京大など、ソフトロボット用人工筋肉が自身を制御できることを発見

最後に、上述の複数のパターンを同時に埋め込む分岐埋込の実験が行われた。ある条件を変化させた時に現れる、動作の急激な変化は「分岐現象」と呼ばれ、計算機上のNNに学習させる手法が分岐埋込として近年報告されていた。今回の研究では、AMに与える荷重値を分岐条件として、特定の分岐現象をAMの動作に埋め込めることが確認された。これにより、周期的なパターンのみを学習させた際にカオスパターンを生成できることや、その逆も可能なことが示されたという。これは、多数ある所望のパターンをロボットに学習させたい時に、ある特定のパターンを学習させるだけで、まとめて一挙に学習させられるといった、ロボット制御の学習に要する本質的な効率化の可能性が示唆されているとした。

またソフトロボットは、やわらかさ故にその材料特性が比較的早く変化し得るため、少ないデータでの学習が実用上重要とされている。それに加えて環境が変化した時に、自動的にパターンを切り替える自律的なスイッチング機構としての活用も期待される。このような分岐埋込の物理機構での実証は世界初とした。

今回の研究成果は、ロボットの外部装置・中央処理機・通信の負担を減らすことにつながり、ロボットのハード・ソフト両面でのよりスマートな設計に貢献することが期待されるという。また、今回示されたように、制御器だけでなく、身体を効果的に使って情報処理を行うロボットの研究・開発が進めば、生物のように脳と身体を巧みに扱う、しなやかな知能に対する構成論的理解につながることも期待されるとする。

そして、今回得られた分岐埋込の成果は、従来の計算機において困難だった情報処理であっても、その物理現象の計算特性に合致していれば、省計算能力で実行可能なことが示唆されているとした。これらの物理現象が用いられた計算の研究に対しても、より高度な情報処理の実現や効果的な活用方法に対する知見を与えることが期待されるとしている。
（波留久泉）