編集部からのお知らせ
解説集:台頭するロボット市場のいま
解説集:データ活用で考えるデータの選び方
海外コメンタリー

レゴブロック組み立てを学習するロボット、製造分野などへ応用目指す

Greg Nichols (Special to ZDNet.com) 翻訳校正: 村上雅章 野崎裕子

2018-08-15 06:30

 「AutoCAD」や3D設計ソフトウェアを開発しているAutodeskの研究機関であるAutodesk AI LabのリサーチャーらがLEGOブロックを手にしていても、遊んでいると思わないでほしい。彼らは、ロボットが将来、いかにして問題に取り組むか(そして世界を支配するようになるか?)について研究しているのだ。

 カリフォルニア州サンフランシスコに拠点を置くAI Labではここ数年、おもちゃを使った遊び方をロボットに教えている。

 教えている、というのは適切な表現ではないかもしれない。より正確に言うと、リサーチャーらは「Brickbot」と名付けたこのロボットに、子どもがLEGOブロックの組み立て方法を自ら学んでいくのと同じような学習プロセスを可能にするツールを搭載した。

 簡単な話のように思えるかもしれないが、ロボットを人間と同じようなかたちで学習させるのは、たとえそれがごく小さなロボットであっても、極めて大変な作業なのだ。

 Autodeskの広報担当者は筆者に対して「これは複雑な課題だ」と述べたうえで、「このプロジェクトは(中略)センサからのデータや機械学習(ML)の活用によって、ロボットがその環境で起こっているものごとを推論し、指示された課題を達成するために臨機応変に対応できるようにすることを目指している」と続けた。

 ロボットは、厳密に定義された手順に従うことを得意としているものの、その点が有用性の限界を生み出している。現在のところ、製造現場のロボットをプログラミングするには大変な労力が必要だ。新世代の協働ロボットのおかげで、産業分野における多くの軽作業は容易に実現できるようになっているが、現場でロボットと協力し合って働くというのは依然として専門家の領域となっている。

 ロボットに自己学習能力を持たせることで、新たな次元に向けた生産性の扉が開かれるとともに、参入コストの低減によって自動化の普及が促進される可能性もある。

 もちろんながらこの種のプロジェクトでは、ロボティクスアプリケーション向けのMLが人間の地位を脅かさない範囲で、どの程度にまで進歩していくのかという点にまつわるさまざまな疑問がついて回る。

Brickbot

ZDNet Japan 記事を毎朝メールでまとめ読み(登録無料)

Special PR

特集

CIO

セキュリティ

スペシャル

ホワイトペーパー

新着

ランキング

  1. クラウドコンピューティング

    AI導入に立ちはだかる「データ」「複雑さ」「コスト」「人材」の壁をどう乗り切ればいいのか?

  2. クラウドコンピューティング

    【IDC調査】2026年には75%のアプリがAIを実装!導入で遅れた企業はどう“逆転”すべきか?

  3. 運用管理

    経産省調査で明らかに:未だにレガシーシステムを抱える企業が8割!オープン化でよくある課題とは?

  4. 運用管理

    AWS東京リージョンの大規模障害に学ぶ、パブリッククラウド上のシステムの迅速な復旧方法

  5. windows-server

    【ユースケース】ソフトウェア開発にDell EMCインフラ+コンテナを使うメリット

NEWSLETTERS

エンタープライズ・コンピューティングの最前線を配信

ZDNet Japanは、CIOとITマネージャーを対象に、ビジネス課題の解決とITを活用した新たな価値創造を支援します。
ITビジネス全般については、CNET Japanをご覧ください。

このサイトでは、利用状況の把握や広告配信などのために、Cookieなどを使用してアクセスデータを取得・利用しています。 これ以降ページを遷移した場合、Cookieなどの設定や使用に同意したことになります。
Cookieなどの設定や使用の詳細、オプトアウトについては詳細をご覧ください。
[ 閉じる ]