ロボットは「痛みを恐れ」始めており、人間の介入なしに「自分自身を癒す」こともできる。

[[348121]]

私の印象では、ロボットは火や剣を恐れていないようです。彼らには痛覚はなく、単なる「道具」です。しかし、画期的な研究で、シンガポールの南洋理工大学（NTUシンガポール）の科学者とその協力者は、脳にヒントを得たアプローチを使用して、ロボットが痛みを認識し、損傷したときに自己修復できるようにしました。

このシステムは、物理的な力によって加えられた圧力によって引き起こされる「痛み」を処理して反応できる AI 対応のセンサー ノードを備えており、また、ロボットが「軽傷」を負った場合に、人間の介入を必要とせずにロボットが自ら損傷を検出して修復することもできます。この研究論文はネイチャーの子会社であるネイチャー・コミュニケーションズにオンラインで掲載された。

（出典：ネイチャーコミュニケーションズ）

センサーネットワークとメモリスタが出会うとき
現在、ロボットシステムは、周囲の情報を生成するためにセンサー ネットワークを使用することが多いです。例えば、災害救助ロボットは、カメラとマイクのセンサーを使用して瓦礫の下にいる生存者を捜索し、腕に搭載されたタッチセンサーの指示に従って閉じ込められた人々を救助します。組立ラインで作業する工場ロボットは、視覚センサーを使用して腕を正しい位置に誘導し、タッチセンサーを使用して「手」にある物体が滑っていないかどうかを判断します。

通常、センサーは情報を処理せず、学習が行われる単一の大規模で強力な中央処理装置 (CPU) にデータを送信するだけです。その結果、既存のロボットでは配線が煩雑になり、応答時間が遅くなることがよくあります。彼らはまた「ガラスの心」を持っており、非常に簡単に「傷つく」のです。

論文の著者の一人であるアリンダム・バス氏は、「懸念されるのは、人間がロボットと作業する際に、ロボットが人間と安全にやりとりできるようにする方法です。そのため、世界中の科学者は、ロボットに痛みを「感じる」、反応する、過酷な作業条件に耐えるなどの知覚を持たせる方法を模索してきました。しかし、多くのセンサーを組み合わせる複雑さと、複雑なシステム自体の脆弱性が、従来の方法を広く採用する上での大きな障害となっています」と述べている。

[[348122]]

（出典：シンガポール南洋理工大学）

新しいアプローチでは、センサーノードのネットワークに AI を組み込み、ロボットに痛みを認識し、有害な刺激に反応する方法を教えます。

まず、研究チームは、人間の脳のニューロン内の複数のシナプスのように機能し、ニューラル ネットワークが何千もの同様の接続を持つことを可能にするメモリスタを発明しました。

その後、研究者らはこのメモリスタを衛星閾値調整受容体（STAR）に組み込み、情報を記憶し処理できる「脳のような」電子機器を作り上げました。このシステムでは、それらはロボットの AI の痛み受容体およびシナプスとして機能します。

（出典：ネイチャー）

図 | すべての学習は、大規模で強力な中央プロセッサで行われます (左)。新しい研究で提案された分散型アプローチでは、学習は個々のセンサー ノードに組み込まれます (右)

AIは、ロボットの皮膚全体に分散された「ミニ脳」のような、より小型で低性能な複数の処理ユニットに接続されている。科学者らは、これは学習が直接的かつ局所的に行われ、ロボットの配線要件と応答時間が従来のロボットに比べて 5 ～ 10 倍削減されることを意味すると述べている。

新世代ロボットの魔法の武器：自己治癒

従来のロボットには、作業効率に大きく影響する欠陥があることがわかっています。鋭利な物体によって傷がつくと、ロボットはすぐに機械的な機能を失い、手作業による修理が必要になり、時間とコストがかかります。

このシステムのもう一つの大きな革新は、自己修復イオンゲル材料の使用であり、この欠陥を補う希望をもたらします。このイオンゲル材料の基本的な考え方は、電極、伸縮性ポリマー、イオン液体を組み合わせることです。イオン-双極子相互作用は、ポリマー上の荷電イオンと極性基間の力を増加させ、イオン電荷または分子極性が増加するにつれて増加します。

（出典：Nature公式サイト）

図 | 自己修復イオンゲルはSTARと衛星重量調整抵抗メモリ（SWARMS）に追加され、損傷すると自己修復します（a）。損傷すると、イオン液体含有物が可塑化メカニズム（走査型電子顕微鏡[SEM]画像）を通じてポリマーシェルの熱可動性を向上させ、自己修復プロセスをトリガーします（b）。したがって、ロボットが引っかき傷や機械的損傷などの損傷を受けると、自己修復イオンゲル内の分子が相互作用し始め、ロボットは傷を「縫い合わせて」、高い応答性を維持しながら機能を回復することができます。

「これらの新しいデバイスの自己治癒特性は、ロボットシステムが、室温であっても引っかいたり擦り傷を負ったりした傷を繰り返し縫い合わせるのに役立つ可能性がある」と、論文の著者の一人であるロヒット・アブラハム・ジョン氏は述べた。「これは、皮膚が自己治癒するのと同じように、私たちの生物学的システムの働きに似ている。」

研究チームは公開ビデオで、ロボットが負傷への対応をリアルタイムで学習する方法を実演した。

彼らはまず、ロボットの電極線（外部損傷を表す）を外しました。

その後、ロボットに手動で圧力を加えると、ロボットは損傷を受けた後も圧力に反応し続けることが確認され、システムの自己修復性と堅牢性が実証されました。

論文の著者の一人であるヌリパン・マシューズ氏は次のように述べている。「研究チームは、人間の神経生物学的機能を模倣するために、ロボットに新しい学習教材、デバイス、製造方法を適用するという珍しいアプローチをとった。この研究はまだプロトタイプの段階だが、この分野にとって重要な枠組みを提案し、研究者がこれらの課題に取り組むための新しい方向性を示している。」

最後に、科学の進歩に対する「痛みを伴う」貢献について、ロボットは次のように述べました: 🙂 (とても嬉しいです) (この見解は学者による大胆な推測に過ぎません。真実については関係者にご相談ください)