今日は先週末課題をやっていた講義で、企業でバリバリに活躍されている卒業生によるシンポジウムがあった。ロボットの開発や制御を研究している企業に勤めておられて、今日はロボットの制御と機械学習という観点から、学んだことがどう社会で活用されているのかについてのお話だった。講義の要約と感想を書くという課題が出たので、今日はその課題をそのままブログに載せてやろうという一石二鳥を狙っているので、いつもと書きぶりが違ったとしても、あしからず。
まずは要約から。
機械学習の技術が発展するとともに、その技術を利用したロボットの制御も進歩し、指示に沿って物を探して持ってきたり、バク転をしたりと非常に複雑な作業もできるようになっている。だが、現在の機械学習だけでは、不確実な周囲の状況を観察し、それに応じて繊細な作業を行うといった、整っていない環境での臨機応変な作業はまだ実現が難しい。そのような作業を行うために、濱屋さんたちは、柔軟さを持ったロボットを研究した。ロボット本体が持つ物理的な柔らかさとしては、ロボットの手首の関節を、グラグラと揺れ動かすことができる柔軟なモードとしっかりと固定できる堅いモードで切り替えることができるようにすることで、物体を掴むときと運ぶときの2つの動作に適切な性質を持たせることができる。また、制御における柔軟さとして、触覚センサーからのフィードバックをもとに、ペグが差し込み穴に当たる感覚や食材が潰れる直前の感覚を検知できるよう学習させておくことで、不確実な物の初期位置や固さにも対応する能力を持たせることができる。このような能力を持たせるためには、大量のデータを収集して学習をさせる必要があるが、時間や費用を効率的に使用するために、事前に仮想空間上でシミュレーションをしておいてから、現実で調整をするというsim-to-realの方式も利用して、実際の現場で活躍できるロボットを生み出している。
こんな感じかな。次は感想だ。
僕はロボットに対して周囲にたくさん人がいたり足場が不安定だったりといった複雑な状況ではまだうまく動けないのだろうというイメージを持っていたが、今日のお話を聞いて、工場の中のような一見すると整っている環境でも、少し物の配置がずれているだけでうまく動作しなくなってしまうということを知り、ロボットは想像より繊細な物だということに驚いた。人間が視覚や触覚を無意識に利用してうまくやっている作業を、環境のセンシングと作業を両立できるロボット本体を設計し、さらにセンシングした情報から状況を読み取れるよう学習させてやっとロボットにもできるようにできるという話から、人間の知能の高度さを再認識した。また、ただリソースを大量に投入して学習をさせれば良いというわけではなく、仮想空間上での学習を組み合わせるなど時間と物を節約するということも研究においては考えるべきことなのだとわかった。ロボットの技術の現状と開発の進め方を知ることができて学びの多い講演だった。
ふー。思っていたより長くなってしまった。やはりダラダラと書いてしまうのは良くない。だんだんブログも間延びしていっているのを感じるため、もう少しコンパクトにまとめられるようにしたいなー。
