ジェンガをマスターするロボットアーム、視覚・触覚AIで物理的対話タスクへ応用
MIT MCube Labが、視覚(RGBカメラ)と触覚(力覚リストカフ、ソフトグリッパー)を統合し、ジェンガを学習・プレイするロボットアーム(ABB IRB 120カスタマイズ)を開発。従来のモデルフリー強化学習とは異なり、階層的モデルでブロックの振る舞いをクラスタリングし、わずか300回の試行で効率的に学習します。
人間的な学習プロセス
ブロックを押すたびに触覚・視覚フィードバックを取得し、過去の類似クラスタと照合。ブロックが「引っかかっている」か「自由」かを判断し、倒れないよう最適な抽出動作をリアルタイム決定。チェスや囲碁より物理スキル(引く・押す・配置・整列)が必要なジェンガで、データ効率よく物理世界へのAI展開を実証しました。
産業応用への道
スマホ・ノートPC組立ライン等、視覚だけでなく力覚・触覚が重要な作業への応用が期待されます。リサイクル選別等、慎重な物理的相互作用を要するタスク全般に展開可能です。
参考文献: ScienceRobotics | doi:10.1126/scirobotics.aav3123 | MIT
産業技術
- チェス:古代起源から現代製造まで——専門家の概観
- ピンボール:歴史、設計、製造——クラシックアーケードゲームの全貌
- アメリカンフットボールの進化と職人技:古代競技から現代NFL基準まで
- 産業用ロボットの設計・製造・未来:人間を超える精度と持続性
- DIY Wall-E 風 Raspberry Pi CD ボックスロボット
- ローリングアラームロボット:Raspberry Pi と Google カレンダーで動くスマートモバイル目覚ましシステム
- Windows 10 IoT Coreで音声制御コンピュータビジョンロボットを構築
- ROSロボット:Raspberry Piでターミナル操作ナビゲーション
- 飲料ロボットの技術・自動化・業界役割:バブルティー・コーヒー自動化の最前線
- 協働ロボット(コボット)入門:現代産業における人間とロボットの共存
- 機械センサーが製造現場のロボット安全性を高める仕組み