ウナギの下半身は切り落とされた後もまだ動きます。ロボット: 受け取ってください。

ウナギの下半身は切り落とされた後もまだ動きます。ロボット: 受け取ってください。

[[418811]]

この記事はAI新メディアQuantum Bit(公開アカウントID:QbitAI)より許可を得て転載しています。転載の際は出典元にご連絡ください。

ロボットのコンポーネント間の通信が中断された後でも、ロボットは正常に機能できますか?

ここでのコンポーネントとは、ロボットの動作の中核となるセンサー、通信バス、制御回路を指します。

現在、EPFL の科学者グループはウナギを観察した後、「その通りだ!」という結論に達しました。

ウナギの構造をシミュレーションし、通信が途切れても動き続けることができるロボットを構築し、ロボットの機動性を大幅に向上させました。

この研究は Science Robotics の表紙に掲載されました。

見てみましょう。

制御とセンサーの中断、アクションも実行可能

一般的に、動物の脊髄(中枢神経系)が切断されると、対応する手足の麻痺が起こります。

脊椎動物(ほとんどの魚類など)でさえ、脊髄が切断されると動きを調整することができなくなり、運動能力が著しく低下します。

しかし、魚類の中でもウナギは、半分に切られた後でも下半身が泳ぐ動作を続けることができます。

△まな板からうなぎが滑り落ちた

これは科学者たちの興味を掻き立てました。ロボットにもそれを与えることは可能なのでしょうか?

ロボットは通常、動きを制御するために「脳」(マスター制御システム)に完全に依存しています。マスター制御信号が中断されると、体全体が「麻痺」します。ウナギの動きのスキルを習得すると、動きの制御が容易になります。

研究者たちはウナギを分析し、次の2つの特徴を発見しました。

まず、末梢神経系を通じて環境を感知し、動きを調整します。次に、中枢神経系を通じて、ニューロンのグループ(神経振動子)が定期的な筋肉活動を生み出し、コミュニケーションの中断に抵抗します

これら2つの特性に基づいて、科学者たちは波打つように泳ぐ「ウナギ」ロボットを設計しました。

まず、ロボットの「末梢神経系」である環境認識部分。

研究者らは、水中の動きを感知するためのロボットの「感知皮膚」として、通信回路、増幅器付きロードセル、ファイバーボードで構成される一連の機械センサーを設計した。

この機械センサーのセットは磁石によってロボットの外側に固定され、隣接するモジュールに接続され、最終的に頭部に接続されます。ニューロンに信号をフィードバックして、左右の「筋肉」の動きを制御します。

各モジュールの上には、モーショントラッキング用のフローティング要素もあります。

ロボットの「皮膚」(写真の黄色い防水布の外側の黒い部分)は、機械式センサーと浮遊要素によって構成されています。ロボットはこれを使って水圧を感知し、障害物との衝突を避けながら障害物の近くまで泳ぎます。

次に、ロボットの「中枢神経」となる動作部分を制御します。

この部分は、それぞれが独立した回路である 10 個のサーボ モーターで構成され、Linux システムを搭載したコンピューター、バッテリー、パッシブ接続モジュールで構成され、筋肉の一部を制御するシステムを形成します。

各制御システムは完全に独立しています。1 つの部分が損傷した場合でも、メトロノームの共鳴のように、残りのモジュールがセンサーに基づいて通常の筋肉活動を実現できます。

動きは非常にリズミカルです。

次に、「中枢神経系」を防水水着(外側の黄色い生地)で包めば、システムは完成です。

そんな「うなぎ」ロボットは、制御システムなどが壊れた状態でも本当に正常に動くのでしょうか?

何度中断されても壁に向かって泳ぐことができる

研究者らは2メートル×6メートル×0.31メートルのプールでロボットをテストした。

テストされた構造には、センサーレス (CPG)、非結合型 (前面コンポーネントと背面コンポーネント間の接続なし)、神経振動子なし、および完全機能型 (論文で提案された構造) の 4 種類があります。

次の図は、さまざまなコンポーネントの動作が短時間中断された後のこれらのロボットの速度低下を示しています (図 A ~ P)。横軸は中断回数を表しています。

図から、センサー中断、カップリング中断、神経振動子中断、および 3 つのコンポーネントすべての中断の 4 種類の中断があることがわかります。

明らかに、3 つのコンポーネントすべてが中断されるか、または 1 つだけが中断されるかに関係なく、この構造のロボットは他のロボット アーキテクチャよりもはるかに優れています。

