MITチームは、わずか5つの部品を使用してマイクロロボットを組み立てました。このロボットは、「変形」によってさまざまな機能を実現することもできます。

MITチームは、わずか5つの部品を使用してマイクロロボットを組み立てました。このロボットは、「変形」によってさまざまな機能を実現することもできます。

[[270417]]

ニール・ガーシェンフェルド(出典:MIT産業連携プログラム)

「世界中のすべての生物は20種類のアミノ酸の組み合わせでできているのだから、世界中のさまざまな技術製品を組み立てるのに使用できる、たった20種類の基本部品で構成されたツールキットを作ることは可能だろうか?」何年も前、MITのニール・ガーシェンフェルド教授は衝撃的な「生命の真実」を知ったとき、このような大胆なアイデアも思いついた。

それ以来、ガーシェンフェルド氏とその学生たちはこのビジョンの実現に向けて努力を続け、研究は着実に進歩してきました。最近、ガーシェンフェルド氏のチームは国際ロボット会議で最新の研究成果を発表しました。それは、5つの小さな基本部品で構成された小型の「歩行」アクチュエーターのセットで、これを組み立ててさまざまな機能を持つ機械を作ることもできます。平らな面上で前後に動かしたり、機械のギアを回すのにも使えます。

この研究は、現在のロボットの設計および製造システムに大きな変化をもたらす可能性があります。このロボットの潜在能力は、さまざまな方法で組み合わせてさまざまな形状のロボット部品を形成できること、また、分解と組み立てが簡単で、1 分以内に医療用ロボットから産業用ロボットに、さらに 1 分以内に災害救助用ロボットに変形できることにあります。

「マイクロロボットの分野では、標準化は極めて重要な問題です」と、ドイツのオルデンブルク大学マイクロロボットおよび制御工学センターの所長セルゲイ・ファティコウ氏は語る。「この新しい研究は、少数の標準的構成要素から複雑なマイクロロボット システムを組み立てるという問題を解決します。これは、マイクロロボットの分野に革命をもたらし、小規模で多数のアプリケーションを開拓することになると思われます。」


ドライブは「歩く」ことです (出典: ウィル・ラングフォード)

以前、ガーシェンフェルド氏のチームは、異なる機械的特性を持つこれらの小さな構成要素で構成されたさまざまな構造を実証しました。次に、彼らは、航空宇宙工学における長年の目標である「モーフィング ウィング」を作成するために、剛性部品と柔軟性部品の両方を使用した複合アプローチを実証しました。

この目標を達成する動作ロジックに新しいコンポーネントを追加した最新の研究は、フィンランドのヘルシンキで開催された小規模マニピュレーション、オートメーション、ロボティクスに関する国際会議 (MARSS) で、ガーシェンフェルド氏と MIT 大学院生のウィル・ラングフォード氏が共同執筆した論文として発表されました。

基本部品の革新

今日のロボットは高価で柔軟性に欠け、設計と製造に時間がかかります。通常、さまざまなコンポーネントを統合する必要があり、各コンポーネントの使用と準備は比較的独立しています。これらの問題は、新しいロボットの開発とその柔軟性の向上を制限することになります。

上記のボトルネックを打破する 1 つの方法は、モジュール式で再構成可能なコンポーネントを使用することです。モジュラー ロボット システムは、ドライブ、通信、制御などのさまざまなコンポーネント モジュールを統合しており、特定のタスクに合わせて異なる構成にすることができ、再構成も簡単です。このアプローチはモジュール化の汎用性を体現していますが、独立したモジュールの構築と統合は多くの場合複雑で、複数の組み込み機能を集中的に統合する必要があり、大量生産のコストが比較的高くなります。

ガーシェンフェルド氏のチームによる研​​究は、現在ロボットを製造するための代替方法を提示しており、これは 2 つの異なる従来の設計コンセプトに適用可能だ。1 つは、作業性能は優れているが比較的高価で柔軟性に欠けるカスタマイズされたロボット、もう 1 つは、汎用性を実現するためにある程度の性能を犠牲にする再構成可能なロボットである。新しいアプローチでは、ラングフォードは、前述の剛性および柔軟性材料部品のほか、電磁部品、コイル、磁石などを含むミリメートルスケールの基本部品のセットを提案しました。すべての部品は、標準コネクタを介して相互に接続され、必要な機械構造を形成できます。

5 つの基本部分で構成される「歩行」アクチュエータの概要: (A) グリッドは平面部分に分割されます。まず、ノード部品(4)を組み立ててノード(2)とし、このノード(2)を剛性フレーム(5)に接続して平行構造(3)を形成する。 (B) 直線運動が可能な適切に構成された単層移動モーター。 (C) ドライバーを構成する 5 つの基本部品 - ノード部品 (4)、リジッド フレーム (5)、ダブル ヒンジ フレーム (6)、磁気コア (7)、ボイス コイル (8) (出典: 個別に組み立てられたウォーキング モーター)

将来的には、ガーシェンフェルド氏のチームは、さらに小さな基本部品を使用してこれらの機能を実装する予定です。

レゴ風の「マイクロデザイン」

ラングフォード氏は、この単純な極小部品セットを使用して、独立した機械的ステップで付属肢を動かすことができる、まるでSFから出てきたような新しいタイプのアクチュエータを組み立てました。

この新しいタイプのアクチュエータは幅広い用途があり、まるで人がギアの表面を歩いているかのように、非常に特殊な方法でギアを回転させるために使用できます。同時に、さまざまなタスクのニーズに応じて、これらの部品を、掴むためのロボットアームや歩くためのロボット脚に組み立て、特定のニーズの変化に応じて再組み立てすることもできます。

