ロボットは既にいくつかの点で人間を凌駕している。力強く、一貫性があり、昼休みを要求することもない。しかし、感覚に関しては、機械は依然として苦戦を強いられている。嗅覚も味覚もそれほど優れておらず（研究者たちはロボット舌の開発に着手しているものの）、ロボットグリップで触覚を感知することもできない。ロボットに皿や頭蓋骨を潰されたくなければ、この点は深刻な問題だ。
コロンビア大学の研究室で、エンジニアたちはロボットが感覚を感知するための、奇妙でありながら巧妙な方法を開発した。これを「光の指」と呼ぼう。3Dプリントされた骨格に32個のフォトダイオードと30個の隣接するLEDが埋め込まれ、その上に反射シリコンの柔らかい表皮が敷かれており、デバイス自身の光を遮断し、外部の光を遮断する。ロボットの指が物体に触れると、柔らかい外側が変形し、骨格内のフォトダイオードがLEDからの光量の変化を検知する。これにより、システムは指が接触している場所と圧力の強さを判断できる。つまり、このロボットと握手しても、従来の意味での「感じる」のではなく、「見る」のだ。
ロボット工学者たちは数十年にわたり、機械が感覚を働かせる方法、いわゆる触覚センシングの開発に取り組んできました。非常に基本的な方法は、トランスデューサーを用いて圧力を電気信号に変換することです。しかし、コロンビア大学のロボット工学者マテイ・チオカーリー氏は、「従来、非常に乗り越えるのが難しかったのは、タッチセンサーを作ることと指を作ることの間には大きな違いがあるということです」と述べています。
コロンビア大学提供
硬いトランスデューサーはテーブルの上に置いて、様々な配線を自由に伸ばせるので便利かもしれないが、それを小さく変形可能な指に収めるのは大きな課題だった。ロボットが物体を拾い上げ、触覚で感知するには、柔軟な指が不可欠だ。柔らかい指先は、しっかりとしたグリップを作るのにも役立つ。そのため、ロボット工学者たちは回避策を講じざるを得なかった。例えば、SynTouchという企業は、電極で覆われ、その上に柔らかい皮膚を被せた指を開発している。そして、皮膚と電極の間に生理食塩水を注入する。誰かが指に触れると、電極は生理食塩水を通して抵抗の変化を感知し、接触位置と強度を記録する。
コロンビア大学のチームが開発した新しい指は、電極と生理食塩水の代わりにLEDとフォトダイオードを搭載しています。誰かが指を突くと、すべてのフォトダイオードが受光量の変化を探します。突き刺された部分に近いフォトダイオードはより大きな変化を検知し、反対側のフォトダイオードはより小さな変化を検知します。システムはこれらの情報を非常に詳細に取得します。なぜなら、32個のフォトダイオード×30個のLEDは960個の信号に相当し、1回の突き刺しから得られる膨大なデータだからです。
「1,000個の信号から分析的に情報を抽出するのは、非常に困難です」と、このシステムを開発したチオカーリー氏は語る。「現代の機械学習なしには不可能と言っても過言ではありません。」
コロンビア大学提供
機械学習はシステムのキャリブレーションに活用されます。指をテーブルに置き、上に向けて、別のロボットアームで特定の圧力で指の正確な位置を突き刺します。ロボットアームが指を突き刺す場所を正確に把握しているため、フォトダイオードがそれぞれの場所でどのように光を感知するかを確認できます。（上のGIF画像を見ると、赤い点が圧力とともに膨らむにつれて、システムが接触の位置と強度を特定していることがわかります。）突き刺すたびに大量のデータが収集されますが、機械学習によってシステムはそれをすべて処理できます。
「それがこれまで欠けていたピース、つまりこの分野で実際に利用可能になったもの、ここ5年くらいで実現したことです」とチオカーリー氏は言う。「今では、膨大な光信号に機械学習の手法を付加することで、そこに含まれる情報を解読できるのです。」
これは、人間が触覚を操る方法を学ぶ過程を模倣したものです。子供の頃、私たちは手に入るものは何でも掴み、物体の感触の記憶を蓄えます。大人になっても、脳は物体の感触を記録し続けます。例えば、左折時にハンドルにどれくらいの抵抗を感じるか、ハンマーで釘を叩く強さなどです。「もし何らかの方法であなたを別の人の体に入れたら、すべての運動能力をもう一度学習しなければなりません」と、シオカルリーと共にこのシステムを開発したコロンビア大学の電気技師、イオアニス・キミシスは言います。「そして、それが脳の可塑性の良い点の一つですよね？脳卒中を起こして脳の半分を失っても、再び学習して機能することができるのです。」
しかし、この新しいロボット指には限界がある。物体にかかる圧力は測定できるものの、温度や質感など、人間が手で感じながらも普段は当たり前に感じている多くのデータが欠けているのだ。しかし興味深いことに、研究者たちは、ロボット指の滑りや、表面を滑る動きを音で検知できると考えている。
「滑ると、まるで耳をテーブルに当てて指を滑らせた時のような、かすかな音のような感覚がします」とキミシス氏は言う。例えば濡れたグラスを握っている時、最初は小さな音で滑り、グラスが滑り落ちると手の接触面全体に「広がる」可能性がある。この新しい指を備えたロボットハンドから物体が滑り落ちる際の特徴的な音を検知することで、機械は滑りが手全体に広がる前にグリップを修正できる可能性がある。
この研究の興味深い点は、エンジニアたちが人間の生物学からヒントを得ながらも、その感覚入力を明らかに人間離れした方法で組み合わせている点です。人間の指は感覚を神経に頼って操作しますが、この新しいロボット指は物体を視覚化し、将来的には表面との接触音を音として認識できるようになるかもしれません。
将来的には、人間と同じように視覚と触覚を組み合わせられるようになるため、人間の物体をより巧みに操作できるロボットが実現するかもしれません。視覚と触覚を両方使える能力は、多くの物が散らばった雑然とした環境や、視線が遮られている状況で特に役立ちます。散らかった引き出しに手を伸ばす様子を想像してみてください。主な感覚は視覚ですが、手が引き出しの奥深くに入り、欲しい物に近づくにつれて、触覚に切り替わります。
ロボットにも同じ問題が起こる可能性があります。例えば、ロボットアームが掴むべき物体が山の一番下にあり、見つけられない場合などです。あるいは、ロボットアーム自体がロボットの視界に入ってしまうかもしれません。現実世界で物体を真に巧みに操作するには、ロボットは視覚と触覚を自由に切り替える必要があります。
「触覚センシングはロボットの操作を容易にします。特にロボットグリッパーがカメラから物体を隠してしまうような場合に有効です」と、カリフォルニア大学バークレー校のロボット工学者ケン・ゴールドバーグ氏は述べている。ゴールドバーグ氏は今回の研究には関わっていない。ゴールドバーグ氏によると、この新システムは、ゴムで覆われた電極を用いて触覚を感知していた従来のロボットフィンガーに比べて大幅に改良されているという。従来のロボットフィンガーは、ロボットが他の物体に接触しているかどうかを判断するといった限られたデータしか収集できなかった。しかし、光の力を利用することで、この新しいフィンガーは、接触したあらゆる物体について、より詳細な情報を提供できるという。
確かに、ロボットが人間の手の感度に匹敵するまでには程遠いが、この賢い新しい指については良い予感がしている。
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