なぜ動物はロボットより速く走るのか

M10年以上前、レンジャーという名の細い足の膝のないロボットがウルトラマラソンを徒歩で完走した。 レンジャーさんは、前面に「コーネル」と縫い付けられた魅力的な赤い野球帽をかぶって、ゆっくりとしたペースで歩き、1回のバッテリー充電で40.5マイル、つまり65キロメートルを歩きました。

その日、レンジャーは記録を破り、それまでのどのロボットよりも遠くまで歩きました。そしてその記録はロボットの中で破られることはありません。 しかし、レンジャーのペースは驚くほど不安定だった。その距離を移動するのに 30 時間 49 分かかった。これは 45 分ごとに 1 マイルに相当する。 比較すると、平均的な人間は時速約 3 マイルの速度で歩くことができ、マラソンランナーは平均して 10 ～ 12 分ごとに 1 マイルを歩きます。

短距離でも長距離でも、人間や他の動物と同じくらい速く、滑らかに歩いたり走ったりできるロボットの構築は、非常に複雑であることがわかりました。 ロボットの構築に使用される物理的な材料は、部品ごとに比較するとより弾力性があり強力であることがよくありますが、速度と機敏性にとっては部品の調整がより重要であるようです。 ワシントン大学のロボット工学教授サミュエル・バーデンが主導した新しい研究によると、そこは生物が有利な点だという。

各サブシステムを個別に考慮した場合、ごくわずかな例外を除いて、ロボットは動物を上回りました。

「なぜ動物はロボットを超えるのか?」という質問に答えるために。 バーデン氏と彼のチームは、実行中の主要なコンポーネント システムを分解し、生物学的バージョンと人工的なバージョンを比較することにしました。 彼らは、「特定のロボットを破壊したくなかった」ため、特定のロボットを個々の動物種に比較するのではなく、このアプローチを採用しましたとバーデン氏は言います。 ロボットや動物自体が走ることだけを目的として設計されているわけではないので、こうすることで比較が最も純粋になるだろうと彼らは推論した。

研究チームが検討したコンポーネントシステムには、パワー、フレーム（動物の場合は脊椎動物の骨格と昆虫の外骨格の両方が考慮された）、作動（ランニングがどのように動作するか。これは主に生物の筋肉とロボットのモーターを介して行われる）、センシングが含まれます。 （足元の地面の見え方や感触）、コントロールなど、それぞれがランナーのパフォーマンスに直接影響します。

たとえば、レンジャーは、バッテリーに蓄えられたエネルギーをかなりの距離と時間をかけてステップに変換するという印象的な記録を持っているため、パワー部門で輝いています。 ただし、センシングと制御に関しては遅れをとっています。 レンジャーはウルトラマラソンで完璧に手入れされた陸上競技場を歩いたが、地形にほんの少しの異常があれば、進歩は妨げられただろう。

制御分野で最も優れたパフォーマンスを発揮するロボットは、動物の脳の配線を模倣するように設計されたニューロモーフィックシリコンチップを搭載したロボットであることが研究者らによって判明した。 ニューロモーフィック チップは、デジタル化された情報を送信するために 0 と 1 の 2 進数システムを使用する代わりに、人工ニューラル ネットワークに沿ってスパイクされたアナログ信号を使用します。 このネットワークには、動物の脳のシナプスの設計を反映した接合部があります。 たとえば、配線された 40,000 個のニューロンのアーキテクチャをシミュレートする Tianjic チップは、障害物を巧みに回避するロボット自転車の制御に使用されています。 原理的には、ロボットランナーの装備にも使用できるだろう。

逆説的ですが、研究者らの分析は、各サブシステムを個別に考慮した場合、ごく一部の例外を除いて、ロボットが動物よりも優れたパフォーマンスを発揮したことを示しました。 骨や生物学的な外骨格は、ロボットのフレームを構成する一般的なスチール、アルミニウム、炭素繊維の材料よりも弱く、脂肪は最高のバッテリーよりも豊富な動力源であるにもかかわらず、ガソリンで動くロボットは常に動物よりも長持ちします。給油ステーションへの無制限のアクセスが与えられます。 対照カテゴリーは例外で、動物の脳は、そこに含まれるニューロンの巨大さにおいて予想通りシリコンチップを上回っていた。 しかし、ニューロンの数が多いだけでロボットや動物の動きの機敏性が決まるのかどうかは明らかではありません。

では、全体として、なぜ私たちは動物と同じくらい、あるいはそれ以上に走るロボットをまだ設計できていないのでしょうか? これは空虚で純粋に哲学的な質問ではありません。「当社のロボットがより優れ、同等で、理想的にはパフォーマンスを上回っていれば、非常に価値がある状況が数多くあります。 [of animals]」とバーデンは言います。 「たとえば、外骨格や義肢など、より優れた補助器具を作ることができるでしょう。」

バーデン氏によると、エンジニアはロボットのコンポーネント部分に集中することにあまりにも多くの時間を費やし、全体の創発的な特性を見逃してきました。 「ロボットをより良くするための最新の、最新の、最も豪華で最も高価なコンポーネントに焦点を当てるのではなく、一歩下がって、私たちが持っている部品についてもっと注意深く考え、それらを使ってより良い結果を出すことができるかもしれません」とバーデン氏は言います。 「それを解釈する1つの方法は、システム全体またはより緊密に統合されたサブシステムのいずれかを定量化する新しい指標が必要であるということです。」

バーデンと彼の同僚が論文で指摘しているように、動物はロボットの最大1,000万倍もの世代を生きてきた。 個人の経験という観点から見ると、動物はロボットよりも寿命が長い傾向があり、数十年にわたって毎日約 10,000 歩歩く可能性があります。 彼らは走り方や歩き方を理解するのにもっと多くの時間を費やしました。

つまり、進化によって人間は有利なスタートを切れたかもしれないが、バーデン氏の見解では、ロボット工学には追いつくチャンスがあるという。 「進化の場合のように、目的のない探索ではありません」と彼は言います。 エンジニアは最適化の達人です。 彼らは、どのプロパティを最適化する必要があるのか​​をまだ正確に把握していないだけです。

リード画像: ProStockStudio / Shutterstock

• エレナ・カザミア

  投稿日: 2024 年 5 月 7 日

  エレナ・カザミアはギリシャ出身のサイエンスライターです。 彼女はユニバーシティ・カレッジ・ロンドンで保存学の修士号を取得し、博士号を取得しています。 英国ケンブリッジ大学で植物科学の博士号を取得

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