京都大学、東京大学、ブリジストン、物理リザバー計算により分岐構造を含む人工筋肉の多様なパターン生成に成功

2024年4月25日、京都大学大学院情報学研究科と東京大学大学院情報理工学系研究科、ブリヂストンの共同研究グループは、ソフトロボット・アクチュエーターとして利用される空気圧人工筋肉が生み出す豊な動きをニューラルネットワークとして物理リザバー計算に活用することで、多様で豊かなパターン制御に成功したと発表した。
 
この技術は、従来のロボットの外部に取り付けた振動子で運動や反復運動を容易にする方法と異なり、パターンを変化させる分岐構造をロボットアクチュエータに直接組み込むことでロボットの柔軟性を維持し、ロボットが自律的に多様なダイナミクスを発揮できるようにするもの。
 
この進歩により、ロボット工学のためのハードウェアとソフトウェアの開発が効率化され、多様でダイナミックな環境、特に災害シナリオにおけるロボットの柔軟性と適応性の向上が実現。この研究成果は、2024年4月19日に、国際学術誌「Advanced Science」にオンライン掲載された。
 
出典：
2024年4月25日付　京都大学（日本語）
https://www.kyoto-u.ac.jp/ja/research-news/2024-04-25-1　
2024年4月25日付　東京大学（日本語）
https://www.i.u-tokyo.ac.jp/news/press/2024/202404252413.shtml　
https://www.i.u-tokyo.ac.jp/news/files/IST-Pressrelease-Nakajima_20240425.pdf　
2024年4月26日付　Robo Daily（英語）
https://www.robodaily.com/reports/Bionic_computing_advances_flexible_robot_control_999.html