（表紙画像：当研究グループが開発したAIロボットプラットフォームのプロトタイプ – 原田研究室）
ロボットプラットフォームとマイクロロボットツールの開発は、人間の科学者が行う作業よりも正確、精密かつ柔軟な操作を可能にし、人間の科学者だけでは完了できない科学実験を可能にすることを目指しています。
ライフサイエンスでは、多くの場合、実験では顕微鏡下での高精度、精密かつ複雑な操作が必要になります。しかし、熟練した科学者であっても、人体の物理的限界によりしばしば困難に遭遇します。さらに、現在のロボット技術は、硬い物体を含む日常的なタスクの実行には優れていますが、植物や動物のサンプルなど、小さくて柔軟な標本を含む型破りなタスクには苦労しています。
このプロジェクトでは、2 つのフェーズに分けて開発が進行します。まず、ロボットの遠隔制御や自動操作を通じて、ライフサイエンス実験中のサンプルの取り扱いにおいて、熟練した科学者の精度、精度、柔軟性を超えることを目標としています。次に、AI をロボット システムと統合して、完全に自動化された実験を可能にすることを目指しています。現在、AIと統合するためのプロトタイププラットフォームとマイクロロボットツールを開発中です。
自律的な科学探査のためのプラットフォームとして、図 1 に示す AI ロボット プラットフォームを開発しました。このプラットフォームは、それぞれ異なる機能を持つ 4 つのロボット アームで構成され、顕微鏡下の実験対象物の周囲に配置されます。これらのアームにはさまざまな実験ツールを装備することができ、要件に応じて、AI を搭載したロボットアームが必要なツールを調整してタスクを実行できます。ロボットアーム同士、およびアームと周囲環境との衝突を自動的に防止する制御システムを導入し、顕微鏡の限られた視野内での精密な操作を可能にしました。私たちは、実際のサンプルに対して高精度で複雑な実験操作を実行し、プラットフォームの遠隔制御機能を実証することに成功しました。このリモコンは、AIのスキル開発のためのトレーニングデータを収集するために使用されます。
このロボットは現在、マウスなどの小型哺乳類に外科手術を行うことができます。最大 2 つのオペレーター コンソールと 4 つの触覚フィードバック マスター コントローラーを使用して、4 つのロボット アームを独立してリモート制御できます。以下に共有されているビデオに示されているように、ロボット プラットフォームはインターネットを介した超長距離遠隔操作の実証に成功しました。遅延は100ミリ秒未満なので、初心者でもすぐに使いこなせます。
このシステムは、次のスライドに示すように、運動学モデリングとデジタル ツインを備えたシミュレーション プラットフォームも提供します。
デジタルツイン は、デジタル環境で物理的なオブジェクトまたはシステムの正確なレプリカを作成する仮想モデリング テクノロジーです。センサー、IoT デバイス、その他のソースからデータを収集して分析することにより、デジタル ツインは、対応する物理的なデバイスのリアルタイムの状態と動作を反映できます。
簡単に言うと、デジタル ツイン テクノロジーにより、仮想空間における現実世界の物理オブジェクトの動作の観察とシミュレーションが可能になり、予測、最適化、保守、意思決定が可能になります。たとえば、製造業では、デジタル ツインはエンジニアが生産装置の状態を監視し、故障を予測し、プロセスを最適化するのに役立ちます。都市管理では、交通管理、エネルギー分配、その他の分野で運用効率を高めるために使用できます。
ロボット システムには、以下に基づく運動学シミュレーションが含まれています。 コッペリアシムこれにより、ロボット アームとハードウェア環境の間の衝突がソフトウェアおよびアルゴリズム レベルで防止されます。に基づくデジタルツイン環境 Nvidia アイザック シム ロボットの強化学習トレーニングとシミュレーションに高品質のデータセットを提供し、実験と科学的発見の効率を大幅に向上させます。
今後の作業は、より広範な科学実験や動物実験を通じて、システムの高度な機能と堅牢性をさらに検証し実証することに焦点を当てます。
参考文献:
- https://aiscienceplatform.github.io/
- https://www.jst.go.jp/moonshot/en/program/goal3/files/33_harada_ap.pdf
- M. M. マリーニョ、J. J. Quiroz-Omaña、および K. 原田、「科学探査のためのマルチアーム ロボット プラットフォーム: その設計、デジタル ツイン、および検証」 IEEE ロボティクス & オートメーション マガジン、2024 年、アクセス日: 2024 年 3 月 29 日。[オンライン]。利用可能： https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10399868/
- E. Zhao、M. M. Marinho、および K. 原田、「マウス頭蓋窓作成のための自律ロボット掘削システム: 卵モデルによる評価」 2023 IEEE/RSJ 知能ロボットおよびシステム国際会議 (IROS)、2023年10月、4592–4599ページ。土井： 10.1109/IROS55552.2023.10341693.