Professor’s Eye
目次
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ロボット工学最新動向を知るための学術論文の読み方、選び方
ハードウエアを扱うロボット技術は時に長期的展望に基づいたロングスパンの研究開発が必要となるが、10~20年先まで技術や研究のトレンドや進展を見通すのは簡単ではない。新しい技術や研究トレンドの大きな流れの多くは大学や研究機関で起こるものの、世界中の研究機関の活動や成果をいち早く見出すためには一次情報…
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コロナ禍後のシリコンバレーはどうなるのか
新型コロナウイルスの感染拡大を受けて、筆者が住むシリコンバレーを含むベイエリアでは米国で最も早く2020年3月16日に自宅待機(shelter-in-place)命令が出され、翌17日から施行された。カリフォルニア州、ニューヨーク州が同様の命令を出す3~4日前である。
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コロナで浮き彫りになる米国教育の歪み
2020年初頭からの新型コロナウイルス(COVID-19)の世界的な感染拡大(コロナ禍)によって我々の生活様式は大きく変わってしまった。本稿執筆時点(2020年7月中旬)において、筆者が居住するジョージア州を含む米国南部および西海岸では、1日あたりの新規感染者数が過去最高を更新する日々が続いている…
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生物に学ぶロボットナビゲーション技術の展望
ナビゲーション技術はロボット工学の研究が始まった当初から基幹技術として研究され続けている。昨今は自動運転やドローンの自律制御などのアプリケーションとして利用されるようになり、企業の研究・開発者まで巻き込んだ開発体制が確立され、ついにロボットナビゲーション技術が完成し、研究に終止符が打たれる日が来る…
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米国の大学「入試」と高校教育
私事で恐縮だが、娘が昨年高校に進学した関係で最近「米国の大学への入り方」をいろいろ調べているところである。そこへ日本の大学入学共通テストを巡る混乱も耳に入ってきて、日米の大学入学者選考とその前段階としての高校教育に対する考え方の違いに驚くことが多くなった。
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大学での基礎研究の市場性と実用化、特許取得、応用研究と実用化について
大学での基礎研究の成果を知的財産(IP)として実用化し、産業界に貢献することは、特に工学分野では高く期待されている。しかしながら日々の研究活動で生み出される新しいアイデアが製品として広く世に出ることは決して多くない。
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最強ロボット開発チームの作り方とは
筆者が教鞭を執っている英University of Cambridge工学部では学部2年生全員にロボットの設計・製作実習が必修科目として義務付けられている。工学部自体は機械、電気、土木、情報、経営工学などの7学科から構成されており、ほとんどの学生はあまりロボット工学とは関わりのない専門分野に進むこ…
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パーソナルアシスタントロボット、普及への課題
数年前、パーソナルアシスタントロボットがブームのようになり、ベンチャー・大手から新製品が多数発表されて話題になった。しかし、そのほとんどが十分な需要を掘り起こせず、最近は撤退が相次いでいる。
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英国における農業ロボット研究の動向
この原稿を書いている時点で英国は2019年3月末に予定さているEU離脱(Brexit)に向けた混乱の真っ只中にいる。この方針が決まって以降の2年間に筆者はロボット工学の現状と労働者不足問題への対応について多くの問い合わせを受けた。農業や食品加工関連事業に従事するEUからの季節労働者は英国内に7万人…
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出展者から見たCES、学術イベントとビジネスショーの違い
CESは毎年正月明けに米国ラスベガスで開催される巨大展示会で、2018年は18万人を超える参加者があったという。もともとは消費者向けの電化製品が出展の中心だったが、近年では自動車やロボティクス、IoTなど様々な技術が出展されている。
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ロボティクス研究に必要な専門教育とは何か
以前のコラム(2015年9月号)では米国での研究資金獲得について述べた。獲得した資金を元に研究を担うのは主に博士課程の学生である(生命科学分野ではポスドクが主に研究を担う。工学系では博士課程学生がメインである)。今回は米国の博士課程について述べたい。
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《日経Robo》究極の研究テーマ「進化ロボティクス」、実世界で身体を変化・適応させる
世に出回るほとんどのロボットは、プログラムされた決まった動作を高速かつ正確に達成することを期待されている。近年のセンサ技術や人工知能の発展により、これらのロボットも徐々に設計者に与えられた以上の動きを自律的に判断して行うことができるようになってきた。例えばあらかじめ想定されていなかった物体の把持な…
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《日経Robo》深層強化学習のロボット制御への応用 現状と課題
コンセプト自体は半世紀以上の歴史があるにも関わらず、ディープラーニング(深層学習)が実用的な問題に応用され始めたのはここ数年のことである。その要因として計算機、特にGPUの演算速度が向上して大規模ニューラルネットワークの最適化とシミュレーションが高速でできるようになったのに加え、インターネットから…
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《日経Robo》ロボット研究者の未来予測だけでは物足りない?
物理学者Niels Bohr氏の有名な言葉に「予測は難しい、特に未来については」がある。正確な未来の予測が本質的に不可能であることがわかっていても、研究者は常に将来の予測を行うことを求められている。著名な研究者に講演を引き受けてもらっても、将来の予測についてコメントを求めた途端に渋い顔をされること…
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