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ほな、今日ボストン・ダイナミクスがついにアトラスロボットを公開したんですけども、今回の公開は実際の作業をこなすロボットの姿を見せてくれはったんです。このビデオはボストン・ダイナミクスのYouTubeチャンネルからのもので、人型ロボットがビンの積み下ろしに関連するいろんな作業をこなしてるところが見られます。
これは最近見た中でも最も印象的なデモの一つやと思います。なんでかというと、これは磨き上げられた、いわゆる入念に準備された実演ではなくて、様々な企業や環境で一般の従業員に期待されるような環境で働くロボットの姿を見せてくれてるからです。
一番驚くべきことは、アトラスが供給用コンテナとモバイルシーケンシングドーリーの間でエンジンカバーを自律的に移動させてるって書かれてることです。多くの人が見落としてる自律機能の凄さは、これがアトラスが人間の介入やリモートコントロールなしで作業をこなしてるってことなんです。
この全体が2分30秒続くんですが、事前にプログラムされた論理とリアルタイムのセンサー入力を使って、完全に独立して行動を決定してるんです。この自律性は、アトラスが反復的で潜在的に危険な作業を、安全かつ効率的に独力でこなす能力を示してます。
もちろん、アトラスが扱うエンジンカバーというのは、重くて嵩張って扱いにくい形状をしてることが多いんです。特に精密な作業が必要な場合は難しいんですが、これはアトラスが産業環境で重要となる、大きくて扱いにくい物体を注意深く操作する能力を持ってることを示してます。
供給用コンテナは基本的にエンジンカバーを保管するための収納ユニットです。一方、モバイルシーケンシングドーリーは、製造工程の次のステップに向けてエンジンカバーを整理したり配置したりするための移動可能なカートやプラットフォームです。アトラスの役割は、この二点間でカバーを移動させることで、組立やマニュファクチャリングラインへの関与を示してます。
このデモが実際に何を見せてくれたのかを本当に理解し始めると、ロボット工学の未来がボストン・ダイナミクスにあることが分かってきます。
説明によると、このロボットはパーツを移動させるビンの位置のリストを入力として受け取るそうです。つまりアトラスは、パーツが保管されてる場所と移動先の場所が含まれたリストを提供されてるわけです。このリストは事前にマッピングされていて、ロボットが正確に作業を実行するために使用されます。
事前に定められた位置があることで、アトラスは個々の動作に新しい指示を必要とせずに、効率的に作業空間を移動できるんです。これらのポイントは今画面に表示されてるんですが、すぐに詳しく説明させていただきます。
アトラスの作業は、これらのアイテムをビンの位置の間で体系的かつ反復的に移動させることを含みます。これは基本的に、アトラスが物流や生産ラインでよくある、特定の場所との間でパーツを移動させる、順序に基づいた作業を扱えることを示してます。
これが効率的なプロセスにとって重要なんです。そのため、Twitterでは多くの人がこの製品はAmazonの倉庫作業員の多くを置き換えることになるって冗談を言うてはりましたが、注目してた人なら分かると思いますが、彼らは既に相当数のロボットを労働力として持ってます。
実際、アトラスは環境の設備や個々のビンを検出して位置を特定するために、機械学習視覚モデルを使用してます。これは画面上で赤い点として表示されてるものです。このモデルは、環境の様々な構成要素を視覚的に認識し理解するために、大規模な画像データセットで訓練されてます。
機械学習モデルは、アトラスにビンやコンテナなどの異なる物体を区別する能力を与えます。検出と位置特定は基本的に、環境内のビンやコンテナなどの物体を識別し、説明にもあったように、三次元空間での正確な位置を決定することを意味します。
これは非常に重要です。なぜなら、アトラスは物体が何であるかを知るだけでなく、自分との相対的な位置を理解して、それらに向かって移動したり相互作用したりできる必要があるからです。
もちろん、これらの環境設備や個々のビンは、アトラスが作業中に適切に対応するために、正確に識別して位置を特定する必要のあるラックやサポートフレームなどの構造要素です。
彼らが述べてることの一つに、このロボットは特殊な把持ポリシーを使用し、作業を達成するために操作対象の状態を継続的に推定してるってことがあります。この特殊な把持ポリシーは基本的に、アトラスが異なるタイプの物体を拾い上げるための特定の規則やアプローチを持ってるってことです。
