高度AIによる触覚エミュレーション – 可能か？

明日のロボットは人間と同等の感覚を備えるでしょう。すでに、デバイスが見る、嗅ぐ、聞くことを可能にするAIアルゴリズムが存在します。これらの強化はセンサーと高度なアルゴリズムを活用してこれらの感覚をシミュレートします。しかし、これまで研究者が手に入れられなかった感覚が一つあります：触覚です。

現在、スティーブンス工科大学の研究者グループが、触覚をエミュレートする新しい手法を発表しました。知っておくべきポイントは以下の通りです。

研究者は長年、ロボットシステムで触覚をエミュレートしようと試みてきました。触覚を持つロボットは多くのユースケースの扉を開くでしょう。これらのデバイスと共に働く人が増えるにつれ、’感じる’ロボットへの関心は高まっています。エンジニアは、この感覚が効率、能力、職場の安全性向上に不可欠だと考えています。

ロボットがあなたに衝突したかどうかを感知し、適切に反応できると想像してください。この能力により、人間と密接に協働するロボットはリスクを減らし、より正確で従来は人間だけができた作業を実行できるようになります。

高度AIによる触覚エミュレーション研究

本研究¹は、ジャーナル Applied Optics に掲載され、研究者がレーザーとAIアルゴリズムを用いて触覚をシミュレートできた方法を明らかにしています。研究者はAIと量子技術を組み合わせ、量子ラボの設定でこの目標を達成しました。量子相互作用は、AIモデルの作成と改善に利用できる膨大なデータを提供します。このアプローチは、先進的な機械学習、ラスタースキャン単一光子LiDAR、そしてスペックルノイズという形の量子フィードバックを組み合わせてこのタスクを実現します。

光子発射スキャンレーザーを用いた触覚エミュレーション

チームは、異なる間隔でパルスを発生させることができるラスタースキャン単一光子LiDARを開発し、エンジニアが表面からの変化やフィードバックを記録できるようにしました。各表面は構成に応じて異なる屈折を示します。研究者はこの事実を認識し、システムに迅速に地形スキャンを行う能力を人工的に提供する最適な方法であると判断しました。

アルゴリズム的AIモデル

AIは最初のステップとして独自のレーザーで表面をスキャンします。この操作により対象の詳細な画像が生成されます。その詳細画像はスペックルノイズと呼ばれるランダムなフィードバックを生み出します。過去には、スペックルノイズは光学的な解像度を低下させるため、光の鮮明さの障害となっていました。

研究者は、このフィードバックが単なる干渉以上のものであることに気付きました。表面の粗さに基づく独自のシグネチャを各表面に提供していました。このデータはAIシステムに入力され、システムは情報を解析して構造の寸法、高さ、粗さを判定しました。

ソース – Magicplan

研究者はこのセットアップを利用して複数の表面タイプをスキャンし、AIアルゴリズムをプログラムしました。具体的には、システムは表面全体の異なる点からの逆散乱プロトンを検出しました。そこからデータが収集され、単一光子検出器でカウントされるモードファイバーに変換されます。この装置は他の干渉からスペックルノイズを識別でき、研究者はこの干渉を利用して対象物の滑らかさを判断できます。

触覚エミュレーションテスト

理論を検証するため、チームは単一ピクセルのラスタースキャン単一光子カウントLiDARシステムを構築しました。この装置は、ピコ秒パルスで発射できるコリメートレーザー光ビームを生成し、正確なカバレッジと応答性を提供できるため、研究に最適でした。エンジニアは31種類の産業用サンドペーパーをテスト対象として使用することにしました。さまざまな種類と粗さのサンドペーパーを入手することから始めました。具体的には、サンドペーパーの厚さは1〜100ミクロンでした。レーザーはトランシーバーを通じてサンドペーパーにパルスを照射し、光と干渉は反射してAIシステムで計算されました。

