AI活用で高度ソフトロボットを設計

ソフトマシン——剛性リンクの代わりに変形可能な材料を使用するロボティクスのサブカテゴリー——は、ウェアラブルロボティクスや生体模倣(義肢など)で一般的に用いられる新興技術です。ソフトロボットは、従来の硬く剛直なロボットより、優れた柔軟性、卓越した適応性、均等に分散した力を提供し、より安全な人間機械相互作用を実現します。
ソフトマシンの必須コンポーネントは、各ソフトボディユニットのひずみ変化を監視し、高精度制御ループを達成するための高精度ひずみセンサーです。第一に、ソフトマシンの複雑な動作には、<5%から>200%までの広いひずみ範囲を監視するひずみセンサーが必要で、これは従来のひずみセンサーの能力を超えています。第二に、ソフトマシンの協調動作を監視するには、別々のロボットユニットの異なるセンシングタスクを満たすために複数のひずみセンサーが必要で、これは面倒な試行錯誤テストを要求します。
この問題に対処するため、メリーランド大学(UMD)のポー・イェン・チェン教授(化学・生体分子工学)率いる研究チームが、機械学習(ML)フレームワークを作成し、予測モデルの構築を容易にしました。このモデルは2つの設計タスクに利用できます:(1)製造レシピに基づくセンサー性能予測、(2)適切なひずみセンサーのための実現可能な製造レシピの推奨。
「食べ物のたとえで言えば、我々は『シェフ』に材料リストを渡し、そのシェフが顧客の個々の好みに基づいて完璧な料理を設計できるようにしたのです」とチェン教授は語ります。
この技術は、先進製造、水中ロボット設計、義肢設計、さらなる分野で使用できます。
センサー
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