ボストン・ダイナミクスは、這ったり、走ったり、トーマスジャンプをしたりできる電動ロボット「アトラス」の最新デモビデオを公開し、その驚くべき柔軟性と擬人化された動きを実証し、広く注目を集めている。このデモンストレーションの背後には、AI 機関 RAI Institute の支援が切っても切れません。両者は協力して、モーション キャプチャと強化学習に基づいた高度なトレーニング戦略を開発しました。
これまでとは異なり、今回のアトラスの動きは事前にプログラムされたものではなく、モーション キャプチャーと AI の学習によって実装されます。本物の俳優がモーション キャプチャ スーツを着て、さまざまなアクションを実行します。これらの行動データは Atlas システムに入力され、AI アルゴリズムによって学習および模倣されます。
Atlas の学習プロセスを加速するために、RAI Institute は物理エンジンによって駆動されるシミュレーターを使用しています。シミュレーターは大量のトレーニング データを生成し、さまざまなアクション シナリオをシミュレートすることで、仮想環境で Atlas を効率的にトレーニングできます。
各アクションのトレーニング データは、約 1 億 5,000 万回のシミュレーターの実行から得られます。仮想世界で習得したこれらの「スキル」は、追加のトレーニングなしで物理的な Atlas ロボットに直接伝達できるため、トレーニング効率が大幅に向上します。
昨年、ボストン・ダイナミクスはビデオ「Goodbye, Hydraulic Atlas」を公開し、同社が開発した油圧駆動の二足歩行人型ロボットであるAtlasの引退を正式に発表した。油圧駆動から全電気駆動への切り替えは、アトラスロボットの実用化に向けた重要な一歩です。
電気システムには、油圧システムに比べて、静かで応答性が高く、メンテナンスが容易であるなど、多くの利点があります。これにより、高精度と機敏性が要求されるタスクに不可欠な、より細かいモーション制御も可能になります。さらに、電気システムはエネルギー効率が高く環境に優しく、運用コストと環境への影響の削減に役立ちます。