「ロボットに対するより柔らかいアプローチ」

Softening the approach to robots

.fav_bar { float:left; border:1px solid #a7b1b5; margin-top:10px; margin-bottom:20px; } .fav_bar span.fav_bar-label { text-align:center; padding:8px 0px 0px 0px; float:left; margin-left:-1px; border-right:1px dotted #a7b1b5; border-left:1px solid #a7b1b5; display:block; width:69px; height:24px; color:#6e7476; font-weight:bold; font-size:12px; text-transform:uppercase; font-family:Arial, Helvetica, sans-serif; } .fav_bar a, #plus-one { float:left; border-right:1px dotted #a7b1b5; display:block; width:36px; height:32px; text-indent:-9999px; } .fav_bar a.fav_print { background:url(‘/images/icons/print.gif’) no-repeat 0px 0px #FFF; } .fav_bar a.fav_print:hover { background:url(‘/images/icons/print.gif’) no-repeat 0px 0px #e6e9ea; } .fav_bar a.mobile-apps { background:url(‘/images/icons/generic.gif’) no-repeat 13px 7px #FFF; background-size: 10px; } .fav_bar a.mobile-apps:hover { background:url(‘/images/icons/generic.gif’) no-repeat 13px 7px #e6e9ea; background-size: 10px} .fav_bar a.fav_de { background: url(/images/icons/de.gif) no-repeat 0 0 #fff } .fav_bar a.fav_de:hover { background: url(/images/icons/de.gif) no-repeat 0 0 #e6e9ea } .fav_bar a.fav_acm_digital { background:url(‘/images/icons/acm_digital_library.gif’) no-repeat 0px 0px #FFF; } .fav_bar a.fav_acm_digital:hover { background:url(‘/images/icons/acm_digital_library.gif’) no-repeat 0px 0px #e6e9ea; } .fav_bar a.fav_pdf { background:url(‘/images/icons/pdf.gif’) no-repeat 0px 0px #FFF; } .fav_bar a.fav_pdf:hover { background:url(‘/images/icons/pdf.gif’) no-repeat 0px 0px #e6e9ea; } .fav_bar a.fav_more .at-icon-wrapper{ height: 33px !important ; width: 35px !important; padding: 0 !important; border-right: none !important; } .a2a_kit { line-height: 24px !important; width: unset !important; height: unset !important; padding: 0 !important; border-right: unset !important; border-left: unset !important; } .fav_bar .a2a_kit a .a2a_svg { margin-left: 7px; margin-top: 4px; padding: unset !important; }

ソフトロボティクスは、ロボット工学の領域をより進んだところに導くことを目指しています。¶ クレジット:サイエンス博物館/サイエンス&社会写真図書館

「ロボット工学」と言えば、ほとんどの人々はスターウォーズのC-3POや、自動車やパッケージチーズの製造に使用される産業用ロボットのイメージを思い浮かべます。これらのほとんどすべてのロボットデバイスは、しばしば人工知能(AI)のさまざまな形式を備えた剛性のある機械システムで構成されています。

しかし、新しいジャンルのロボットデバイスが形成されています。エキソスケルトンや人工皮膚、空気論理回路、ソフトアクチュエータ、フレキシブルエレクトロニクス、剛性のあるいとことは異なるエンジニアリングと設計手法を組み合わせて、ソフトロボットは研究室から現実の世界に移行しています。

社会への影響は大きいでしょう。「ソフトボディの自然な生物の機械的な適合性と多機能性を模倣することで、ソフトロボットはさまざまなタスクや目的に役立つことができます」と、カーネギーメロン大学の機械工学のClarence H. Adamson教授であるCarmel Majidi氏は言います。

アシストや内科学、農業、食品包装、そして検索と救助など、ソフトロボティクスが関わる可能性があるのはほんの一部です。しかし、この分野での進歩は非常に大きいですが、数多くの課題が残っています。エンジニアは、ソフトロボットシステムに洗練されたセンサー機能、小型化された電子機器、電源、統合されたAIを組み込む必要があります。

ソフトロボティクスは、人間と機械の間の溝を埋める機械を設計する機会を表しています。ノースウェスタン大学の材料科学と工学の助教授であるライアン・トラビーは、「柔らかく適応性のある材料から機械を構築することは、膨大な可能性を開くものです。これにより、新しいタイプの機械が生まれ、現在の機械の多くの能力が向上することができます。」と述べています。

新しいタッチ

製造工場、手術施設、流通センター、家庭、空中、水中などでロボットは一般的ですが、彼らは通常、深刻な制約に直面しています。それは、彼らが単一のアクションまたはわずかなバリエーションを繰り返す剛性のある機械システムであるということです。 彼らは形を変えることができず、簡単に適応することができないため、生物が容易に達成できる場所に到達したり、できることをすることはできません。

ソフトロボティクスは、勇敢にも未踏の領域に挑戦することを目指しています。自然をインスピレーションにし、生物学、材料科学、心理学、情報学の専門知識を活用して、体や他の物体の輪郭に適合するデバイスを構築することが目的です。剛性のある機械的なアームやジョイントの代わりに、ソフトシステムは柔軟な表面、スキン、および他のコンポーネントシステム(例:マイクロ流体)を組み込んで、より自然な方法で相互作用することができます。

