リアルスティールの実写版!山東省の3人組のチームが、最小遅延12ミリ秒の史上最速ボクシングロボットを開発した。

リアルスティールの実写版!山東省の3人組のチームが、最小遅延12ミリ秒の史上最速ボクシングロボットを開発した。

この男性が自分の動きでロボットを操作している様子を注意深く見てください。

彼がパンチを繰り出すと、ロボットはほぼ遅延なく彼の動きを完璧に再現し、「リング」の反対側にいるAI制御のボクサーに向かってパンチを繰り出した。

このシーンはまるでSF映画『リアル・スティール』を現実に映し出したようで、ネットユーザーからは「タイのパンツが超セクシー!」と絶賛の声が上がった。

この動画はBilibiliで25,000件のいいねと3,000以上のコインを獲得し、IEEE SpectrumやNew Scientistからも注目を集めました。

一部のネットユーザーは我慢できず、動画を見た後すぐにオンラインで質問した。

それでどこで買えますか?

一部のネットユーザーからは「スピードアップ」と叫び、AIボクシングチャンピオンの戦いを期待する声も上がった。

レーウェンフックの存在なしに、どうしてこのような素晴らしい光景が実現できるのでしょうか?

このロボットは開発会社「Qibo Robotics」にちなんで「QIBBOT」と呼ばれています。

QIBBOT は映画「リアル・スティール」にインスピレーションを受けて誕生しました。

QIBBOT の R&D チームは、コンサルタントを含めてわずか 3 人で構成されています。

世界で唯一負けない格闘技はスピードだ

QIBBOT はこれまでで最速の遠隔操作ロボットです。

高速動作時の QIBBOT の最小遅延はわずか 12 ミリ秒で、まばたきにかかる時間の 15 分の 1 未満です。

QIBBOTが人間の動きを真似している動画を0.1倍速に落としたとしても、違いは分かりません。

オペレーターをAIに置き換えると、パンチの速度はさらに速くなります。

QIBBOT はボクシングの試合だけでなく、試合後の拳を突き合わせるなどの他の動作も模倣できます。

オペレーターにとって、QIBBOT の使い方を習得するのも非常に簡単です。

モーションセンサーデバイスを装着し、通常の動作を行うだけで、1分間プレイした後は開始できるようになります。

Bステーションのネットユーザーは、QIBBOTが高速であるという事実に同意し、オペレーターの速度がロボットの速度の限界であるとさえ考えています。

これまでの遠隔操作ロボットの遅延は、一般的に 100 ミリ秒程度でした。

QIBBOT チームは、この数値を 12 ミリ秒にまで短縮した方法について説明しました。

遠隔操作ロボットのエラーは、主に計算、通信、機械システムの 3 つの側面から発生することが分かっています。

通信遅延は無視できるほど小さいです。

そこで、QiBo チームはまず機械システムから始めて、運動学モデルと動力学モデルを正確に設計しました。

QIBBOT の機械構造と重量配分も特別に最適化されています。

しかし、QIBBOT は大きすぎる。高さ 1.9 メートル、長さ 1.5 メートル、片腕バージョンだけでも重量は 140 キログラムある。

機械的な構造だけでは、遅延を 12 ミリ秒に短縮することはできません。

研究を重ねた結果、チームは革新的な予測制御を QIBBOT の制御アルゴリズムに追加しました。

簡単に言えば、オペレーターが制御アクションを完了する前に予測を行い、遅延を相殺することです。

速度を上げるために、チームは精度と安定性をある程度犠牲にし、その結果、移動中に振動が発生しました。

しかし、ボクシングの目的においては、この精度の低下は許容範囲です。

今後発売されるQIBBOTの新バージョンでは、外観が改善され、振動の問題も解決される予定です。

チームによると、QIBBOT の新バージョンでは、以下の点でも改善が図られるとのことです。

  • 片腕が両腕に変更され、各腕に関節が増える
  • 胴体は回転したり上下に動かしたりすることができる
  • 動きのパターンは人間に近い
  • より良いボクシング戦略を持つ
  • より滑らかな動き

チームによると、次世代のQIBBOTは今年末か来年初めに発表される予定だという。

何かクールなものを作る

私たちはQIBBOTチームにその誕生の過程について話す機会を得ました。

チームの中核を担う技術コンサルタントの Geng Tao 氏は、ロボット研究で 20 年以上の経験を持ち、国内外の多くの大学で教鞭を執ってきました。

耿涛氏の息子である耿一寧氏とパートタイム社員が具体的な業務を担当しており、耿一寧氏は同社の最高経営責任者(CEO)も務めている。

QIBBOTに関して、チームの理想は映画「リアル・スティール」の戦闘シーンを再現することだ。

しかし、やり取りの中で、耿涛氏はこの夢はまだ遠く、現在のQIBBOTはそのほんの一部しか実現していないことも認めた。

そのレベルを達成するのは難しく、特に脚の動きはロボット工学の分野では世界的な問題です。少なくとも近い将来、最も先進的なチームでさえこの問題を解決できない可能性があります。

