小さなロボットたちがバーチャル「ジム」で筋肉を鍛える様子をご覧ください

ブロックを投げるのに最適なロボットを設計してほしいと頼まれたら、おそらく安定性のための脚と掴むための手を備えたヒューマノイド型ロボットを思い浮かべるでしょう。誰もそれを責められないでしょう。人間が何か得意とすることがあるとすれば、それは物を投げることですから。

代わりにあなたが上の動画にある、テトリスのピースを寄せ集めたようなフランケンシュタインの怪物を思い浮かべた可能性はゼロだ。これは、MITのコンピュータサイエンスおよび人工知能研究所の新しいプラットフォームで、コンピュータがこのロボットの体とそれを制御する脳を「進化」させたためだ。これは「進化ジム」と呼ばれ、人間の設計者とその人間的な偏見に頼る代わりに、未来のロボットはアルゴリズムに設計を委ねることができる。「予想外の新しいロボット設計が発見される可能性があり、全体的に高性能なロボットを生み出す可能性もあります」と、このシステムの共同制作者であるMITのコンピュータ科学者、ヴォイチェフ・マトゥシクは言う。「非常に基本的な構造から始めた場合、実際にどれほどの知能を作り出すことができるのでしょうか？」

実は、かなり多くの機能があります。上の写真は、宙返りを学習した柔らかいロボットです。このロボット内の色分けされた「ボクセル」（ユニット）にはそれぞれ役割があります。黒は硬い部分、灰色は柔らかい部分で、どちらも能動的には機能しません。一方、色付きのボクセルはアクチュエーター、つまりロボットが動きを生み出す部品です。（典型的な硬いロボットでは、関節を動かすモーターがこれにあたります。）青はアクチュエーターが垂直方向に収縮または伸長することを意味し、オレンジは水平方向に収縮または伸長することを意味します。つまり、このロボットが宙返りをしている様子は、基本的に中心にある黒い硬いボクセルを軸に回転し、色付きのアクチュエーターがロボットを地面から押し上げていることになります。 

対照的に、こちらは水平方向に動くボクセルだけで作られたシンプルなアーチ型のロボットです。基本的には脚ですが、ボクセルが協調して収縮と伸長を行うことで、驚くほど優雅に、まるで疾走しているかのような動きを実現します。

登る方法を学習したロボットをご紹介します。ベース両側の青いアクチュエータに注目してください。これらは交互に動き、地面に足場を取り付けます。一方、ソフトロボットの先端にある付属物のようなものが柱を登っていきます。さらに難しいのは、柱の一部が柔らかいため、ロボットは登る際にこれらの部分に適応する必要があることです。これほど単純なロボットにとって、ましてや自ら設計されたロボットにとって、これは非常に複雑な動作です。 

このシステムは、まず4種類のボクセルを独自の方法で組み合わせ、数百もの形態を作り出すことから始めます。これは、生物進化が人間（脚）、ヘビ（脚なし）、鳥（翼あり）といった多様な形態を生み出したのと同じです。上の画像では、各列はそれぞれ、最も優れた4つの形状の世代を示しています。このアルゴリズムは、これらのロボットの「コントローラー」、つまり、動作中のボクセルに何をどの順序で動作させるかを指示する頭脳の最適化も行います。 

進化ジムで筋肉を鍛えるために解き放たれた様々な形態のロボット（それぞれ異なる脳で動作）は、前進やブロック投げといった特定のタスクをどれだけうまくこなせるかで採点されます。「最も優れたパフォーマンスを発揮するソフトロボットを選び、構造を洗練させるまで進化、つまり突然変異させていきます」とマトゥシク氏は言います。これは適者生存の法則です。最もよく歩いたり登ったりするロボットが次世代を担い、パフォーマンスの低いロボットは淘汰されます。これは進化ロボティクスとして知られています。他の研究者も同様の技術を用いて、例えば特定の表面に最適化されたロボットの脚を進化させています。

ここでは、ブロックを運ぶロボットの進化を見ることができます。このロボットは最終的に、背中に物体を載せてバランスを取りながら疾走するマシンになります。 

この不規則な形をしたロボットが凹凸のある表面を飛び越える様子からもわかるように、このデザインは環境内の障害物に適応することもできます。

こちらは頭上の梁を操作するための、逆さまの削岩機のようなものを備えたものです。

これらのロボットはすべてシミュレーション内のアルゴリズムによって進化したものであり、実際には存在しません。また、現時点では、これらの設計は非常に限定的であり、特定の形態ではブロックを登ったり投げたりすることはできますが、両方を行うことはできません。しかし、Evolution Gymは、あらゆる研究者がこれらの技術を活用し、改良するためのオープンソースの遊び場です。（コードはここからダウンロードできます。） 

「これはまさに、多くの新たな研究を刺激する可能性のある環境です」とマトゥシク氏は語る。「構造や脳がどうあるべきかといった先入観を持たずに、ゼロからどんどん知能の高いロボットシステムを作ることができるのです。」ジムでマシンを設計・訓練した後の次のステップは、現実世界で最高の候補となるマシンを作ることです。そうすれば、研究者はプロトタイプを組み立ててみて、うまく動作しないという結果に終わる時間を無駄にすることがなくなります。 

「他の研究者がこのベンチマークフレームワークをどのように使い始めるのか、そして最終的にどのような創造的な仮想ロボットが生まれるのか、とても楽しみです」と、ノルウェー国防研究機関で進化ロボティクスを研究しているが、今回の研究には関わっていないトンネス・ナイガード氏は語る。「このような、研究への関心と協力を育むシステムは、どんなものでも大歓迎です！」

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