ロボットが人間のように反応し、嫌がらせを受けても冷静に作業するビデオ

ボストン・ダイナミクスが投稿した動画では、アトラスが複雑な操作能力を披露するだけでなく、人間が意図的に攻撃しても冷静に反応し、ロボット技術の大きな進歩を示している。

ボストン・ダイナミクスがトヨタ・リサーチ・インスティテュート（TRI）と共同で公開したビデオでは、速度はまだ遅いものの、アトラスが徐々に人間の柔軟性に近づいている様子が映し出されている。

その秘密は、人間の行動に関する膨大なデータベースで学習された大規模行動モデル（LBM）にあります。これにより、Atlasは手動プログラミングなしで新しい行動を迅速に学習し、適応することができます。

テストでは、アトラスはバスケットを近づけ、開けて、それぞれの物をより大きなバスケットに移しました。また、形状を認識し、物を正確に掴んで棚に置くこともできました。

また、歩行、屈曲、仕分け、積み重ねといった、これまでヒューマノイドロボットにとって困難だった動作も実証した。

最も印象的だったのは、技術的な操作ではなく、誰かが意図的に押したり作業を妨害したりした際にも、アトラスは冷静さを保っていたことです。障害物があったにもかかわらず、アトラスは忍耐強く作業を完了しました。

「この研究は、人々の生活や仕事のあり方を変えるような多目的ロボットの開発方法に光を当てています」と、ボストン・ダイナミクスのロボティクス担当副社長、スコット・クインダースマ氏は述べています。「単一のニューラルネットワークを複数の複雑な操作タスクを実行できるように訓練することで、ロボットの汎用性が向上します。アトラスのような高度なロボットは、精度、器用さ、そして全身の筋力を必要とするタスクのデータ収集に最適です。」

「ヒューマノイドロボットの核となる価値の一つは、従来は人間が行っていた環境において、幅広いタスクを実行できることです」と、TRIのLBM担当副社長であるラス・テドレイク氏は付け加えました。「従来のプログラミング手法では、この課題に対応できるほど拡張性がありません。LBMは全く新しいアプローチを提供します。人間によるデモンストレーションを通して、スキルを迅速に習得できます。モデルの性能が向上するにつれて、必要なデモンストレーションの回数は減少し、動作はより持続的になります。」

クインデルスマ氏とテドレイク氏が共同で率いるプロジェクトアトラスは、大型モデルが全身制御、ダイナミックな動き、微細な操作をどのように強化できるかを研究することを目的としています。

新しいビデオは技術的なデモンストレーションであるだけでなく、ヒューマノイドロボットが人々の生活や仕事をサポートする「同僚」になることができるという展望も示しています。

（Interesting Engineeringによると）