触覚エミュレーション研究結果

これらのテスト結果は有望です。新システムは当初8ミクロンの精度でしたが、微調整と調整により4ミクロンに改善されました。特筆すべきは、この精度が業界の先進的なソリューションと同等であることです。特に、表面が大きな粗さではなく細かい粒子である場合にシステムが最も効果的に機能することが分かりました。驚くべきことに、エンジニアは最小限の労力でサンドペーパーの表面構造を正確に判定でき、今後数年間で産業の運用方法を変革する可能性が開かれました。

触覚エミュレーション研究の利点

この研究は複数の産業に多くの利点をもたらす可能性があります。まず、この手法は現在使用されているシステムに比べて大幅なコスト削減を実現します。さらに、AIがはるかに高精度であるため、製造業者は従業員数を削減できるでしょう。この取り組みにより、間接費が削減され、収益性が向上します。

高速表面マッピング

システムが表面をスキャンする速度も大きな利点です。この手法は、判定が行われるまでレーザーが表面を数瞬スキャンするだけで済みます。そのため、はるかに高速で、利用にかかる労力も少なく、製造業者はより多くのスキャンを実行してコストを削減できます。

低コスト統合

この研究のもう一つの大きな利点は、市場への低コスト統合ソリューションを提供することです。多くの場合、LiDARは主要部品の構造的完全性を評価するために使用されます。この新システムは、既存のLiDARを強化し、ミクロン単位での測定を可能にします。

品質管理

新しい表面スキャン方式は、精密で正確な部品の品質管理手法を向上させます。エンジニアは長年、航空機やその他の重要部品が重大な問題に発展し得る欠陥がないことを保証するためにシステムを使用してきました。

高度なソーティング

ロボットソーターはすでに世界中で高い需要があり、使用されています。このアップグレードにより、製品の構成や必要なソーティングを判断する際に追加の感覚を利用でき、システムの能力が向上します。例えば、触覚を持つロボットハンドは、農産物の硬さをチェックして熟度を判定できるようになります。

触覚エミュレーション研究者

スティーブンス工科大学のエンジニアがレーザートポグラフィーシステムの研究を主導しました。彼らはプロジェクトの一環としてCQSEディレクターの黄玉平と緊密に協力しました。さらに、ダニエル・タフォーンとルーク・マクエヴォもプロジェクトへの貢献が評価されました。

潜在的な応用

この技術には多くの応用があります。すでに、LiDARは安全基準で重要な役割を果たしています。この研究はそれらの能力を大幅に向上させ、エンジニアがこれまで不可能だった重要部品のリアルタイム監視を実現できるようにします。

ヘルスケア

ヘルスケア業界では、人間のように触覚を持つロボットへの需要が高まっています。これらのシステムは業界でさまざまな用途が考えられます。興味深いユースケースの一つは、致死性メラノーマを探すためにほくろをスキャンできることです。レーザー基盤のアルゴリズムは、あるほくろが安全であるか潜在的に致死的であるかを区別する微細な差異を判定し、数千人の患者の命を救うことができます。

LiDARの強化

現在、LiDARはさまざまな製品で使用されています。スマートカー、ロボット、スマートフォンなどがLiDARを目として利用しています。ロボット掃除機でさえ障害物回避のために何らかのLiDARを搭載しています。この新技術は、マイクロロボットが人体などの環境をナビゲートし、必要な場所に直接命を救う治療を届けるのに役立つ可能性があります。

この研究から恩恵を受ける可能性のある企業

複数のロボット企業がこの技術を統合し、現在の成果を向上させることができます。ロボティクスは急速に成長している分野で、ほぼすべての産業に広がっています。手術の実施から果物の収穫まで、触覚エミュレータの導入によりこれらのデバイスは大きなブーストを受けるでしょう。

Samsara 

Samsara (IOT ) は、サンフランシスコ拠点のIoT企業で、業界に波紋を広げようとしています。同社は2015年にサンジット・ビスワスとジョン・ビケットによって設立され、エンタープライズ顧客に物流の追跡とモニタリングを提供する堅実な機能を作成・管理・提供することを目的としています。現在、同社はAIダッシュカム、ルート最適化、機器追跡、サイトモニタリング、テレマティクスなど、幅広い製品を提供しています。Samsara は IoT（モノのインターネット）市場の主要プレーヤーです。IoT デバイスとは、現在使用されている何百万ものスマートデバイスのことです。インターネット接続、センサー、データ通信機能を備えたものなら何でも該当します。現在、IoT セクターは世界中で数十億台のスマートデバイスを含んでいます。

