ロボットのタスクのためのナレッジ・エンジン「ロボブレーン」

スタンフォード大学の研究者らが、ロボットがタスクを遂行する際に参考にできる学習するデータベース「ロボブレーン」を構築中だ。『テクノロジー・レビュー』が伝えている

多様なノードのネットワークで構成されるロボブレーンのナレッジ・エンジン(http://www.technologyreview.com/より)

多様なノードのネットワークで構成されるロボブレーンのナレッジ・エンジン(http://www.technologyreview.com/より)

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柔らかなボール状のグリッパー

コーネル大学からスピンアウトしたエンパイアー・ロボティクス社が、柔らかなボールのようなグリッパー「ヴァーサボール(VERSABALL)」を発売した。「ロボティクス・トレンド」が伝えている

このボールは、DARPA(国防高等研究計画局)の補助金を受けた研究から生まれたもので、コーネル大学、シカゴ大学、アイロボット社の研究者らが関わった。ジャミング転移と呼ばれる物理的現象を利用し、細かな粒子を詰めた袋を真空状態に近づけることで把握力を得る。2010年にその原型が発表されていた。

エンパイアー・ロボティクス社は2012年に設立された。さまざまな形状の物体を掴めるため、同社ではヴァーサボールはひとつの製造ラインで違った部品を扱ったり、義手や家庭用ロボットに利用したりが可能としている。

こんなのんびりしたかたちで本当に掴めるのかと疑いたくなるが、電球を回転させながら取り付けたりするビデオもここにある。


「おーい、お茶」と叫ばなくても、ちゃんと注いでくれるロボット

コーネル大学のロボット学習ラボのパーソナル・ロボティクスグループの研究者たちが、マイクロソフトのキネクトを利用して、特定の状況における人間の動作の流れをロボットに学習させている。

研究者たちは、たとえば歯を磨いたり、シリアルにミルクを注いだり、薬瓶を開けたりといった活動をおこない、各活動に際して45秒のキネクト・データを記録、それをロボットにコンパイルして、各活動に伴う動作を理解させるようにした。

そうして学習したロボットは、人間がある動作を行うと、次の動作を予想して手助けに出てくる。ビデオでは、鍋を持ち上げて冷蔵庫へ向かおうとすると、冷蔵庫のドアを開けてくれたり、カップを差し出すと飲み物を注いでくれたりするロボットの様子が撮られている。

こんなロボットなら、誰かさんよりはよほど気が利くかも。本能的とも言える反応を可能にすることは、AI研究にとっては重要な進歩という。

コーネル大学では、このコードを他の研究者も活用できるようオープンに公開している

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