研究者たちは、ロボットの器用さと触覚センシングの強化において、大きな進歩を遂げつつある。目標は？人間の手のように繊細かつ正確に物体を操作できるロボットだ。
この研究分野の最前線にあるのが、MITのコンピューター科学・人工知能研究所（CSAIL）による画期的な研究だ。研究チームは、ロボットが複雑な方法で物体と相互作用する領域である、接触が多い操作という複雑な課題に取り組んだ。
「接触によるプランニングの主な課題は、接触ダイナミクスのハイブリッドな性質です」と、この研究は指摘している。
強化学習は、AIが報酬と罰に基づいてモデルを訓練するために使用する技術である。今回の研究者たちは、「スムージング」と呼ばれる強化学習法を用いて、生物が物事を感知するプロセスを単純化し、それを原始的なロボットで再現できるようにした
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さらに、彼らの方法はサンプリングベースの動作計画と組み合わされ、多数の接触点を含むより複雑な操作への道を開く。言い換えれば つまり、両手を使って物体を操作し、相互作用させるということだ。彼らの実験では、複雑な動きをわずか数分で生成する能力が実証されている。これは、従来のRL手法では数時間かかっていたことを考えると、大きな飛躍である。
AIで学習するロボットが増える
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これと並行して、英国のブリストル大学は、先駆的なデュアルアーム触覚ロボットシステム “Bi-Touch “を発表した。「我々は、触覚フィードバックに特化した一連の両手操作タスク（バイプッシュ、バイリオリエンティング、バイギャザリング）を提案する。このシステムは、シミュ・トゥ・リアルの深層強化学習によって、共同で物体を押したり、巧みに回転させたりといった複雑な操作タスクをマスターすることができる。
アメリカ西海岸では、スタンフォード大学の研究者たちが、人間の実演ビデオを使ってロボットに複雑なタスクを教えている。マスクされた手と目の間のカメラ映像を使用する彼らの方法は、人間とロボットの領域間のコストのかかる画像変換の必要性を回避する。
「一方、人間がタスクを行っている映像は、ロボットの遠隔操作の専門知識が不要なため、収集コストがはるかに安い」と研究者たちは学術論文で主張している。
基本的に、人がYouTubeのチュートリアルを見て学ぶように、この研究者たちは動画を使ってロボットにいくつかのことを教えている。彼らのアプローチは、従来のロボットデータ訓練と比較して、新しいテスト設定での成功率を58％向上させた。
これらの画期的な研究は、人間の能力に近い微妙な物体操作が可能なロボットへの道を開くものである。このような進歩は、製造ラインから手術室まで、産業を再定義する可能性がある。AIを搭載したロボットが外科医を補助し、精度と結果を向上させる外科手術を想像してみてほしい。
SF愛好家の皆さん、ご心配なく。友好的なヘルパー・ロボットが、時折現れる魅力的なロボットの曲者と人類が共存する可能性を排除する必要はない。ロボットが人間の仲間を排除するのではなく、その仲間といがみ合うことに徹する限り、私たちは問題ないはずだ
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