自然特集：バイオニック群ロボットの登場、工学上の大きな進歩

ネイチャー誌の表紙には、工学上の大きな進歩、つまり生物の細胞コロニーを模倣するロボットの登場が発表された。この「パーティクルロボット」は、超堅牢性と高い拡張性を備え、光誘導による移動や障害物回避を実現します。

素晴らしい！中国の若者が工学上の大きな進歩を達成しました!

今日、ネイチャー誌の表紙に、生物の細胞コロニーを模倣したロボットが発明されたという重要な研究結果が掲載されました。大規模ロボットシステムの開発に新たなアプローチを提供します。

この論文の著者は、李曙光という名の若い中国人男性です。李曙光氏は西安の西北工科大学で機械・航空宇宙工学の学士号を取得し、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。

Li Shuguang 氏のロボット工学研究の多くは、『Nature』、『米国科学アカデミー紀要 (PNAS)』、『Science』などの学術誌に掲載されています。

その主要な画期的な研究成果は次のとおりです。

• この「粒子ロボティクス」システムは、堅牢な動作と物体の移動、光誘導による移動、障害物回避を可能にします。

• 既存のバイオニックロボットシステムと比較して、より高いスケーラビリティと堅牢性を備えています。

• 我々は、ランダム性が、堅牢で決定論的な動作を備えた大規模な群ロボット システムを開発するための有望なアプローチを提供することを証明します。

李曙光氏のチームの研究成果は、他の多くの分野に新たな地平を切り開きました。

ドイツのマックス・プランク知能システム研究所の科学者たちは次のようにコメントしている。

この新しいタイプのロボットは、従来のロボット システムにはないスケーラブルな制御と堅牢性を備えています。これは、異常で危険な状況でシステムが生き残るための鍵となる干渉耐性のパラメーターです。

将来、この粒子ロボットシステムのサイズがミクロンレベルに達することができれば、医療など多くの分野に広範囲にわたる影響と大きな進歩をもたらすでしょう。

画期的な「粒子ロボット」：光誘導による移動、物体の取り扱い、障害物の回避を簡単に完了

生物システムでは、ランダムに動く小規模な構成要素の集団の結合と調整を通じて、大規模な動作を実現できます。たとえば、傷の治癒や癌の拡散の際には、生きた細胞が集まって集団で移動します。

これらの生物学的メカニズムにヒントを得て、Li Shuguang らが Nature に発表した群ロボット システムに関する論文の結果は、ランダム性が堅牢で決定論的な動作をする大規模な群ロボット システムを開発するための有望なアプローチとなることを示しています。

アドレス: https://www.nature.com/articles/d41586-019-00839-x

このシステムでは、円形のコンポーネントは互いに独立して移動することはできず、個別に操作することもできません。さらに、各コンポーネントは、その半径に沿って振動、伸縮することによってのみ移動できます。著者らはこのミニマリスト的アプローチを「粒子ロボティクス」と呼んでいる。

外部刺激がない場合、システムはランダムにしか動きません。しかし、さまざまな環境の合図に応じて直径を調整するようにコンポーネントがプログラムされている場合、コンポーネントは信号の発生源に向かって集合的に移動していきます。

粒子ロボットの群れが光源に向かって移動する

粒子ロボットの群れが障害物を回避する

粒子ロボットの群れが物体を運ぶ

Li Shuguang らは、20 を超えるコンポーネントを含む粒子ロボット システムの実験と、最大 100,000 個のコンポーネントのシミュレーションを提案しました。振動中、各要素の直径は 15.5 cm から 23.5 cm まで変化しました。

著者らは、図 1 に示すように、このシステムが堅牢な動作と物体の移動、および光誘導による動作と障害物回避を実現できることを示しています。

図1 革新的な群ロボットシステム

Li Shuguang らは、緩く結合され、ランダムに動くセンチメートルレベルのコンポーネントを多数含むロボット システムを提案しました。各コンポーネントは、その半径に沿って振動し、伸縮することによってのみ移動できます。この振動の間、コンポーネントの色は直径を表し、緑は小さく、青は大きくなります。システムの堅牢性をテストするために使用される障害のあるコンポーネントは、栗色で表されます。著者らは、このシステムが障害物を回避しながら、光源などの環境の手がかりに応じて時間の経過とともに決定論的な動きを示すことができることを示している。

注目すべきは、このシステムでは、コンポーネントの 20% が故障しても、システムは正常に機能し続けるため、単一コンポーネントの故障に対する粒子ロボット アプローチの堅牢性が強調されることです。

これまでの研究では、主にコンポーネントが互いに独立して移動でき、個別に操作でき、比較的複雑な決定論的設計に基づいていると考えられていましたが、これにはいくつかの欠陥があります。

• ほとんどの群ロボット システムでは、許可される構成の柔軟性が限られており、アモルファスなものにはスケーラビリティが制限されたコンポーネントが含まれることがよくあります。

