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アセントロボティクスが自動ピッキング技術、深層学習向けに教師データを大量に自動生成

　ソニー元副社長の久多良木健氏が社外取締役を務め、東京・恵比寿に拠点を置く日本のAIスタートアップのアセントロボティクス（Ascent Robotics）。本誌が、深層生成モデルの自動運転への応用など、同社の先端的な取り組みを他誌に先駆けていち早く紹介したのは2017年11月のこと。

グーグル系AI企業が作った3次元空間を解釈するディープラーニング技術、物体の裏側も“想像”

　3次元空間を自在に解釈し、想像するディープラーニング技術が登場した。何らかの物体が置いてある部屋などの空間について、任意の地点の座標を指定すると、そこから見える光景をディープニューラルネット（DNN）が正確に“想像”。まるでカメラで撮影したかのように画像として生成するのだ。

唐揚げなどの不定形物をモデルレスで高速ピッキング、オムロンが2指グリッパ向けに軽量な把持技術

　オムロンは唐揚げやジャガイモなどの不定形物を、対象物の3次元モデルなしに2指グリッパで高速に把持する技術を開発した（図1）。カゴなどにバラ積みされたこれらの不定形物について、約0.2秒の探索時間で把持位置を算出できる。

IBMがロボット向けに新たな強化学習手法、安全制約を満たしながらうまく学習し報酬増大

　深層強化学習をロボットの制御などに適用する際の課題の1つは、環境や制御対象自体に起因するいくつもの制約条件を、ニューラルネットで表現する制御器（policy：方策）にどのように反映するかである。

ソニーが医療見据え力覚フィードバックの遠隔操作装置、光学式FBGで力計測

　ソニーが手術支援ロボットなど医療用途を見据え、力覚フィードバック付きの遠隔操作システムを開発した。手術支援ロボットとして世界首位の出荷実績を持つ米Intuitive Surgical社の「da Vinci」のようなマスタースレーブ型の装置である。

トヨタがロボットHSRの把持機能を高速化、ペットボトルを5秒で拾う

RRTに加えてsplineベースの動作計画を実装

　トヨタ自動車は、研究開発用に提供している生活支援ロボット「HSR（Human Support Robot）」の把持機能を高速化した。従来は床の上などにあるペットボトルを認識してから、手先のグリッパで掴んで拾い上げるまでに約16秒を要していたが、動作計画技術を改善し、わずか5秒でペットボトルを拾い上…

東芝らが「スパースモデリング」技術を改良、欠落が大きいデータでも効率的に学習、解釈もしやすく

　様々な用途に機械学習を適用する際の第一のハードルは、学習データを十分用意できるかどうかである。大量のデータを揃えるのが難しいだけでなく、多くの項目から成るデータの場合は所々の項目で値が欠落した「歯抜け」の状態が生じがちだ。

船の自動運転に強化学習、古野電気が開発、ガウス過程でダイナミクス自動獲得し実機学習可能に

　試行錯誤を通じて、教師なしで学習できる機械学習技術の一種「強化学習（RL：reinforcement learning）」。これまで実用化例が少なかったこの強化学習技術を、自動運転向けに実用化しようとする企業が日本から出てきた。

専門家の意図が分かる模倣学習を逆強化学習で、NECが単発の意思決定問題から実用へ

　人の専門家の行動に倣って、ロボットや自動運転車などの制御方法を開発する「模倣学習」（imitation learning）の研究が盛んである。最近ではディープラーニング（深層学習）技術を応用して、専門家が無意識のうちに仮定する判断基準や行動ルールをモデル化する手法に注目が集まっている。

筑波大と横国大がニューラルネット自動設計技術、アーキテクチャ探索がPC上でも2時間半で完了

　米グーグルが2019年5月に発表した「EfficientNet」は、驚くべきニューラルネットである。ImageNetを対象にした画像分類タスクでトップ5精度が97.1％と現在の最高性能（SOTA：state of the art）に迫りながら、パラメータ数は1/8.4、推論速度は6.1倍になったと…