もちろん、足の問題を無視して、腰をひねるなど上半身の動きだけを見れば、「まだうまくできる自信はある」とチームは語った。

なぜこのようなユニークなロボットを作りたいのかと聞かれると、耿涛氏は冗談めかしてこう答えた。

最初はあまり深く考えませんでした。ただ何かかっこいいものをやりたいし、少しずつ何かを作っていく感覚を楽しみたいと思っていました。

もちろん、これはビデオゲームと映画に対する私たちの愛情からでもあり、これまで誰もこれをやったことがなかったので、試してみる価値があると私たち全員が考えました。

QIBBOTの研究は2019年に始まった。最初の3年間でチームは総額30万~40万元を投資したが、結局は失敗した。

製品は失敗に終わりましたが、チームが蓄積した経験が活かされ、わずか 1 年後には QIBBOT のプロトタイプがようやくリリースされました。

最初のプロトタイプが完成すると、チームはすぐにこの経路が実際に実現可能であり、身長約2メートル、体重140キロのロボットがボクシングをしている姿は視覚的に衝撃的であるだろうと認識しました。

私たちの理解によれば、このような遠隔操作ロボットの製造コストは少なくとも数十万元で、過去の失敗のコストも加えると、決して小さな金額ではありません。

現時点では、実験にかかる費用はチーム自身が負担している。費用を節約するため、チームは中古のプラットフォームでモーターを購入するなどの工夫もしている。

もちろん、情熱とビジネスは別物です。科学研究​​をするときに、常に愛に突き動かされるのは不可能です。

投資額は小さくないが、チームは製品の商業化についてあまり心配していない。

耿涛氏は次のように語った。「私たちは常に、存在しないものが価値があるかどうかを事前に判断しないという考え方に固執してきました。」

まずは第一歩を踏み出し、より多くの人に製品の反復を体験してもらい、その後に商品化を検討します。当社は設立当初から、技術的卓越性を追求し、プロフェッショナリズムを維持する、小規模ながらも専門性の高い企業としての地位を確立してきました。

同時に、ビリビリ動画に対するネットユーザーのほぼすべてのコメントにチームから返信が届いていることにも気付きました。

一部のネットユーザーが期待している量産バージョンについて、耿涛氏は、プロトタイプが完成して成熟すれば、量産を専門とするチームを雇うのは非常に簡単だろうと語った。

チームはまた、この機会を利用して、QIBBOT を気遣い、サポートしてくださる Bilibili のネットユーザーに感謝の意を表したいと思います。

QIBBOT がネットユーザーからこれほど注目を集めるとは思っていませんでした。ネットユーザーからの提案を注意深く読みました。私たちは彼らにとても感謝しており、多くの人がロボットを気に入ってくれていることをとても嬉しく思っています。

インタビューの最後に、チームメンバーは全員に参加して何かクールなことをしようと呼びかけました。

ミニプログラム

参考リンク:
[1] https://spectrum.ieee.org/fighting-robots.
[2] https://www.newscientist.com/article/2379265-ultra-fast-boxing-robots-could-be-used-for-real-life-fighting-game/.

<<:  AIの「冬」にご用心

>>:  中国気象局:2030年までに、人工知能気象アプリケーションの開発レベルは世界最高レベルに達する

ブログ    
ブログ    

推薦する

シングルトランスフォーマー情報検索、Google は微分可能な検索インデックスでデュアルエンコーダーモデルに勝利

情報検索 (IR) は、インターネットの誕生以来、揺るぎない地位を築いてきました。膨大なデータからユ...

...

ディープフィードフォワードシーケンスメモリニューラルネットワークに基づく大語彙連続音声認識

【51CTO.comオリジナル記事】まとめ本研究では、ディープフィードフォワードシーケンスメモリニュ...

今後 20 年以内に、完全自動運転のコネクテッドカーが登場するでしょうか?

20 年後の旅行と交通の未来はどうなるでしょうか? おそらく、この質問への答えははるかに複雑です。...

年末コレクション!アンドリュー・ンが2020年に最も注目されたAIイベントをレビュー

この記事はLeiphone.comから転載したものです。転載する場合は、Leiphone.com公式...

MSNを覚えていますか?マイクロソフトはAIを使って人間を排除している

海外メディアの報道によると、マイクロソフトは、自動化や人工知能によるコンテンツ決定に向けた同社の取り...

デジタルヒューマンブラック技術が公開、わずか数分で話す動画を再現可能に

デジタルヒューマンと共存できるサイバーパンクの世界への準備はできていますか?将来の仮想世界で多くのア...

マイクロソフトのハリー・シャムがGitHub、データの信念、そしてコンピューティングの未来について語る

1 月 20 日、マイクロソフトのグローバル エグゼクティブ バイスプレジデントであるハリー シャム...

人工知能は何度も「危機的状況」に陥っているが、「成長痛」をどう解決するのか?

専門家や業界関係者は、人工知能がさまざまな業界や分野に広く浸透するにつれ、現場の応用に重点を置き基礎...

データサイエンスで勝つ: 製薬会社の幹部が始めるための 5 つのヒント

これら 5 つの重要なヒントは、製薬会社の幹部がデータ サイエンスの道への扉を開くのに役立つかもしれ...

...

...

教育におけるAIの想像力と限界

広東省の有名な重点中学校である広亜中学校は最近、電子ブレスレット3,500個を購入するために485万...

人工知能はコロナウイルスの流行との戦いにどのように役立つのでしょうか?

新型コロナウイルス感染者数がほぼ指数関数的に増加し、世界は機能停止状態に陥っている。世界保健機関によ...

デジタルツインがディープラーニングのデータ格差を埋める

企業がデータを活用するディープラーニング (DL) プロジェクトに着手する場合、そのデータを保護する...