Googleの新しい研究により、ロボット犬が速歩することが可能になった

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海外メディアTech Xplorによると、3月4日、Google、ジョージア工科大学、カリフォルニア大学バークレー校（UCバークレー）の研究者らが共同で、AI技術によって自ら歩くことを学習する4本足ロボット「レインボーダッシュ」の構築を詳述した論文を発表した。前進、後退、左右への旋回を学習するには、わずか数時間しかかかりません。

ロボットは非常に有能で、人間に代わって多くのことを実行できるが、自然界に生息する原始的な動物の方がロボットよりはるかに優れていると考える人もいます。その理由は、犬から直接犬のような歩き方を学ぶのは難しいからです。

しかし、Google の人工知能研究所による最近の研究により、この問題に関する人々の認識は覆され、このプロセスははるかに容易になりました。

Leifeng.com が入手した情報によると、この研究は Google の人工知能研究所がカリフォルニア大学バークレー校と共同で行ったもので、犬の早足の「機敏な行動」を四足歩行ロボットに効率的かつ自動的に転送する方法を見つけることが目的だという。このようなことは以前にも行われてきましたが、研究者のブログ投稿で指摘されているように、確立されたトレーニングプロセスは「専門家の深い洞察力を必要とし、通常、望ましいスキルごとに報酬を調整する長いプロセスを伴う」傾向があります。

環境のランダム性に適応することを学ぶ

もちろん、この探索と拡張のプロセスは簡単ではなく、ロボットが動物の動きをうまく模倣できるようにするには、必要に応じて手動での調整も必要です。また、犬によく似たロボットであっても、実際には犬ではありません。犬の動き方はロボットが動くべき方法ではないかもしれません。そうしないと、ロボットが落ちたり、動かなくなったり、その他の理由で故障するからです。

Google AI プロジェクトは、通常の秩序に制御された混沌を加えることによってこの問題を解決します。通常、犬の動きをキャプチャし、足や関節などの重要なポイントを注意深く追跡します。デジタルシミュレーションでは、これらのポイントはロボットのポイントで近似され、ロボットの仮想バージョンは犬の動きを自分で模倣して、その動作を学習しようとします。

ここまでは順調ですが、実際の問題は、シミュレーションの結果を使用して実際のロボットを制御しようとすると、現実世界が理想的な摩擦ルールを持つ 2D 表面ではないことです。残念ながら、これは、シミュレーションベースの歩行を修正しないと、ロボットが実際の地面の上を直接歩き始めることを意味します。

Leifeng.com は、このような事態を防ぐために、研究者らがシミュレーションで使用する物理パラメータにランダムな要素を追加し、仮想ロボットを重くしたり、モーターを弱くしたり、地面との摩擦を大きくしたりしたことを知りました。これにより、歩き方を記述する機械学習モデルは、さまざまな微妙な違いと、それが生産プロセスで引き起こす複雑さを相殺する方法を考慮する必要が生じます。

このランダム性に適応することを学ぶことで、四足歩行ロボットが現実世界での歩行を学習する方法がより堅牢になり、人間の介入なしに、ほんの少しの仮想トレーニングを追加するだけで、対象の犬の歩き方や、方向転換や回転などのさらに複雑な動きを模倣できるようになります。

もちろん、必要に応じて手動調整を加えることもできますが、現状では、これは以前は完全に自動で行われていたものに比べて大きな改善です。

Googleのロボットへの探求

この四足歩行ロボットに加え、Googleは今年初めにMeenaというAIベースのチャットボットをリリースした。これまでの最新チャットボットと比べると、より合理的で具体的な会話を行うことができる。

公開データによると、ミーナには26億のパラメータがあり、公開されているソーシャルメディアの会話から収集された341GBのテキストでトレーニングされた。既存の最先端の生成モデルである OpenAI GPT-2 と比較すると、Meena は 1.7 倍のモデル容量を持ち、8.5 倍のデータでトレーニングされました。チャットのプロセスをより面白くすることができます。

さらに、私たちがまだ独自のチップ開発に苦戦している一方で、Google AI はすでに独自のチップを設計できます。

公開情報によると、当初AIチップの設計にAIが使われたのは、Googleのアルゴリズム設計速度がチップの設計時間よりもはるかに速かったためだという。たとえば、一部のニューラルネットワークアーキテクチャはすでにリリースされていたが、対応するハードウェアアクセラレータはまだ2年前のものだった。つまり、高度なアルゴリズムは比較的「後進的な」ハードウェアでしか実行できず、動作条件が理想的ではなかったのだ。この問題を解決するために、Google が最終的に採用した解決策は「AI に AI チップを設計させる」というもので、これによりチップの設計時間が大幅に短縮されることになります。

将来的には、この技術がロボットに応用され、「意識」が与えられるようになるかもしれません...

Google ロボットの素晴らしい体験について言えば、それは 2013 年にまで遡ります。

その年、アンドロイドの父として知られるアンディ・ルービンが指揮を執り、当時軍用ロボット研究に専念していたボストン・ダイナミクスや、DARPAロボティクス・チャレンジで優勝したシャフトなど、9つのロボット企業を次々に買収した。スタート地点が非常に高いと言えるでしょう。

しかし、2017年にボストンダイナミクスはソフトバンクに売却され、その後シャフトは正式に閉鎖されました。

近年はロボット犬が小走りできる研究など、四足歩行ロボットの開発を続けている。ボストン・ダイナミクスを失ったことを後悔しているのだろうか。

IEKの調査レポートによると、世界のインテリジェントロボット市場は2021年までに336億米ドルに成長すると予想されています。

Google、Amazon、Microsoftに加えて、多くのスタートアップ企業もロボット工学の分野に投資しています。しかし、現在の市場状況から判断すると、市場に参入できる商用ロボットは比較的少ないと言えます。

ボストン・ダイナミクスは昨年、Spot の四足歩行ロボットの商用化を開始すると発表したばかりだ。同年、いくつかの企業が Spot を受け取り、応用テストを開始した。これらの企業は、人間の制御下で、建設現場の検査やプロジェクトの進捗状況を追跡するための巡航などのタスクを完了した。 11月、Spotは最初の商業バイヤーであるドイツ企業HoloBuilderを迎え入れました。同社はボストンダイナミクスと協力し、建設業界のデジタル化と自動化をさらに推進し、大量のリアリティキャプチャ作業をロボットプラットフォームに移行しています。

今年2月20日、日本のメディア報道によると、日本の鹿島建設は建設現場に四足歩行ロボット「スポット」を導入したと発表した。四足歩行ロボットはトンネル工事現場で実証実験を行った後、より過酷な地形にも対応できるよう改良された。「スポット」は自動巡回などの業務をこなせるようになるだけでなく、建設業界の人手不足問題の緩和にもつながると期待されている。

ボストン・ダイナミクスの創設者兼CEOのレイ・ボット氏はかつてこう語った。「ロボットはインターネットよりも強力になるだろう。」インターネットは一般の人々が知識にアクセスするためのチャネルを提供しますが、現実世界にアクセスする機会は提供しません。しかし、ロボットとインターネットを組み合わせることで、人間は物理的な物体を操作したり、手に取ったりできるようになり、世界を理解するための新たな次元が加わります。

ボストン・ダイナミクスを見逃すことが良いことなのか悪いことなのかを判断するのは難しいかもしれないが、Google のロボット工学プロジェクトのあらゆる動きは依然として注目に値する。