ガーシェンフェルド氏は、繰り返し組み立てて使用できるこれらの独立した部品を「デジタル素材」と呼ぶことに慣れており、彼のチームは機械的な機能を備えた一種の「マイクロレゴ」で遊んでいるようなものだと考えています。


ギアを回転させる新しいドライブ(クレジット:ウィル・ラングフォード)

この新しい設計アプローチは、標準化された部品キットを作成するための重要なステップです。いくつかの基本部品を組み合わせることで、さまざまなタスク要件を満たす特定の機能を備えたロボットを組み立てることができます。要件の変更に応じてロボットを分解して再組み立てできるため、アプリケーションごとに新しいロボットをゼロから設計して構築する必要がなくなります。

ラングフォードのアクチュエータの初期設計は、アリが自分の体重の 7 倍を持ち上げられる能力を備えていました。ただし、ロボットにさらなる強度が求められる場合は、基本部品の数を増やす必要があります。あるいは、ロボットをより複雑な方法で動かしたい場合には、これらの基本部品を構造全体の散在した場所に設置して、さまざまなタイプの動きを実現できます。

さらに、さまざまな用途に合わせて、機械構造を構成する部品のサイズを選択することもできます。現在、ガーシェンフェルド氏のチームは、ナノロボットを作成するためのナノメートルサイズの部品と、大型ロボットを作成するためのメートルサイズの部品を製造している。これまでは、極限サイズのロボットを製造するには、それぞれ専門的な技術が必要でした。

将来的にはさまざまなシナリオで使用可能

「新たな用途の 1 つは、限られた作業スペースで動作できるマイクロロボットを作成することです」とガーシェンフェルド氏は述べました。「当社の開発の焦点はミリメートル単位ですが、部品を拡大することで他の用途も実現できます。たとえば、組み立てに正確な寸法の部品を使用すると、摂取可能な医療用ロボットや柔軟なマイクロ手術ツールなどの用途に使用できます。」

新しい構造に「頭脳」を加えるために、ラングフォードは基本部品にさまざまな集積回路部品やその他のコンポーネントを追加し、組み立てられたロボットが3次元空間で信号をより適切に接続できるようにします。同時に、この基本部品セットの構造は単純かつ規則的であるため、自動化された製造プロセスは比較的簡単です。

基本的な部品セットを作るために、ラングフォード氏は、3Dプリンターと電子回路を作るピックアンドプレースマシンを組み合わせたような新しい機械を発明した。しかし、このマシンは、これら 2 つのマシンとは異なり、デジタル設計から直接完全なロボット システムを作成できます。

「この機械は、組み立て部品を生産しながら自ら組み立てられる組み立て機械を構築するというこのプロジェクトの最終目標に向けた第一歩です」とガーシェンフェルド氏は語った。

<<:  分散システム設計のための負荷分散アルゴリズム

>>:  レゴブロックを積み上げるように: ニューラルネットワークの数学をゼロから説明する

ブログ    
ブログ    

推薦する

どのような Android の知識を学ぶ必要がありますか?ナレッジグラフ

コア分析コンテンツ初心者および中級の Android 開発者にとって、学ぶべき Android の理...

...

人工知能の4つの主な種類を探る

人工知能(AI)は、環境、教育、医療などの重要な問題の解決に新たな可能性をもたらします。人工知能は、...

新型コロナウイルスが猛威を振るう中、AI技術は流れを変えることができるのか?

最近、謎の新型コロナウイルスが驚くべき速さで猛威を振るっています。先週木曜日、世界保健機関(WHO)...

データ構造とアルゴリズム - グラフ理論: 連結成分と強連結成分の検出

無向グラフの連結成分を見つける深さ優先探索を使用すると、グラフのすべての接続コンポーネントを簡単に見...

Google の社内機械学習プロジェクト「Project Ninja」の秘密を解明します。

すべての製品に人工知能を統合したい場合は、強力な機械学習チームを育成する必要があります。 Googl...

合成データは AI をより良くすることができるでしょうか?

人工知能 (AI) は指数関数的な成長によりさらに進歩していますが、この最新技術には依然として限界が...

Nvidia テルアビブ AI サミットが中止に!黄氏の社内メールが明らかに:Nvidiaの従業員も誘拐された

少し前、25歳の中国系イスラエル人少女、ノア・アルガマニの誘拐事件がネットユーザーの間で白熱した議論...

人工知能の真の可能性

サイエンス フィクションや大衆文化では、人工知能 (AI) 技術に関する大胆な予測や説明がよく取り上...

ビッグモデルの「錯覚」、この記事を読んでください

ビッグモデルの「幻想」がついに体系的にレビューされました! 49 ページの記事では、幻覚の定義、分類...

人工知能と機械学習の違いは何ですか?

[[197626]]人工知能は新しい用語ではなく、その開発の歴史は数十年にわたります。それは 19...

「スカイアイ」が母親殺害事件の容疑者を発見する前に、私たちはいくら支払ったのでしょうか?

少し前、あるニュースが大きな衝撃を与えた。3年前の母親殺害事件の容疑者、呉謝宇が重慶江北空港で逮捕さ...

最初の AGI は 2028 年に登場するでしょうか? Google DeepMindは6つのAGI標準を提案し、5つのAGIレベルを定義している

人類は最初の AGI の出現にますます近づいています。最近のインタビューで、DeepMindの共同設...

「アルゴリズム」の混乱にどう向き合うか?

「アルゴリズム」の問題について困惑している人から手紙を受け取りました:私はネットワーク専攻なのでソ...

...