟で高速に動くソフトアームを制御できる初めての方法です」と、研究を主導した機械工学助教授のノエル・ノートン氏は述べています。
ソフトロボットは、一般的なブロック状の金属ロボットとは異なる構造です。柔らかい素材と新しい制御方式を組み合わせることで、従来の剛性ロボットよりも広い可動域と流動性、柔軟性を持ちます。変形や形状変化が可能で、対象を挟み込むのではなく包み込むため、人間が到達するには危険または物理的に不可能な領域で役立ちます。
ノートン氏のチームは、3D仮想ツールを使用して、ヘビなどの動物の解剖学をモデルにしたシミュレーションアームを構築しました。このアームは中央の弾性コアと、人間の上腕二頭筋と上腕三頭筋に似た複数の合成筋肉ペアで構成され、それらが重なり合って協調動作します。
チームの目標は、アームの自動動的制御に最適な方法を決定することでした。ノートン氏は「このアイデアをまとめたとき、制御する既知の方法がないことに気づきました」と述べています。
そこで神経リザバーを採用しました。神経リザバーでは、仮想ソフトロボットの動きに関するデータを入力し、予想されるパラメータを設定し、仮想試行を行い、結果を分析します。チームメンバーは弾性コアと合成筋肉の特性、およびそれらの材料が曲げやねじりにどのように反応するかを知っていましたが、筋肉ペアがどのように協調して動作するかのダイナミクスはわかりませんでした。
神経リザバーを用いて、さまざまな動きのバリエーションの仮想モデルを作成し、その挙動をテストしました。その結果をシステムにフィードバックすると、ソフトロボットアームの挙動の新しいモデルが現れ、アームを制御する最も効果的な方法への新しいアプローチが生まれました。神経計算は、コマンドの集積を構築するよりも高速で、エネルギー効率もはるかに優れています。
現在、筋肉で動くロボットアームは仮想上のものですが、ノートン氏のチームが構築したデータは、最終的に物理的なロボットの動作に使用されます。「新しいツールができたので、次のステップは物理的なプロトタイプを構築し、ソフトロボットアームでリザバー制御アプローチをテストすることです。これにより、現在のソフトロボットと、タコのような柔らかい生物に見られる驚異的な器用さとのギャップを埋めることができるでしょう」とノートン氏は述べています。