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　外骨格ロボットスーツにシミュレーション学習したAIを搭載することで、人間の動きをより適切にアシストすることが証明されたそうだ。

　その学習済みAI制御装置を搭載したロボットスーツを着用した人は、歩く・走る・階段の上り下りといった動作をより楽に行えるようになる。

　『Nature』（2024年6月12日付）に掲載された研究では、AIロボットスーツのおかげで動作に必要なエネルギーが最大4分の1も少なくなったと報告している。

　まるでSFに登場するような技術がいよいよ現実のものになろうとしているのだ。

・少ないエネルギーで楽に動ける外骨格ロボットスーツ
　「エクソスケルトン（外骨格）」とも呼ばれるロボットスーツの目的は、人間がより楽に動けるようにすることだ。より素早く走ったり、より重いものを持ったりするなど、機械の力で人体の動きをアシストするのだ。

　だが現時点のロボットスーツはそこまで万能なものではない。着用する人がどのような体をしており、どのような活動をするのか、あらかじめセッティングしておかなければならない。しかもそのためのテストが時間も労力もかかる大変なものなのだ。

　今回の研究チームが提唱するのは、学習済みのAIを搭載した制御装置で、そんな面倒なテストを省いてしまおうというアプローチだ。

　エンブリー・リドル航空大学のルオ・シュジェン博士は、「この新しい制御装置は、人間によるテストなど行なわずとも、歩く・走る・階段を昇るといった動作にスムーズで継続的なトルクアシストを与えることができます」と話す。

　人間がロボットスーツを着用して行う面倒なテストの代わりに、このアプローチではGPU上でたった1回だけシミュレーションを実行する。

　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。

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AI制御装置について議論する研究チーム/Credit: Embry-Riddle/David Massey

　このアプローチはロボットスーツの普及を後押しし、体に問題がない人はもちろん、体が不自由な人の暮らしをもより快適なものにしてくれるかもしれない。

　研究チームは今後、脳卒中・変形性関節症・脳性麻痺・手足の切断といった障害のある人々でも使えるロボットスーツの開発に取り組んでいく予定であるそうだ。

References:Experiment-free exoskeleton assistance
via learning in simulation | Nature / AI and Exoskeletons Team Up to Transform Human Performance on Earth and in Space / written by hiroching / edited by / parumo




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