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機械学習

機械学習が大いに注目を集め，専門外の研究者にとっても無視できないほどです．

機械学習の技術はロボティクスの強力なツールとなり得ます．

モデル化が難しいメカニズムを持ったロボットに機械学習を適用することを考えています．

例えば，複雑な力学挙動の時系列をリカレントニューラルネットワークによって予測する，

経年変化するメカニズムの動作を強化学習によって制御するなどです．

左図は強化学習による迷路探索の様子です．青のマスからスタートし，黒のマスの壁の間を縫って赤のマスのゴールを目指します．

ロボットはゴールへ移動したときに正の報酬を受け取り，壁に移動しようとしたときに負の報酬を受け取ります．これらの報酬をもとに行動（：隣のマスに移動）の価値を更新し，スタートからゴールまでの探索を繰り返し試行することで学習します．

協働ロボット

従来，ロボットアームと言えば工場の中で安全柵に囲まれて設置され，毎度同じワークを寸分違わない動作で取り扱う産業ロボットがほとんどでした．しかし，人のすぐ近くで動作し，製造のみならず様々な場所での活躍が期待されている「協働ロボット」が注目を集めています．

図３は協働ロボットの一例です．

協働ロボットを広く展開していくためには「安全確保」と「臨機応変」がキーワードだと考えています．