- iRobot の共同設立者であり、元 MIT 研究者のロドニー・ブルックス氏は、現在のロボット訓練方法は誤った仮定に基づいていると警告した。.
- 彼は、人間のような器用さを教えるためにビデオベースの学習に頼るアプローチは持続不可能かもしれないと批判した。.
- ブルックス氏は、人間の触覚は現在のロボットの感覚システムよりもはるかに複雑であり、ロボットが大型化すると安全性が危険にさらされる可能性があると強調した。.
iRobotの共同設立者であり、MITの元研究者でもある著名なロボット工学者のロドニー・ブルックス氏は、現在のヒューマノイドロボットへの投資は誤った仮定に基づいており、長期的には持続可能ではない可能性があると警告した。.
ブルックス氏は、テスラやフィギュアを含む多くの企業が、ロボットの学習に関して、現実世界の物理法則、感知法則、操作法に従わない楽観的な仮定に依存していると主張している。.
ブルックス氏によると、人間のような器用さを身につけさせるためにビデオベースの学習に頼るアプローチは持続不可能だ。彼はこのアプローチを単なる空想に過ぎないとし、人間の手にはロボットでは到底及ばない複数の触覚受容器があると述べた。彼は、器用さの中核を成す圧力、振動、滑り検知といった人間の触覚フィードバックなど、ロボットが再現できない可能性のある要素を強調した。.
未来のロボットは人間に似ていないとロドニーは予測する
では エッセイ において ロボット工学業界 触覚データの取得、保存、活用のためのインフラが未整備であることが指摘されています。データセットや信号処理フレームワークが豊富な視覚や音声とは異なり、触覚技術はハードウェアとアルゴリズムの設計が未発達です。
ブルックス氏によると、今日の多くのロボットシステムには、汎用的な操作に不可欠な適切な力覚フィードバック、微細な指先制御、そして堅牢な触覚センサーが欠けているという。また、ロボットの大型化に伴う安全性への懸念についても指摘した。ブルックス氏は、ロボットの大型化に伴い、ロボット自体のサイズと体格も大きくなるため、大型ロボットからの落下は小型ロボットからの落下よりもはるかに危険になる可能性があると考えている。.
ロボットの大型化は、質量が線形スケールの3乗に比例して増加する一方で、構造強度も2乗に比例して増加するため、安全性の課題が生じます。ブルックス氏は、直立歩行が既存の ヒューマノイドロボットと明らかにし、これらのロボットはエネルギーを大量に消費する制御を採用しており、移動中に人間の近くにいるには構造的にまだ安全ではないと指摘しました。
同氏は、ロボットが人間の環境で作動するためには、わずか数センチ以内に人が立っていても安全であると認定されなければならないと主張し、現在の設計ではそれが達成されていないと指摘している。.
ブルックス氏は、今後15年間でヒューマノイドとして販売されるロボットの中で最も成功するものは、人間の姿をしたものではなく、二足歩行ではなく、車輪、複数の腕、そして特殊なセンサーを備えたロボットになると予測している。また、ヒューマノイド実験を支援する現在の資金調達ラウンドでは、ヒューマノイドマシンの大量生産には至らないだろうと付け加えた。.
ヒューマノイドロボットの大量導入は予想よりはるかに遠い
ロボット工学への投資で2万ドルを6千万ドルに増やした著名な投資家、クリス・カミロ氏も警告を発し、 明らかにした この分野の調査に400時間以上を費やした後も長期的な可能性については楽観的な見方を維持していると
それでも、多くの投資家は今後の課題を誤解している。インディペンdent インベスター・サミットで、カミロ氏は、製造能力がヒューマノイドロボットにとって最大のボトルネックであるという認識は誤りだと指摘した。.
「この分野に深く関わっているほとんどの人たちと話をしましたが、皆が一つのことに同意しています。それは、スケーラブルなヒューマノイドロボットプラットフォームが実際に完成し、すべてのKPIの閾値を満たすようになった時点で、10~15年にわたる需給不均衡が始まり、どれだけ生産できるかは関係なくなるということです。」
–クリス・カミロ、著名なロボット投資家
カミロ氏は、難しさは生産ではなく導入にあると説明し、企業が汎用ロボットを導入する際に直面する統合の課題を指摘した。ウォルマート、フェデックス、コカ・コーラといった企業では汎用ロボットの導入が難しく、ヒューマノイドロボットを製造現場に導入したり、実際に何かを試みたりするまでに、戦略的な取り組み、統合、人材育成、在庫のデジタル化に何年もかかると指摘した。.
カミリオ氏とブルックス氏は共に、投資家の多くが現状、このプロセスがどれほど長く複雑になるかを理解していないと指摘している。その結果、ヒューマノイドロボットは最終的には世界的な産業で重要な役割を果たす可能性があるものの、現実世界での価値が実現するまでの期間は彼らの予測よりもはるかに長くなる可能性がある。.
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