Samsara は企業がこれらのデバイスを物流に統合し、成果、効率、セキュリティを向上させることを可能にします。IoT デバイスは製品の状態、真正性、位置情報などをリアルタイムで監視するために使用できます。アナリストは、IoT 業界の拡大に伴い、Samsara が成長に有利な位置にあると見ています。同社の時価総額は 304.33 億ドルで、業界の大手からの支援を受けています。特に、今年ハーバード大学のトップ株式ピックの一つに選ばれ、消費者の信頼が高まりました。

人間の感覚をエミュレートする他の試み

ロボットに感覚を持たせる競争を検証すると、興味深い展開が見えてきます。まず最初に気付くのは、ロボットが触覚を獲得するために全く異なる二つのアプローチがあることです。ハードウェアソリューションは圧力や接触を検知するデバイスを組み込み、触覚をシミュレートします。一方、ソフトウェアソリューションはフィードバックを利用したアルゴリズムを統合して触覚をシミュレートします。以下は、研究者がロボットに感覚を与えるために見つけた他の方法です。

高性能セラミックス

最近の研究は、マイクロセラミック粒子を柔軟な皮膚状層に埋め込むことで、デバイスが熱と圧力を検知できることを示しています。微小なセラミック粒子は、柔軟な表面上で電気パルスを伝達する最適な手段を提供します。この研究では、エンジニアがブラシで触れたかどうか、そして離れたかを判定できるロボット用スキンタグを開発しました。その後、ユーザーが表面を感じて適切に反応できるスマート義肢を作成しました。彼らは、ロボットスキンがこれらのパルスを用いて最細圧設定まで触覚を検知できることを指摘しました。

人工神経

ロボット触覚分野でのもう一つのエキサイティングな突破口は、10月にスタンフォード大学のZhenan Bao研究グループのエンジニアチームが人工神経の作成に成功したことです。この人工デバイスは、人間の神経と同様にロボットが触覚に効果的に反応できるよう設計されています。このシステムは、人工神経の構成を三つの要素に分けて動作します。機械受容体は抵抗性圧力センサーとして機能します。また、有機リングオシレータがあり、これはニューロンに類似した機能を持ち、さらに有機電気化学トランジスタがシステム全体の動作を可能にします。

ロボットセーター

カーネギーメロン大学は、産業用ロボットをより安全にするロボットセーターを導入しました。特に、現在の安全システムはロボットに剛性部品を追加することが多いです。このアプローチの問題は、可動部が柔軟性を保つ必要があるため、ロボットを完全に覆うことができない点です。この課題から、研究者はセーターのような布地を解決策として検討しました。ロボットセーターは、機械編みされたカバーで、任意の三次元形状にフィットします。そのため、ロボットと人間の協働者に対して完全な保護を提供するよう設計できます。この装置は、表面に統合された二層の金属繊維を利用して動作します。人間がセーターに触れると回路が閉じ、ロボットにその事象を通知し、反応を引き起こします。

触覚エミュレートロボットの未来

触覚をエミュレートできるロボットが未来です。これらのデバイスは、人間の協働者との統合をさらに進める扉を開きます。この進展により、安全性を向上させ、資金を節約し、長年の課題に対するソリューションを複数の産業に提供するロボットが実現します。そのため、触覚エミュレートロボットへの需要は今後数年で増加する一方です。現時点では、数か月以内にロボットの協働者が増えることが予想されます。

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研究参照：

^{1. Tafone, D., McEvoy, L., Sua, Y. M., & Huang, Y.-P. (2024). ラスタースキャン単一光子LiDARによる表面粗さ計測. Applied Optics, 63(30), 7917–7923. https://doi.org/10.1364/AO.537404}