米メディア:なぜソフトロボットは科学者を魅了するのか?

米メディア:なぜソフトロボットは科学者を魅了するのか?

[[374766]]

米フォーチュン誌のウェブサイトは1月1日、「なぜ『ソフトロボット』はNASAや医師、技術専門家を興奮させるのか?」と題する記事を掲載した。全文を抜粋すると次のようになります。

「ソフトロボット」の魅力は、その柔軟性と汎用性にあります。

NASAの科学者たちは、いつの日かそれらが火星の表面を高速で移動すると予想している。科学者の中には、人体の最も秘密の部分を通過することを想像する人もいます。

ジョージア工科大学の工学助教授エレン・マジュムダー氏は、地震や火災後に建物から瓦礫を撤去するのにも使える可能性があると話す。

再建手術に使用できますか? もちろんです。怪我や脳卒中からの患者の回復を助ける外骨格?なぜダメなのでしょう?

曲げたり、形を整えたりして、好きな形にすることができます。ソフトロボットは、ナノマテリアルを含む最も伸縮性の高い材料で作られており、人間の筋肉機能などの生物学的機能をシミュレートできます。これらのロボットは、ナノマテリアルによってほぼ生命を与えられたと言えるでしょう。

問題は、研究者たちがソフトロボティクス研究の表面をほんの少しだけかじったにすぎないということだ。 2024年までに市場規模は21億6,000万米ドルに達すると予想されています。

対照的に、金属製ロボットには多くの制限があります。これらはスピードと精度を念頭に置いて作られており、組立ライン作業には理想的でしたが、それほど多用途ではありませんでした。

ソフトロボットは産業現場でも使用できます。特に、協働ロボット(「コボット」とも呼ばれる)として人間と一緒に作業する場合に使用されますが、産業現場に限定されるわけではありません。

自然と調和する

故デューク大学の生体力学者スティーブン・フォーゲルが書いたように、ソフトロボットは自然の法則にもっと合致している。人間は硬い素材(金属や木材など)をよく使用しますが、自然は柔らかくて柔軟性のある素材(筋肉や軟骨など)を好みます。彼はドアの蝶番と、別の種類の蝶番である家庭のペットの耳とを比較しています。

しかし、人類はこれを理解し始めています。たとえば、3D プリントには液体金属がますます使用されるようになっています。まるでSF映画に出てくるようなこの素材は、人体を含む不規則な形状に適合する伸縮性のある電子機器やウェアラブルデバイスの製造に使用できる可能性がある。

液体シリコンゴムも代表的な例であり、ソフトロボットコミュニティを長らく魅了してきた素材です。 2016年、ハーバード大学の科学者たちはこの素材を使って史上初の柔らかい自律型ロボット「オクトボット」を開発した。科学者たちはタコにヒントを得て、障害物をよじったり回ったりできる伸縮自在のロボットを開発した。これはターミネーターやスターウォーズの映画に登場する硬い金属製のロボットにはできないことだ。

このプロジェクトのハーバード大学の科学者で研究者のマイケル・ワイナー氏は、American Live Scienceのウェブサイトに次のように語った。「このタイプのロボットの非常に興味深い潜在的用途の一つは、捜索救助のような危険度の高い任務を遂行することだ。」

驚くべきことに、Octobot ロボットの製造コストは、ラテ 1 杯よりも安価です。さらに、燃料を補給するのにかかる費用はたったの 5 セントです。将来的には、数百、あるいは数千もの安価なソフトロボットが現場の状況を調査するために派遣されるようになると考えられます。これらのロボットは障害物を乗り越え、狭い場所を移動して救助活動を支援します。

明るい見通し

「ソフトロボティクス開発の主な目標は、超高度な機械を作ることではなく、すでにそのような機械は存在しているが、ロボットが現実世界の予期せぬ状況に対処できるようにすることだ」と、バイオメディカルエンジニアのジャダ・ジェルボニ氏は2018年のテクノロジー、エンターテインメント、デザインカンファレンスでのスピーチで述べた。