NVIDIAが始めた“深層学習ではない”異色のロボット研究、Riemann幾何使い、高品質動作をリアルタイム生成する「RMPflow」

　米国西海岸の北部にある都市、シアトル。海に囲まれ、全米屈指の「暮らしやすい街」として知られるが、米Microsoft社や米Amazon.com社、米Boeing社など米国の巨大テクノロジー企業が近郊に拠点を置く都市でもある。このシアトルに2019年1月、GPUの雄であるあの米NVIDIA社が新しい…

IBMが深層学習の高速化向けコンパイラ技術、スパコンからエッジまでスケーラブルに対応

　米IBM社がディープニューラルネットワーク（DNN）の学習や推論を高速に実行する専用チップ（DNNアクセラレータ）の研究開発に一段と力を注ぎ始めた。2019年2月に、同社の研究部門IBM Researchは「AI Hardware Center」と呼ぶ研究開発組織を発足。大学や半導体メーカー、半導…

複数タスクをうまく学習するための技術「メタ学習」、グーグルが「見て、試して、学ぶ」手法考案

　「見て、試して、学ぶ」─。まるで子供向け体験教室のキャッチコピーかのような名称のロボット向け機械学習アルゴリズムを、米グーグルが考案した。人間のお手本動作を基にそれをマネするように学習する「模倣学習（imitation learning）」と、強化学習のような試行錯誤の要素を組み合わせた学習手法で…

グーグルがロボット機械学習向けライブラリ「Tensor2Robot」を公開

　グーグルは2019年5月、ロボットを用いた大規模な機械学習・深層強化学習向けのライブラリ「Tensor2Robot（T2R）」をオープンソースソフトとしてGitHub上で公開した。

グーグルが深層学習ベースの単眼SLAMで革新的成果、既存のvSLAM凌駕する精度

　SLAM関連の技術で、米グーグルが革新的な成果を出した。visual SLAM型での成果である。豊富な人材を抱え、グーグルが世界随一のレベルにあるディープラーニング（深層学習）の技術をこのSLAMの技術領域に縦横無尽に適用することで、既存のvisual SLAMを置き換え得る新技術を開発した。

GPUでのディープラーニングをさらに速く、東工大がNVIDIAチップ向けに高速化ライブラリ

　ディープラーニング（深層学習）の研究開発を加速する手段の1つは、ディープニューラルネットワーク（DNN）の学習の高速化である。学習が速く進めば、研究に必要な試行錯誤がそれだけ捗るためだ。学習を短時間で済ませる手段の定番がGPUの利用であり、今や深層学習研究に欠かせないツールになった。

日本電産シンポが革新的な減速機、1/100でバックドライバブル

電池駆動ロボやアシストスーツなどへ

　精密減速機を手掛ける日本電産シンポが、ロボットの中核部品となる減速機で、今までにない革新的な製品の設計を進めている。わずかな外力で出力軸を自由に回転させられる、いわゆるバックドライバビリティ（逆駆動能力）が高い減速機だ。

深層強化学習の権威がロボットのハードに進出、準ダイレクト駆動と低価格が機械学習に向く

　ロボット向け深層強化学習の理論研究で世界的な権威であるPieter Abbeel氏が、ロボットのハードウエアに進出した。現在のロボット向けディープラーニング技術の進展を踏まえ、機械学習技術に向いたハードウエアの要件とは何かをゼロから再考。世界中の協働ロボットなどを調査した上で、新型のロボットアーム…

安価ハードの⼤量整備で学習データ収集試みるベンチャーも

　模倣学習（imitation learning）を実用フェーズに載せるには大量の例示データが必要である。本文で述べたようにUCBはそうした大規模データセットを模倣学習の研究用に整備する見込みだが、一方で、事業を通じてこうしたデータセットを収集、蓄積しようとする動きもある。それが、遠隔操作ロボットの…

アクチュエータの制御パラメータを高速に自動調整、三菱電機と産総研がベイズ最適化で

　熟練技術者の手で何日もかかっていたFA機器のパラメータ調整を大幅に簡略化できる技術が登場した。三菱電機と産業技術総合研究所は、機械学習の一手法である「ベイズ最適化（Bayesian optimization）」を用いて、サーボシステムの制御パラメータの自動調整技術を開発。電子部品の実装機の位置決め…