• さらに、これらのシステムの多くは、ある程度の集中管理を必要とするため、機能とスケーラビリティがさらに制限されます。

これらの点において、Li Shuguang らが提案した粒子ロボットは、生物系からヒントを得ただけでなく、統計物理現象によって駆動されており、各コンポーネントを追跡することなく、多数のランダムコンポーネントのグローバルな統計的動作をモデル化して制御することができます。

したがって、この方法は、特にコンポーネントの数を増やしたり、各コンポーネントのサイズを縮小したりする場合、他の方法に比べて明らかな利点があります。

しかし、著者のシステムにはいくつかの欠陥もあります。

• まず、コンポーネントアセンブリの場所に環境信号勾配がない場合、システムは信号源に向かって移動できません。

• 2 番目に、コンポーネントは独立して移動して互いにかみ合うことができないため、手動で構成された位置から開始する必要があります。

• 3 つ目は、実験的に実証されたコンポーネントの数が限られており、速度が遅く、サイズが大きいことです。近い将来、システムはより多くの、より高速で、より小さなコンポーネント (おそらくはミクロン スケールのコンポーネント) に拡張される必要があります。

• 4 番目に、凝集の確率的性質とコンポーネントのランダムな配置および結合のため、この手法は、複雑な所定の形状への誘導自己集合や自己組織化などのタスクには適していません。

小規模ロボット工学の進歩により、粒子ロボットシステムと同様のグループまたは群集動作を示すことができるランダムまたは決定論的なコンポーネントを大量に設計および製造することが可能になりました。

過去数年間、個々のユニット間の磁気相互作用を設計することで、明確に定義されたグループ行動を持つ移動マイクロロボットの群れが生成されました。

一般に、このような群れの行動を制御するための主な戦略は、磁場などの遠隔制御されたグローバル フィールドに対するユニットの応答に依存します。各ユニットを個別または局所的に操作することは困難ですが、ユニット間の集団結合相互作用はグローバルに制御できるため、プログラム可能な局所相互作用、自己組織化、および集団行動が可能になります。

このアプローチは、空気と水の界面における合成微生物集団の 2 次元的な組み立て、分解、および操作を実現するために使用されてきました。

今後の仕事

近い将来、このような群ロボット システムの潜在的に大きな影響力を持つ工学および医療への応用を実証することが重要になりますが、これは他の技術では不可能です。

ランダムなバクテリア動力マイクロロボットの群れは、粒子ロボット技術を使用して標的の領域に薬剤を送達し、人体の届きにくい領域に到達できる可能性がある。

これらの細菌群集は、癌組織環境における化学勾配、酸素勾配、または pH の変化の影響を受ける可能性があります。実際、多くの研究により、群がる細菌によって駆動される微生物の群れは、標的を絞った薬物送達、医療診断、環境センシングに応用できる可能性があることが示されています。

李曙光の紹介

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李曙光は2006年に宇宙航行学院に入学し、袁建平教授の指導の下で博士号を取得しました。彼の主な研究分野は、知能ロボットとメカニズムです。彼は、ノースウェスタン工科大学の機械電気工学部で王俊彪教授の指導の下、学部および修士課程（2000～2007年）を修了しました。

2008年9月から2009年11月まで、中国奨学金委員会の「国家高級大学政府支援大学院生プログラム」とコーネル大学の奨学金を受けて、共同博士課程学生としてアメリカに留学した。

2015 年以来、Shuguang Li はハーバード大学 Wyss 生物学インスパイアード工学研究所およびジョン A. ポールソン工学応用科学大学院の Robert Wood 教授のもとで博士研究員として働いています。

同時に、李曙光氏はMITコンピューター科学・人工知能研究所にも所属しており、2014年からダニエラ・ラス教授とともに研究を行っている。

主な研究成果：

• S. Li、D. Vogt、D. Rus、およびR. J. Wood、「流体駆動型折り紙にヒントを得た人工筋肉」、米国科学アカデミー紀要 (PNAS)、201713450、2017年。

• S.Miyashita、S.Guitron、S.Li、およびD.Rus、「折り紙外骨格によるロボットの変形」、Science Robotics、2(10):eaao4369、2017。（アイデアの提供と研究の設計）。

• S.Li、J.Yuan、Y.Shi、および J.C.Zagal、「トライアドモチーフの調整可能な分布を持つスケールフリーネットワークの成長」、Physica A: 統計力学とその応用、428、103-110、2015 年。

• F.Nigl、S.Li、J.Blum、およびH.Lipson、「自律トラス再構成および操作ロボット」、IEEE Robotics and Automation Magazine、2013年9月。

• S.Li、J.Yuan、H.Lipson、「クロスフローフラッターを使用した周囲風力エネルギーの収集」、応用物理学ジャーナル、109(2)、2011年。

• S.Li および H.Lipson、「風力エネルギー収穫のための垂直茎羽ばたき葉ジェネレータ」、ASME/AIAA 2009 スマート材料、適応構造およびインテリジェントシステムに関する会議の議事録、SMASIS2009、オックスナード、カリフォルニア州、米国、2009 年 9 月。(最優秀学生論文賞)