スイス連邦工科大学ローザンヌ校(EPFL)の研究チームは、ロボットが人間による一度のデモンストレーションからスキルを学習し、再トレーニングなしで異なるハードウェアへ転移させることを可能にするフレームワーク「キネマティック・インテリジェンス」を開発しました。AIを使用しないこのシステムは、関節の特異点を回避することで、多様なロボット設計において安全な動作を保証します。本研究の詳細は「Science Robotics」誌に掲載されています。
ロボット工学者は長年、関節の長さや向きが異なるロボット間で、学習したスキルを転移させるという課題に直面してきました。EPFLのSthithpragya Gupta氏率いるチームは、ロボットの関節制限や特異点といった物理的制約を制御ポリシーにあらかじめ組み込む「キネマティック・インテリジェンス」によって、この問題に対処しました。共同執筆者のDurgesh Haribhau Salunkhe氏は、「新しい設計には、異なる能力と制約が伴います。課題は、これらの制約と能力に適応し、人間が実演した動作を忠実に再現することにあります」と述べています。