把持ポリシーは、扱うアイテムの固有の属性に基づいて設計されてます。最適な把持力、物体に接近する最良の角度、そして後で見るような不規則性への適応方法などの要因が含まれるかもしれません。これにより、アトラスが物体を傷つけたり落としたりすることなく、安全に拾い上げて運べることを確実にします。
また、この説明で述べられてるように、ロボットは特殊な把持ポリシーを使用し、作業を達成するために操作対象の状態を継続的に推定してます。アトラスは物体を拾い上げた後、全てが大丈夫だと仮定するんじゃなくて、移動中も物体を常にモニタリングし続けます。
このモニタリングには、物体がしっかり固定されてるか、滑り始めてないか、位置がずれてないかのチェックが含まれます。継続的な推定は、我々が見たように、ロボットが予期せぬ状況に適応して作業を成功裏に完了できることを確実にするために不可欠です。
もちろん、この物体では操作対象はこれらのエンジンカバーになります。これは信じられないような方法で操作できるところです。アトラスは常に扱ってる物体の状態を認識してなければなりません。これにより、何かが正しくないと感知した場合にその場で調整を行えます。
もちろん、事前に規定された動きやテレオペレーション（遠隔操作）された動きはありません。これらの動きは全てオンラインで自律的に生成されます。事前に規定された動きがないというのは、事前に記録されたデモや厳密にプログラムされた動きのパスに従うロボットとは異なり、アトラスは固定された動きの順序を使用しないということです。
代わりに、その動きはタスクと遭遇する環境条件に基づいてリアルタイムで動的に決定されます。テレオペレーションもありません。テレオペレーションは基本的に、人間が遠隔地からロボットを制御することを指します。アトラスの場合、その動作を積極的に制御する人間のオペレーターはおらず、必要に応じて独立して判断を下してます。
自律的にオンラインで生成するというのは、これらの動作が事前に計画された順序に頼るのではなく、リアルタイムで生成されてるということです。アトラスは環境の現在の状態を継続的に分析し、その情報を使用してその場で適切な動きを生成します。これが、アトラスがダイナミックで予測不可能な環境の変化に対応できるリアルタイムの適応能力です。
このビデオで見た本当に重要なことの一つは、カバーの挿入失敗や転倒、環境との衝突など、アクションの失敗のような変化を検出して反応する能力です。アトラスは環境の予期せぬ変化を検出し、それに応じて対応する能力を備えてます。
これは非常に重要です。なぜなら、これらのロボットが配置される工場の多くの職場は非常にダイナミックで、工具やコンテナ、あるいは他の作業員が予期せず動く可能性があるからです。
もちろん、ここで見られる移動する設備に対する反応能力は、これらのコンテナの一つが位置をずらした場合、アトラスはこの動きを検出して新しい位置に合わせてアプローチを調整できるということです。この適応性により、作業空間が完璧に安定してない場合でも、アトラスは効果的に作業を続けることができます。
もちろん、ここで見られるこのカバーの挿入失敗は、視覚、力、そして固有受容感覚センサーのこの組み合わせが、これを素早く修正できることを示してるのは本当に信じられないことです。
視覚センサーは基本的に、アトラスが環境を見て物体を検出し、その位置を判断するのを助けるカメラやその他の撮像装置を意味します。力センサーは基本的に、物体を掴む際にどれだけの圧力をかけるか、あるいは移動中に予期せぬ抵抗があるかどうかを検出するなど、アトラスがタスク中に遭遇する物理的な力を測定します。
固有受容感覚センサーは基本的に、関節の角度や四肢の位置、バランスなど、アトラス自身の体の状態を理解するのを助けます。これは基本的に、人間が自分の体の部分を見なくても感覚的に把握できるのと似てます。
このデモで私が実際に見逃してた重要なことの一つは、かなり微妙なことですが、アトラスが多くの異なるダイナミックなタスクと多くの異なるダイナミックな使用事例に対応できる多目的なロボットであることを示してます。
Humanoid Hubが指摘したことの一つは、スローモーションで見ると、アトラスの3本指のハンド/グリッパーが対向する親指として機能を二重に果たしてることです。これによりアトラスは様々な方法で手を使うことができます。
