エンジニアが開発したツールで、どの自律ロボットシステムも改善可能

MITのエンジニアチームは、どの自律ロボットシステムでも改善できる最適化コードを開発しました。このコードは、システムのパフォーマンスを改善するために、どのようにしてどこを変更する必要があるかを自動的に特定します。

エンジニアの発見は、ニューヨークで開催されるロボティクス：サイエンス・アンド・システムズ会議で発表される予定です。チームには、MITの大学院生であるチャールズ・ドーソンと、MITの航空宇宙工学科の助教授であるチューチュー・ファンが含まれます。

AIとロボットシステムの設計

人工知能（AI）とロボットシステムは、幅広い業界で使用されており、それぞれのシステムは特定の設計プロセスの結果です。自律ロボットを設計するには、エンジニアは、試行錯誤によるシミュレーションに頼りますが、これらのシミュレーションは、直感によって情報を得ています。同時に、これらのシミュレーションは、ロボットの特定のコンポーネントとタスクに合わせて調整されています。つまり、成功する結果を保証する「レシピ」は存在しません。

MITのエンジニアは、新しい一般的な設計ツールを開発して、この状況を変えようとしています。彼らは、ほぼどの自律ロボットシステムのシミュレーションにも適用できる最適化コードを開発しました。このコードは、ロボットのパフォーマンスを改善する方法を自動的に特定するのに役立ちます。

ツールは、2つの異なる自律ロボットシステムのパフォーマンスを改善する能力を実証しました。最初のシステムは、2つの障害物の間を移動するロボットでした。2番目のシステムは、2つのロボットが協力して重い箱を押すシステムでした。

研究者によると、この新しい汎用最適化ツールは、歩行ロボットや自律走行車両などの幅広い自律システムの開発を促進するのに役立ちます。

ドーソンとファンは、他のエンジニアリング分野の自動設計ツールを観察した後、このようなツールの必要性を認識しました。

「機械エンジニアが風力タービンの設計をしたい場合、3D CADツールを使用して構造を設計し、有限要素分析ツールを使用して、特定の負荷に抵抗できるかどうかを確認できます。しかし、自律システムにはこれらのコンピュータ支援設計ツールが不足しています」とドーソンは述べています。

自律システムを最適化するには、ロボット技術者は通常、システムとその相互作用するサブシステムのシミュレーションを開発し、各コンポーネントの特定のパラメータを取得します。次に、シミュレーションを実行して、システムがどのように動作するかを確認します。

最適な組み合わせを決定するには、複数の試行錯誤プロセスを実行する必要があり、これは時間のかかる作業です。

「設計が与えられた場合、パフォーマンスはどうなるか？ということではなく、望ましいパフォーマンスが得られる設計を見つけることにしたい」とドーソンは述べています。

最適化フレームワーク、またはコンピューターコードは、既存のシステムに適用できる調整を自動的に見つけるように設計されています。このコードは、自動微分と呼ばれるプログラミングツールに基づいています。これは、ニューラルネットワークを訓練するために最初に使用されました。この技術は、パラメータの変化に対する感度を迅速かつ効率的に評価するのに役立ちます。

「私たちの方法は、初期設計から目標を達成する設計への小さなステップを自動的に示します。シミュレータを定義するコードに『掘り下げて』、この逆変換を自動的に行う方法を発見します」とドーソンは述べています。

ツールのテスト

ツールは2つの異なる自律ロボットシステムでテストされ、両方のシステムのパフォーマンスを改善しました。最初のシステムは、2つの障害物の間を移動する車輪付きロボットでした。2番目のシステムは、2つのロボットが協力して箱を押すシステムでした。

2番目のシステムは、複雑で、多くのパラメータが含まれています。ツールは、ロボットがタスクを実行するために必要なステップを効率的に特定し、最適化プロセスは従来の手法よりも20倍速かったです。

「システムが最適化するパラメータが多い場合、ツールはさらに優れており、時間を指数関数的に節約できます。基本的に、組み合わせ的な選択です。パラメータの数が増えると、選択肢も増えますが、私たちのアプローチはこれを一気に削減できます」とファンは述べています。

汎用最適化ツールはダウンロード可能で、チームはこれをさらに改良して、より複雑なシステムで使用できるようにする予定です。

「私たちの目標は、人々がより優れたロボットを構築できるようにすることです。システムを最適化するための新しい構築ブロックを提供しています。つまり、ゼロから始める必要はありません」とドーソンは述べています。