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Tech MITが開発のAIシステム「RoboGrammar」はタスクに最適なロボットの形状を予測する!

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MITが開発のAIシステム「RoboGrammar」はタスクに最適なロボットの形状を予測する!

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Image:RoboGrammar: Graph Grammar for Terrain-Optimized Robot Design/ MIT

ロボットといえば2足歩行や4足歩行のものを想像しがち。でも階段を登るなど特定のタスクをこなすのに、必ずしもこれまでの形状が最適とは限らない。ただ設計者の想像力は限られているし、タスクごとにあらゆるロボット形状をテストすることも不可能だ。

MITの研究者らが開発のシステム「RoboGrammar」は、タスクに応じたロボットの形状と動作をシミュレートし、最適な設計を予測する。

RoboGrammarはこれまで手動で行われてきた設計プロセスを自動化し、効率的で独創的なロボットの開発を可能にする。

これまでの観念に影響されないロボットを生み出す

RoboGrammarはいまのところ、特定の地形を横断するタスクで機能するようだ。ホイールやモーターといったロボットのパーツと、平坦、滑りやすいといった地形の性質を入力すると、RoboGrammarは最適な設計と制御プログラムを生成する。

研究者らは、ロボットの設計プロセスを自動化すべく、これまでの観念に影響されないコンピュータモデルを開発した。とはいっても、ロボットのパーツをつなぎ合わせる際になんらかの基準は必要。そこで研究者らは「グラフ文法」を制定し、脚は別の脚でなくジョイントに接続する……といった、基本的なルールを盛り込んだ。

節足動物にインスパイアされて基本ルールを制定

グラフ文法のルールは、昆虫やクモといった節足動物にインスパイアされて制定されたとのこと。また、脚の替わりにホイールを採用するのもOKとした。

ユーザーの入力とグラフ文法にしたがって、RoboGrammarは数十万タイプのロボットの形状を生成。モーター動作の制御方式についても形状ごとに最適化される。生成された形状と制御方式をアルゴリズムが繰り返し評価し、最終的に最適な設計に収束する。

同システムは、地形の横断というタスクのみでなく、さまざまな現実世界のタスクにも適合可能とのこと。研究者らは、今後RoboGrammarで生成した設計をもとに実際のロボットを構築し、実現可能性を示す計画だ。

参照元:Computer-aided creativity in robot design/ MIT News
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