他のいくつかのタイプのロボットでは、複数のコンポーネントの中断が 9 回以上発生すると、速度がゼロに低下しました。

この論文で紹介されているロボット構造だけが、複数のコンポーネントが9 回中断された後でも0.1 m/s を超える速度を維持できます。

これは、論文で提案されたロボットが、「中枢神経系」(マスターコントロール)と「末梢神経系」(センサー)のどちらか一方のみが機能している場合でも、ほぼ一定の移動速度を維持できることも示しています。

マスター制御とセンサーが同時に複数回中断された場合にのみ、ロボットの速度がゆっくりと低下します。

この研究は再構成可能なモジュール式ロボットに非常に有用であり、ロボットの堅牢性を向上させるために捜索救助や環境モニタリングにも使用できます。

著者について

[[418817]]

第一著者のロビン・タンディアカルは、ETH(チューリッヒ連邦工科大学)で学士号を取得し、EPFL(ローザンヌ連邦工科大学)で博士号を取得しました。現在はハーバード大学で博士研究員として働いています。

[[418818]]

共同筆頭著者のカミロ・メロ氏はかつてEPFLで博士研究員として研究を行い、その後EPFLとの学術協力を継続しながらロボット工学会社KM-RoBoTaを設立した。

他の 8 人の著者は、EPFL、フランスのナント大学デジタルサイエンス研究所 (LS2N)、日本の東北大学、およびシャーブルック大学の研究者です。

カミロ・メロ氏の会社は、ウナギロボットの研究に加えて、落下や落下に強いヘビ型ロボットも研究している。

論文の宛先:

https://robotics.sciencemag.org/content/6/57/eabf6354

<<:  人工知能と教育や指導が出会うと、どんな火花が散るでしょうか?

>>:  そうだ!機械学習を使用してビリビリの株価動向を予測する

推薦する

超高性能+究極のアプリケーション、Powerleader AIサーバーがインテリジェントな開発を促進

現在、クラウドコンピューティングやAIなどの技術の出現により、データセンター設計の構造的変化が進み、...

1行のコマンドで顔認識を実装する方法を教えます

[[207803]]環境要件ウブントゥ 17.10 Python 2.7.14環境構築1. Ubun...

自動運転、顔認識…人工知能の時代が到来。私たちはどう対応すべきか?

2016年以降、人工知能がニュースに登場する頻度が高まっています。実は、理工系女子の私にとって、子...

ビッグニュース! Meta が「次世代」の大型モデル Llama 2 をオープンソース化、Zuckerberg: 無料かつ商用利用可能!

今朝早く、私たちがまだ寝ている間に、海の向こうの Meta が大きなことをしました。Llama 2 ...

...

人工知能に適した9つのプログラミング言語

[[436583]] [51CTO.com クイック翻訳]人工知能という用語は、20 世紀半ばに生ま...

生体認証市場における 4 つの「ホットアイテム」: 音声認識、顔認識など。

生体認証市場を見ると、顔認証や虹彩認証などの割合が増加しており、一般の人々のこれらの技術に対する理解...

アプリケーションプロトコル識別における大規模言語モデルの応用

パート 01.アプリケーション プロトコル識別とは何ですか?アプリケーション プロトコル識別とは、ネ...

映画業界におけるAI:将来はアカデミー賞の背後にAIが立つ

[[258542]]最近終了した2019年のアカデミー賞授賞式では、最優秀脚本賞や最優秀視覚効果賞を...

人工知能の最前線:ブレークスルーの機会と希望

[[253441]]人工知能技術の進歩、産業の革新、産業の発展は、産業の基礎となる人工知能の最先端の...

ドローンは「緊急産業」がインテリジェンスの時代に移行するのに大いに役立つ

私の国は、世界で最も深刻な災害に見舞われる国の一つです。自然災害は一般的に、種類が多く、被害地域が広...

ダイクストラのアルゴリズムの詳細な説明

この記事では、まず単一ソース最短経路問題から始め、次にベルマン・フォード アルゴリズムについて説明し...

...

コンパニオン チップ: AI にとって賢い選択でしょうか?

半導体業界では長年にわたり、より多くのコンポーネントを単一のシステムオンチップ (SoC) に緊密に...

...