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なぜAIの研究室がロボティクス研究？新たな研究分野への挑戦と今後の展望。
Sorry, this entry is only available in Japanese. For the sake of viewer convenience, the content is shown below in the alternative language. 松尾研は人工知能の研究を推進していることはよく知られていますが、ロボティクス研究にも注力していることはご存じない方も多いのではないでしょうか？ 今回は、そんな松尾研のロボティクス研究の目的やこれまでの経緯、活動の全体像、今後の展望について、修士時代のロボット研究の立ち上げから活躍している博士課程所属 松嶋 達也さんと、ロボットチームのアドバイザーをしている松尾研講師である岩澤 有祐さんにお話を伺いました。 「知能の実現」を掲げる松尾研で、深層学習を用いたロボット学習を推進。 ー松尾研ではなぜロボティクス研究を推進しているのですか？ 松嶋：松尾研がロボティクス研究を進めるのは、実世界と相互作用を持つ実機を使うことで、松尾研の目標である「知能とは何かを解き明かす」ことに近付くことができると考えるためです。 身体を持つシステムとしてのロボットの実装やデータ取得を通じて、汎用的で適応性の高い「かしこい」振る舞いを生み出すことを目的としています。これは、近年、松尾研で力を入れている世界モデルの研究を実世界のデータを用いて行うことに相当します。 ーロボティクス研究とは、具体的にはどのような研究を進めているのですか。 松嶋： ロボティクス研究を進めるロボットチーム（TRAIL）では研究活動・講義・ロボットサークル運営という３つの活動を推進しています。 研究活動においては、機械学習技術を用いてロボットの柔軟な認識や制御をデータから学習することを目指すロボット学習と呼ばれる分野の研究を中心に進めています。これまでのロボットは、工場のような綺麗に設計され、動作が制約された環境で高速かつ正確に決められたタスクをこなすという状況で活用されてきました。一方で、松尾研では、より難易度の高い、家庭環境や日常環境など人間とより近い場所で多様な環境で多様なタスクを想定して、先端AI技術を利用することによって様々な状況に対する汎化性能や未知の環境への適応可能性を高める技術の開発を行っています。 例えば、工場などでは「ナットを締める」という同じ動作を繰り返すようなロボットが使われてきましたが、家庭で使われるお片付けロボットであれば同じようには上手くいきません。Aさんの家の構造を完璧に理解し、その環境に適した振る舞いを身に付けたとしても、Bさんの家の構造は全く同じであることはほぼないため、これまでのロボットのプログラムや学習したことがそのまま活かせないということが理由です。こうした個々の環境に応じた振る舞いが求められるのが、家庭環境や小売環境の特異な点です。こうした問題を越えるために、我々は「汎化」「適応」というテーマに注力をしています。 そこで、松尾研では、それまでにロボットが動作した動きのデータから学習して、より良いロボットの動作を獲得することを目指す強化学習や模倣学習というアルゴリズムに関する研究をしています。また、模擬家庭環境を実際に研究室に用意して、実機の家庭用ロボットを用いたシステムを構築し、どのように深層学習技術を組み合わせれば、家庭内で遭遇しうる様々な物体やレイアウト、タスクに関して高い汎化性や適応可能性が得られるのかというデータドリブンなロボットシステムの構築に関する研究もしてます。さらに、実機のロボットから得られたデータだけではなく、それを模擬したようなシミュレータを活用して、データを効率よく集めて学習に用いるためのシミュレーション技術に関する研究（シミュレータから実世界への転移や、実世界のデータを用いたシミュレータの学習）にも取り組んできました。 また、上記の研究活動に付随して、ロボティクスと人工知能の融合領域に興味を持つ仲間を増やし、研究を活性化するための取り組みとして講義とロボットサークル運営も行ってきました。 ー現在は幅広く体系的に活動を推進していますが、研究の始まりはどのように興ったのですか？ 岩澤： ロボットを使った活動が本格的に始まったのは4年程前からですが、実は松尾先生は以前から「ロボット研究は重要である」と繰り返していました。 知能の研究という側面から見ると、ロボット（あるいは環境とインタラクションすること）の研究は、身体性という言葉がよく出てくるように重要な意味があります。また、応用という側面から見ても日本が得意とするロボットをはじめとしたハード作成の技術力と、日進月歩のAI技術の掛け合わせは重要です。デジタルの世界はデータを取れれば研究を進めることができますし、英語標準で進むため、英語圏ではない日本はグローバルで戦い辛い。一方、技術力のある日本はハードを伴う物理的な世界の方が優位に立ちやすいと考えました。 でもハードって泥臭くて、動かすのが大変なんですよね。大半の機械学習の研究者はロボットを動かすことができない。ちゃんとやれば勿論動かせるのですが、独特のルールがあったりするので参入障壁が高いんですよね。その中であえてロボットの研究を進めていくのはチャンスなのではと。 そんな流れの中で、ロボット研究を元々は研究員で小さく始めていたところに、実機を使って研究開発をしたいという意識を強く持つ松嶋くんのジョインを契機に、2018年頃から本格的にロボット研究を始めました。 松嶋： 2019年頃には赤門近くのビルでロボット実験のための専用フロアを借り、本格的に実機を用いた研究を始めました。当初は1台のロボットとデスク以外何もないだだっぴろい部屋でしたが、4年が経った今ではロボットや機器が多数導入され、関わる人数も大幅に増え、設備が充実してきています。2023年2月現在では、トヨタ製のモバイルマニピュレータであるHSRが3台、ロボットアームが6台（ufactory xArm 7が2台、Ufactory lite…