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2008 年に「ソフト ロボティクス」という用語が採用されて以来、この分野のエンジニアは、探査、移動、リハビリテーション、さらには宇宙にも役立つ柔軟な機械のさまざまな表現を構築してきました。 インスピレーションの源の 1 つは、野生動物の動きです。MIT の研究者チームは、これをさらに一歩進めて、エンジニアがソフト ロボットの共同設計を研究できるようにする、生物からインスピレーションを得たプラットフォーム SoftZoo を開発しました。 このフレームワークは、ロボットの外観を決定する設計で構成されるアルゴリズムを最適化します。 および制御、またはロボットの動きを可能にするシステムにより、ユーザーが潜在的なマシンの輪郭を自動的に生成する方法が改善されます。野生の側面を散歩すると、プラットフォームにはパンダ、魚、サメ、毛虫などの動物の 3D モデルが表示されます。さまざまな環境での移動、機敏な旋回、経路追跡などのソフトロボットタスクをシミュレートできる設計。 雪、砂漠、粘土、水のいずれであっても、このプラットフォームは、さまざまな地形におけるさまざまな設計のパフォーマンスのトレードオフを実証します。

「私たちのフレームワークは、ユーザーがロボットの形状に最適な構成を見つけるのに役立ち、さまざまなことを実行できるソフト ロボット工学アルゴリズムを設計できるようになります」と、コンピューター サイエンスおよび人工知能研究所の所属である MIT 博士課程の学生 Tsun-Hsuan Wang 氏は述べています ( CSAIL) はプロジェクトの主任研究者です。 「本質的に、ロボットが環境と対話するための最適な戦略を理解するのに役立ちます。」

SoftZoo は、さまざまな生物群系の物理的特徴に反応する動きをモデル化しているため、既に設計と制御をシミュレートしている同様のプラットフォームよりも包括的です。 このフレームワークの多用途性は、微分可能なマルチフィジックス エンジンによってもたらされており、氷の上で回転するアザラシの赤ちゃんや湿地環境を横切る毛虫など、物理システムのいくつかの側面を同時にシミュレーションできます。 このエンジンの微分可能性により、計算制御や設計の問題を解決するために必要となる、高価なシミュレーションの数が削減され、協調設計が最適化されます。 その結果、ユーザーはより洗練された指定されたアルゴリズムを使用してソフトロボットを設計し、動かすことができます。

さまざまな地形との相互作用をシミュレートするシステムの機能は、さまざまな生物の形、大きさ、形態を研究する生物学の分野である形態学の重要性を示しています。 環境に応じて、同様のタスクを完了する機械の設計図を比較するのと同じように、一部の生物学的構造は他の生物学的構造よりも最適です。

これらの生物学的輪郭は、より特殊化された、地形固有の人工生命を刺激する可能性があります。 「クラゲの緩やかな波状の幾何学形状により、大きな水域を効率的に移動することができ、研究者に新種のソフトロボットの開発を促し、完全にインシリコで培養された人工生物の無限の可能性が開かれます」とワン氏は言う。 「さらに、トンボは、飛ぶときに重心を変える特別な構造を翼に持っているため、他の飛行生物が完了できない非常に機敏な操縦を行うことができます。トンボが本来より熟練して動作するのと同じ方法で、私たちのプラットフォームは移動を最適化します。」周囲。"

ロボットはこれまで、ロボットの体が周囲の環境に従わなかったため、雑然とした環境を移動するのに苦労していました。 しかし、SoftZoo を使用すると、設計者はロボットの脳と身体を同時に開発し、陸生マシンと水生マシンの両方を共同最適化して、より認識力と専門性を高めることができます。 行動的および形態的知能が向上すると、ロボットは救助任務の完了や探索の実施においてさらに役立つようになるでしょう。 たとえば、洪水中に人が行方不明になった場合、ロボットは SotftZoo プラットフォームで実証された方法を使用して最適化されているため、より効率的に水域を横断できる可能性があります。

「SoftZooは、ソフトロボット設計者にオープンソースのシミュレーションを提供し、現実世界のロボットをより簡単かつ柔軟に構築するのに役立ち、同時にさまざまな環境で機械の移動能力を加速します」と、研究共著者でMITの研究員であるChuang Gan氏は付け加えた。 -IBM Watson AI Lab の彼は、間もなくマサチューセッツ大学アマースト校の助教授に就任します。

