自由度を得たロボットは、深層強化学習でどう進化するか?(AI×ロボット)【論文】

   

課題:無数の自由度と深層強化学習

ロボティクス分野において、現在著しい勢いの発展を見せるソフトロボティクス(SoRo)。過去10年間で工学と生物学が融合し、比較的新しい研究分野であるソフトロボティクスが誕生した。

そしてもう一つ。ロボットの頭脳(ソフト面)もご存じの通りこれまた著しい発展を遂げている。なかでも深層強化学習はロボティクス分野に革新的な解決手法を提供する可能性を秘めており、日々その発展を追うのがやっとの所である。

そんなロボティクス分野の新潮流2つを融合し、これまで不可能と思われてきた自由度に制限のない柔らかいロボットの開発研究が行われている。

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しかし無数の自由度を持つソフトなロボット構造では、深層強化学習(DRL)エージェントの学習に必要な数学モデルを定式化することが困難という問題がある。今回はそんな課題に取り組む、シンガポール国立大学のSarthak Bhagatら研究者の研究を紹介したい。

研究者らは、現在の模倣学習アルゴリズムをソフトロボットシステムに応用することで、ソフトロボティクスにおける深層強化学習を可能にする手法を検討した。

テーマ: ソフトロボティクスとAIの融合

まずはSarthak Bhagatらの研究におけるミッション・手法・結果をまとめた。

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