MITが開発、AIで跳躍性能と着地安定性を大幅向上させたロボット

要約 麻省工科大学（MIT）の計算機科学研究開発研究所（CSAIL）の研究者たちが、生成型AI（GenAI）を活用してロボットのジャンプ性能と着地時の安定性を大幅に向上させました。彼らはディフュージョンモデルを利用して、ロボットの特定部分を最適化する形状を提案し、シミュレーションでテストを行います。この方法で設計されたロボットは、平均で約60cm（41%高い）までジャンプし、着地時の破損率も基準ロボットと比較して84%改善されました。 具体的には、研究チームは初期のエンベッディングベクトルから500デザインをサンプリングし、シミュレーションのパフォーマンスに基づいて上位12つを選んで最適化を繰り返しました。最終的に、AIによって生成された曲線的な形状が採用され、ジャンプ前により多くのエネルギーを蓄えることができたことが示されました。さらに、AIが最適な足の形状を提案し、着地時のがっかり感を大幅に軽減しました。 ジャンプ高度と着地成功率を数値データとして表現し、これらをバランス良く考慮するようシステムを訓練したことが、成果を出し得た祕けつだと言えます。これにより、制御系と形状の両面で革新的な設計が可能となり、産業界でも製造や家庭用ロボットの開発に役立てることが期待されています。 業界関係者のコメント 「今回の研究は、生成型AIがロボット設計において新たな可能性を示唆しています。特に、シミュレーションを用いた最適化プロセスは、エンジニアリングのワークフローを効率化し、より短時間で高品質なプロトタイプを作成できるでしょう。」 — 産業ロボティクスの専門家、吉田直樹博士 MIT CSAILは、世界トップレベルのAIとロボティクス研究施設であり、今回のように革新的なテクノロジーの開発を通じて、産学連携での協力を積極的に進めています。