手を使ってこれを掴み、それを裏返して、これを引き出すことができるのが分かります。非常に高度なトングやピンセットのようですが、ロボット工学においては、これは多くの異なるシナリオにより適応可能であることを意味します。多くの異なるダイナミックな状況に対応できる腕を持ってるようなものです。
このような事は見落とされがちです。私も最初にこれを見た時には気付きませんでしたが、TwitterでHumanoid Hub（人型ロボットに関する素晴らしいTwitterアカウントです）でこれをスローモーションで見て、もう一度感動しました。
これは、彼らがダイナミック制御の異なる領域を使用して、これらのロボットが異なるものを掴み、異なるシナリオに適応できるようにしてるところです。
私が気付いたもう一つの微妙な点は、これまでにアトラスロボットのデモが2回あったということです。以前に見た初期のバージョンの一つは、以前のアトラスロボットのデザインとプレゼンテーションがかなり洗練されて見えたものでした。
右側に見えるこのデモは、より荒々しく頑丈に見えます。これは、今日我々が見たこのバージョンのアトラスがより多くのデモンストレーションに関与してたことを示唆してるかもしれません。
左側は基本的に、おそらく展示エリアのような管理された屋内環境にいるアトラスを示してます。実世界での運用の厳しさにさらされてないため、ロボットを完璧な状態に保つのが容易です。
しかし、もちろん右側のロボットはあまり洗練されて見えませんが、重い物体を扱い、多くの埃や汚れ、そしてこれらの反復的なタスクによる消耗に遭遇してるでしょう。しかし全体的に、これらは非常によく似たバージョンのように見えます。
また、皆さんに見せたいものがもう一つあります。私がこのロボットが手を切り替えて多くの異なることができるという話をしたのを覚えてると思います。最近見た本当に素晴らしかったことの一つは、このショートデモで見られるOptimus（オプティマス）が異なる手を装備してることです。
先ほど話した手は、特定のものを掴むことができるものでしたが、この特定のデモを見ると、手がかなり違います。ゴム製の半球状のようなものがあり、それによってこれらの腕立て伏せを実行できるんです。
つまり、このアトラスロボットは、特定の環境でより柔軟で有用になるように、ダイナミックな体のパーツの交換が可能だということです。これは私が思うに、かなり過小評価されてる機能です。多くのロボットにはパーツを出し入れできるようなモジュール性がありませんが、アトラスロボットにはこの機能があり、単に手を交換して異なる作業をさせることができます。
この機能は、ほとんどの人がこのビデオを見てなかったため、非常に過小評価されてますが、このロボットの柔軟性を示す際に披露された一つでした。このロボットは工場で長時間働いてた以前のものよりも少し洗練されて見えます。
最後に言及したいのは、このロボットの動きが私が今まで見た中で最も不気味なものの一つだということです。人々が継続的に不満を言ってることの一つは、これらのロボットが驚くほど人間らしすぎるということです。
まるで我々がこれらのロボットを擬人化して、結果として非効率にしてるかのようです。もし我々がこれらのロボットを単にタスクに完全に効率的になるように作ったらどうでしょう？彼らはどのように見え、どのように機能するでしょうか？
私たちはアトラスプラットフォームでこれを見始めてると思います。このロボットが異なる場所を行き来する際、胴体を180度回転させ、人間には絶対にできないような方法で脚を動かすのを見ることができます。
これは確かにターミネーターロボットについての不安な感覚を与えますが、ただロボットをより効果的にしてるだけだと思います。今見たように、頭をくるっと回転させ、体を回転させて、すぐに正しい位置に入ることができました。
不自然に見えますが、これは人間ではないことを覚えておく必要があります。これは何か若者のようなものではなく、完全な人工知能ロボットで、私たちとは全く関係ありません。
少し奇妙に見えるかもしれませんが、これは完全に自然で正常なことです。将来のロボットのリリースを見る時には、これを期待する必要があると思います。頭を完全に360度回転させ、脚を動かして歩き始めるのを見ると、それは決して古くならないものです。
これが完全に興味深いと感じたなら、このビデオについてどう思ったか教えてください。また次の動画でお会いしましょう。
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