「ソフトロボットの本体とその頭脳（つまり、コントローラー）を共同設計するこのコンピューターによるアプローチは、特定のタスク用に設計されたカスタマイズされたマシンを迅速に作成するための扉を開きます」とCSAILとアンドリュー・アンド・ザ・ワールドのディレクター、ダニエラ・ラス氏は付け加えた。 Erna Viterbi MIT 電気工学およびコンピュータ サイエンス学部 (EECS) 教授。この著作のもう 1 人の著者でもあります。

あらゆるタイプのロボットが構築される前に、このフレームワークは不自然なシーンのフィールド テストの代替となる可能性があります。 たとえば、クマのようなロボットが砂漠でどのように行動するかを評価することは、ボストンの都市部の平地で研究している研究チームにとっては困難な場合があります。 代わりに、ソフト ロボット工学エンジニアは、SoftZoo の 3D モデルを使用してさまざまな設計をシミュレートし、ロボットを制御するアルゴリズムがナビゲーション時にどの程度効果的であるかを評価できます。 これにより、研究者の時間とリソースが節約されます。

それでも、現在の製造技術の限界が、これらのソフトロボットの設計に生命を吹き込む際に立ちはだかります。 「シミュレーションから物理ロボットへの移行は未解決のままであり、さらなる研究が必要です」とワン氏は言う。 「SoftZoo の筋肉モデル、空間的に変化する剛性、およびセンサー化は、現在の製造技術では直接実現することができないため、私たちはこれらの課題に取り組んでいます。」

将来的には、プラットフォームの設計者は、ロボット制御をテストする能力を考慮して、マニピュレーションなどの人力学への応用に注目している。 この可能性を実証するために、Wang 氏のチームは雪玉を前方に投げる 3D アームを設計しました。 より人間に近いタスクのシミュレーションを組み込むことで、ソフト ロボット設計者は、このプラットフォームを使用して、物体をつかみ、移動し、積み重ねるソフト ロボット アームを評価できるようになります。

ワン氏、ガン氏、ラス氏は、EECS博士課程の学生でCSAIL加盟のピンチュアン・マー氏、ハーバード大学博士研究員のアンドリュー・スピルバーグ博士'21氏、カーネギーメロン大学博士課程の学生周仙氏、マサチューセッツ州アマースト校のハオ・チャン准教授、マサチューセッツ工科大学のハオ・チャン教授とともに、この研究に関する論文を執筆した。脳と認知科学、CSAIL 加盟者のジョシュア B. テネンバウム。

ワン氏は、NSF EFRI プログラム、DARPA MCS プログラム、MIT-IBM Watson AI Lab、および MERL、Cisco、Amazon からの寄付金すべてがこのプロジェクトを支援し、MIT-IBM Watson AI Lab でのインターンシップ中にこの研究を完了しました。 同チームの研究は今月開催される2023年学習表現国際会議で発表される予定だ。

マサチューセッツ工科大学の研究者らは、「複数の環境設定で特定のタスクを実行するさまざまな 3D モデルの動物をシミュレートするオープン フレームワーク プラットフォーム」である SoftZoo を開発した、と Popular Science の Andrew Paul が報告しています。 「ソフトロボットの本体とその頭脳（つまりコントローラー）を共同設計するこのコンピューターによるアプローチは、特定のタスク用に設計されたカスタマイズされたマシンを迅速に作成するための扉を開きます」とCSAILディレクターのダニエラ・ラス教授は述べています。

MITの研究者は、「さまざまなソフトロボットモデルの物理学、外観、運動、その他の側面を研究する」ために設計されたプラットフォーム「SoftZoo」を開発したとBrian Heater氏がTechCrunchに報告した。 「トンボは、飛ぶときに重心を変える特別な構造を翼に持っているため、他の飛行生物が完了できない非常に機敏な操縦を行うことができます」と大学院生のTsun-Hsuan Wang氏は言います。 「私たちのプラットフォームは、トンボが自然に周囲をうまく移動するのと同じ方法で移動を最適化します。」

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