例えば、NASA の科学者たちは、火星などの遠く離れた天体の周りを移動できるだけでなく、一時的なシェルターを形成したり、さまざまなタスクを実行したりできるロボットを開発しています。

ジェルボニ氏はまた、ソフトロボットを使って外科用器具、特に内視鏡を開発し、従来の器具よりも人間の体の周りをより簡単に移動できるようにすることについても話した。

同様に、炭素ベースのチタンポリマーを合成ポリマーと組み合わせて、極薄の人工筋肉を作成することもできます。この技術は、KAIST が制作した、舞う蝶、動く葉、咲く花などの芸術的な複製で実証されています。

しかし、ソフトロボットには欠点がないわけではありません。具体的には、科学者たちは、ロボットに「命」を与える装置である液体アクチュエータの起動が遅い理由は、駆動に大量の液体が必要であるか、その内部のさまざまな構造(パイプやバルブなど)が液体の流れを遅くするためであることを発見した。

ハーバード大学の研究者たちは、飛び出す子供用玩具の物理学に基づいた解決策を開発している。おもちゃを握ると大量のエネルギーが放出されることに着目し、研究者たちは、一方が他方の内側に収まる 2 つのポップアップ キャップを備えたアクチュエータの設計に着手しました。外側のカバーが膨張すると、内側のカバーにかかる圧力が増加します。アクチュエータが押されると、放出されたエネルギーによって装置が前方に推進されます。

ソフトロボットは今後、社会においてより大きな役割を果たすことになるでしょう。彼らの可能性は人間の想像力と同じくらい広いです。

<<:  初心者と専門家のための機械学習に関するベスト 10 書籍

>>:  完全な自動運転はまだ遠い未来です。なぜ AI 搭載の「自動運転」車を運転する必要があるのでしょうか?

推薦する

ポストパンデミック時代に成功するためのコードを習得するには? AIと自動化にも依存している

COVID-19パンデミック以前は、経営幹部は、ビジネス運営の最適化、収益性の向上、イノベーションの...

Python が機械学習プロジェクトに最適な言語である理由は何ですか?

[[386401]] Python は安定性とメンテナンスのしやすさから、常に優れたパフォーマンス...

マイクロソフトはAIの助けを借りてWindows全体をクラウドに移行する

Microsoft は、Windows 365 を通じて、ますます多くの Windows 機能とコン...

RLHFの2%ハッシュレートを使用してLLMからの有害な出力を阻止するために、ByteはLLM忘却学習を提案した。

大規模言語モデル (LLM) の開発により、実務者はより多くの課題に直面しています。 LLM からの...

Salesforceは、20のコードタスクSOTAをリフレッシュするために、新しい基本的なLLMシリーズのエンコーダー/デコーダーコードT5 +を提案しています。

大規模言語モデル (LLM) は最近、コード レベルでのさまざまなダウンストリーム タスクで優れたパ...

ベイジアンパーソナライズランキングアルゴリズムを1つの記事で理解する

[[260485]] [51CTO.com からのオリジナル記事] 哲学にさまざまな流派があるように...

...

初心者のための CNN と Keras のクイックガイド

[[201203]] 1. Keras を使用する理由ディープラーニングが大人気の昨今、サードパーテ...

人工知能の時代、どう生き残るのか?

[[355352]] 1 この時代、誰もがまだ新人ですが、世界が3つの部分に分かれていることはすで...

シンガポール国立大学と清華大学は、決定木向けに特別に設計され、高速かつ安全な新しい連合学習システムを共同で提案した。

フェデレーテッド ラーニングは機械学習において非常に注目されている分野であり、複数の当事者がデータを...

...

生成 AI: サイバーセキュリティにとっての恩恵か、それとも災いか?

脅威の状況が絶えず変化する中、高度なサイバー攻撃に対する防御手段として、生成型人工知能 (GAI) ...

...

...

機械学習が量子加速を実現、AI研究のパラダイムが完全に変わる可能性

最近、 Quanta Magazineに掲載された記事では、機械学習が量子加速を実現したと指摘されま...