それだけで、AIがロボットスーツを着た人をどのようにアシストするべきなのか学習してくれる。

　それだけ聞くと簡単なことに思えるが、AI自体はちっとも簡単ではない。それは相互につながり合った3つの多層構造ニューラルネットワークで、何百万世代にわたるロボットスーツのシミュレーションを通じて進化を遂げたものなのだ。

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今回使用されたのは歩行アシスト用のロボットスーツ。これに学習済みAIを組み合わせることで、面倒なセッティングを行わずとも、動作が楽になることが証明された/Credit: Nature, Luo et al., Figure 2・SF世界が現実に。人間のパフォーマンスを大幅にアップ
　実際にこの”シミュレーション学習”を行ったAI制御装置を歩行アシスト用のロボットスーツに組み込んだところ、着用者は確かに楽に動けるようになったそうだ。

　もっと具体的に言うと、歩行・走る・階段の昇降といった動作に必要なエネルギー消費量が、それぞれ平均24.3％・13.1％・15.4％減少したのだ。

　ノースカロライナ州立大学のスー・ハオ博士は、「この研究は本質的にSFを現実のものにしています。人間はさまざまな作業をより少ないエネルギーで行えるようになるのです」と説明する。

　どんなに高性能なコンピューターがあっても、シミュレーションは物理世界そのものではない。だからシミュレーションの結果と現実とには差異が生じがちだ。

　だが今回のAIのシミュレーション学習は、その差異を乗り越え、物理的なテストがなくても人間のパフォーマンスを大幅に上げられることを示している。