マトリックスファンは耳を傾けます、あなたは最終的にマシンがいつ引き継ぐかについての答えを持っているかもしれません! MITの科学者は ロボットを設計できるコンピュータプログラム。これを行うために、彼らはRoboGrammarと呼ばれるプログラムを使用します。このシステムにより、コンピューターはロボットを設計するだけでなく、設計を分析し、学習し、改善することができます。


TL、DR

コンピューターは、独自のロボットを設計およびテストできるようになりました...
使用可能なコンポーネントとロボットが使用される環境を設定するだけです。コンピューターが設計を生成し、仮想環境でそれらを分析およびテストします。システムは機械学習を使用して、可能な設計を絶えず改善します。

コンピューター支援の創造性

このプログラムはRoboGrammarと呼ばれ、ロボット工学の設計者に、チームが「コンピューター支援の創造性」と呼んでいるものを提供します(ただし、コンピューターがマシン自体を設計しているように感じるかもしれません)。ユーザーが行う必要があるのは、使用可能なパーツ(ホイール、ジョイント、ボディパーツなど)と、ロボットが移動する環境(階段、氷の湖、壁など)をコンピューターに伝えることだけです。

このシステムの目標は、ユーザー指定のプリミティブコンポーネントのセットを取得し、特定の地形を横断するための最適なロボット構造とコントローラーを生成することです。プリミティブコンポーネントには、さまざまなジョイントタイプ、リンク、ホイールが含まれ、それぞれに回転角と軸、サイズ、重量などのユーザー指定の属性があります。 RoboGrammar:地形に最適化されたロボット設計のためのグラフ文法

このプログラムは、コンピューターが人間よりもロボット設計のための革新的なソリューションを生成できると科学者が信じていたために作成されました。現在のロボット設計の多くは四足動物(4本足)です。しかし、コンピューターがもっと変わった最適なデザインを生み出すかもしれないという希望がありました。興味深いことに、最も成功したデザインの大部分は確かに4本足でした!

グラフ文法

コンピュータプログラムが単にランダムでまったく役に立たないデザインを大量に生成するのを防ぐために、チームは「グラフ文法」を開発しました。これは、「レッグセグメントは結合を介して他のレッグセグメントに接続する必要がある」などの一連のルールです。同様の技術が建築設計やコンピュータグラフィックスにも使用されています。

デザインのインスピレーション

ルールは、ロボット工学からではなく、動物界、特に無脊椎動物の節足動物(脊椎がなく、外部の骨格を持つ動物)から着想を得ました。しかしながら、 ホイール デザインでも許可されました。興味深いことに、ホイールは受賞したデザインのいずれにも搭載されていませんでした。

体の各セクションには1対の脚しかなく、脚は常に対称的なペアで追加されていました。設計の複雑さにも制限がありました。

コントロール

RoboGrammarがデザイン(この例では約2,000)を生成すると、制御プログラムが自動生成されました。によって作成されたシステムに似ています ハイブリッドドローン設計を生成するMIT.

すべての制御システムは、ロボットの設計ごとに異なります。制御システムはMPCを使用して生成されます(モデル予測制御 –これは、プラント制御システムや自動運転車に見られるテクノロジーに似ています)。

分析

RoboGrammarがデザイン(この例では約2,000)を生成すると、デザインはさまざまな環境でテストされました。

コンピューターによって作成されたデザインは大きく異なって見えました。ひざまずいて祈る男性から、後輪が後ろ向きのヘリコプターのブレードのように取り付けられた車まで。率直に言って、私に向かって自沈するのを見たくないサソリやクモのようなロボットもいくつかありました!

チームは、機械学習–グラフヒューリスティック検索アルゴリズム(ニューラルネットワークアルゴリズム)を使用して、さまざまなロボットとコントローラーの設計を評価しました。これは、システムが常に改善されていることを意味します。コンピューターはその過ちと成功から学びます。次に、このデータを使用して、より優れた設計をより迅速に生成できます。

コンピュータによって設計されたロボット
RoboGrammarで生成された最高のパフォーマンスのデザインの選択。 (左上から右下へ)デザインは、隆起したテクスチャ、平らな風景、凍った湖、ギャップのある地形を横断できます。クレジット:研究者の礼儀

優勝したデザインは何でしたか?

荒涼とした地形 –長い手足が最も効果的であることがわかりました。

平坦な地形 –体に遠く離れて配置された短い手足のパフォーマンスが向上しました。

氷のような地形 –最大の表面接触で引きずる2本の重関節の手足を備えた長肢ロボット。

ギャップのある地形 –前方に到達するために最適化された長い手足。

壁に囲まれた地形 –複数のジョイントにより、ロボットはすばやくコーナーを曲がることができます。

制限事項

実験のルールのいくつかは、デザインにいくらか制限されていました。

ロボットの成功は、ロボットがどれだけうまく前進できるかに焦点を当てていました。他の方向に移動できるロボットが必要な場合、これは最適な設計ではありません。

部品が引きずられることによる摩擦摩耗などの要因は考慮されていません。体の一部を床に沿って引きずる必要のあるデザインは、長期的にどのように生き残るのでしょうか。

チームは、実世界でテストする設計のいくつかを構築することを望んでいるため、これらの実世界のボットがシミュレーションとどのように比較されるかがすぐにわかります。

実用的なアプリケーション

これらのロボットは、いくつかのアプリケーションで使用できます。火星探査から工場ロボットの設計、ランダムなビデオゲーム、敵の生成まで。