ソフトロボティクスの未来は、既にカリフォルニア大学リバーサイド校(UCR)の小児リハビリテーション技術研究室で展示されています。同大学のバイオエンジニアリング学科の助教授であるエレナ・ココニは、神経筋障害による運動機能の制限がある乳幼児のためのソフトロボティクスシステムの開発に取り組んでいます。

現在の補助デバイスは大きくてやや脅威的なものです。さらに、「それらは主に受動的であり、リアルタイムで適応する能力を欠いています。必要なレベルの支援を提供していません」とココニは述べています。

UCRの多学科チームは既に、肩、肘、膝、および他の関節と連動するように変更できる装着型小児ロボティクス外骨格の異なるプロトタイプを開発しており、特定の子どものニーズにリアルタイムで応答するために、気圧およびマイクロ流体回路、組み込みのソフトアクチュエータ、およびその他のセンサーを使用しています。彼女は言います。「私たちの目標は、体に安全で、軽量で、低プロファイルで、ほとんど騒音のない低消費電力デバイスを製造することです。」

完全な機能を備えた外骨格はまだ数年先ですが、ココニは、補助ソフトロボティクスが医療を変えると楽観的です。「これらのシステムは、脳卒中やけがをした人々がより速く、効果的にリハビリテーションするのに役立つ可能性があります」と彼女は述べています。

若い子供に焦点を当てる理由は、意図的なものです。成人とは異なり、乳幼児は口頭のフィードバックを提供することができません。しかし、「これらのデバイスは依存性を作り出すために設計されていません。彼らは子供たちに体の使い方を教えるのです」とココニは説明しています。

動きの重要性

大規模で正確なモータ化機構から、複雑でダイナミックな世界に適応するロボティクスシステムへの進化には、多様な技術の融合が必要です。「従来のロボットは、計算による知性を可能にするという考え方に基づいて構築されています」とトラビーは言います。タスクを安全かつ効率的に実行するためには、ロボットとプログラミングの両方が正確でなければなりません。「これにより、剛性のあるロボットを構築することになりました。」

しかし、トラビーは、ソフトマテリアルのためのアルゴリズムの適応が重要であると指摘しています。 「私たちは、ロボットの体の変形性を利用し、パフォーマンスを最適化するために、自律的な行動をアルゴリズム的に実現する方法を再考する必要があります。」

CMUのソフトマシンラボでは、より機敏で形状を変え、制約された空間内、さらには人体内でさえも移動することができる無線接続のフィールドロボットの設計に焦点を当てています。「私たちは、設計と制御のための材料、アーキテクチャ、計算ツールのすごい進歩を目の当たりにしています」とマジディは述べています。システムがより高度なコントローラーとオンボードエレクトロニクスを組み込んだら、この技術は「エンジニアリングの普遍的な一部になるでしょう」と彼は予測しています。

実際、彼は将来のデバイスは、立っているロボット、工場の機械、さらには床を掃除するローバのようなアイデアからさらに逸脱するかもしれないと予測しています。ソフトマターエンジニアリングの方法は、体に身に着けられ、皮膚や内臓とさえも相互作用するデバイスにつながる可能性があります。「この技術は、人間のオペレーターにほとんど依存せずに物理的なリハビリテーション、生体力学的補助、または手術手順を実行することができる、より完全に自律的な手術ツールにつながるかもしれません。

トルビーは結論として述べています、「私たちはソフトロボットのためのより優れたアクチュエータや適切な電力および制御ハードウェアを開発するためにまだ進むべき道があります。しかし、生物学から着想を得た材料の革新は、ロボット工学を前進させ、生物のように機能する機械を生み出すでしょう。自然は、何が可能かの生きた証拠を提供しています。」

サミュエル・グリーンガードは、米国オレゴン州ウェストリンに拠点を置く著者兼ジャーナリストです。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!

Share:

Was this article helpful?

93 out of 132 found this helpful

Discover more

コンピュータサイエンス

「オープンソースAI」の神話

新たな分析によると、「オープンソース」のAIツールであるLlama 2などは、さまざまな方法で依然として大手テック企業によって...

機械学習

2023年のコード生成/コーディングにおけるトップな生成AIツール

生成型AI技術の急速な進歩により、コード生成アプリケーションへの関心と進展が高まっています。これらの技術は、機械学習ア...

機械学習

「RBIは、規制監督のためにAIを活用するために、マッキンゼーとアクセンチュアと提携します」

規制監督における重要な変化を示す動きとして、インド準備銀行(RBI)は、国際的なコンサルティング企業であるマッキンゼー・...

AI研究

このAI研究では、SMPLer-Xという名前のモデルを提案していますこれは一般的な基礎モデルであり、モノクル入力から3D/4D人体のモーションキャプチャを行います

アニメーション、ゲーム、ファッションの分野は、単眼写真や動画からの表現的な人体の姿勢と形状推定(EHPS)の画期的な分野...

AI研究

横浜の大学の研究者らが提案した「VirSen1.0:センサーに基づく人間のジェスチャー認識システムの開発を効率化するための仮想環境」

ジェスチャー認識技術は、センサーの配置と配置、データの解釈、および機械学習の精度において重大な課題に直面しています。...

AI研究

最近の人類学的研究によれば、クロード2.1の戦略的な促進を通じて、プロンプトに単一の追加をすることで、LLMsの記憶容量を70%増加させることができると報告されました

以下のHTMLコードを日本語に翻訳します(HTMLコードは結果に含めます): この研究は、Claude 2.1の機能における固有の課題に...