2019年度のネイチャー12号目のカバーストーリーより。
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Cover Story：協同運動：緩く結合した粒子が協同して動くロボットを作る
Nature 567, 7748
2019年3月21日
Cover Story：協同運動：緩く結合した粒子が協同して動くロボットを作る
Nature 567, 7748
2019年3月21日
生細胞は、集合して創傷治癒などのタスクを集団で行うことができる。モジュールロボットシステムは、こうした種類の過程を模倣するよう設計されているが、構成部品に対するある程度の集中制御を必要とするか、スケーラビリティーを制限する複雑な設計を含むことが多い。今回H Lipsonたちは、多数の個別ユニットからなり、生体模倣の新しい方法をもたらし得る「粒子ロボット」を提示している。この粒子は円盤状で、カメラの絞りのように広がったり縮んだりできるが、独立して動くことはできない。著者たちは、磁石を使って粒子同士を緩く結合することで、外部刺激（今回は光）によって、粒子の振る舞いを個々の振動から刺激の方へ向かう集団運動へと変化させられることを示している。この効果は、25ユニットからなる粒子ロボットで実証され、最大10万ユニットからなる系でシミュレートされた。これは、この集団挙動を容易にスケーリングできることを示している。今回のシミュレーションからは、この集合体が構成粒子の5分の1が故障してもまだ機能するはずであることも明らかになった。
News & Views p.314
Letter p.361
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この論文はネイチャーのニュースにも取り上げられました。
日本語版本誌では、「工学：生物に着想を得たロボット集合体」と題されています。
見出しにおいては、「生物系で起こっているように、個々の構成要素のランダム運動から決定論的な挙動が生じるロボットシステムが、今回実証された。環境や医療への応用が今後可能になるかもしれない。」と取り上げられました。
フルテキストを直訳しますと・・・
生体細胞に触発されたロボット集団
となります。
見出しを直訳しますと・・・
ロボットシステムは、個々のコンポーネントのランダムな動きが、生きているシステムで発生するのと同じように、決定論的な動作につながることが実証されています。環境および医療アプリケーションが続く可能性があります。
となります。
本文を直訳しますと・・・
n生物系では、確率論的（ランダム）に移動する小規模コンポーネントの集団的な結合と協調によって、大規模な動作を実現できます。たとえば、生きている細胞は、創傷の治癒中や癌の転移時に集合して移動します。これらの生物学的メカニズムに触発されて、Natureの論文でLi et al.[1]は、決定論的な移動が多くの疎結合されたディスク型コンポーネントの確率的動きの結果である集団ロボットシステムを報告しています。結果は、確率論が、ロバストな決定論的行動を示す大規模な集団ロボットシステムを開発するための有望なアプローチを提供することを示しています。
Liおよび同僚のシステムでは、ディスク状のコンポーネントは互いに独立して移動できず、個別に操作することはできません。さらに、各コンポーネントは、拡大と縮小によって、その半径に沿って振動することによってのみ移動できます。著者は、この最小限のアプローチを「粒子ロボット」と呼んでいます。外部刺激がない場合、システムはランダムにしか移動できません。ただし、コンポーネントが、変化する環境信号に応じて直径を調整するようにプログラムされている場合、信号の発信元に向かって集団運動が発生します。
Liら粒子ロボットシステムに最大2ダースのコンポーネントが含まれる実験と、システムに100,000ものコンポーネントが含まれるシミュレーションを実行します。各コンポーネントの直径は、振動中に15.5〜23.5センチメートルの範囲で変化します。著者は、このシステムがロバストな移動と物体の輸送、光に照らされた動きと障害物回避を実現できることを示しています（図1）。注目すべきことに、彼らは、コンポーネントの20％が誤動作しても移動を維持できることを発見しました。これは、個々のコンポーネントの故障に対する粒子ロボティクスアプローチの堅牢性を強調しています。
以前の研究では、主に、互いに独立して移動でき、個別に操作でき、比較的複雑で決定論的な設計に基づいたコンポーネントについて検討していました[2-5]。以前に報告された集合ロボットシステムのほとんどは、許容可能な構成の点で柔軟性が制限されていますが、アモルファスのシステムには通常、スケーラビリティが制限されたコンポーネントが含まれています。さらに、これらのシステムの多くは、ある程度の集中管理を必要とするため、その機能とスケーラビリティがさらに制限されます。
この点で、Liと同僚の粒子ロボティクスアプローチは、他の方法の有望な代替手段を提供します。生物学的システムに触発されていることに加えて、この手法は統計物理現象によって動機付けられ、多数の確率的コンポーネントのグローバルな統計的動作を、各コンポーネントを追跡する必要なしにモデル化および制御できます。その結果、このアプローチには他の方法よりも大きな利点があります。特に、コンポーネントの数を拡大し、各コンポーネントのサイズを縮小する場合はそうです。このようなスケーリングは、探査、建設、医療における集団ロボットシステムの将来の多くの潜在的なアプリケーションで必要になります。
それにもかかわらず、著者のシステムにはいくつかの欠点があります。まず、コンポーネントの集合体の位置に環境信号の勾配がない場合、システムは信号源に向かって移動できません。次に、コンポーネントは手動で構成された位置から開始する必要があります。これは、コンポーネントを個別に動かして互いにかみ合わせることができないためです。第三に、実験的に実証されたコンポーネントは数に制限があり、比較的遅く、大きいです。近い将来、システムはより高速ではるかに小さい（おそらくマイクロメートルの規模まで）多数のコンポーネントに拡張する必要があります。第4に、この手法は、集合体の確率論的な性質とコンポーネントのランダムな配置と結合のため、指定された複雑な形状への自己組織化や自己組織化などのタスクには適していません。
小規模なロボット工学の進歩により、粒子ロボティクスシステムと同様の集団的および群発的な振る舞い[6]を示す可能性のある多数の確率的または決定論的コンポーネントを設計および製造することが可能です。過去数年間で、明確に定義された集団的振る舞いを持つモバイルマイクロスケールのロボット群は、個々のユニット間の磁気相互作用を設計することによって生成されました。一般に、そのような群れを制御するための主な戦略は、磁場などのリモート制御されたグローバルフィールドに対するユニットの応答に依存しています[7,8]。その場合、各ユニットを個別にローカルで処理することは困難ですが、ユニット間の集団結合相互作用をグローバルに制御できるため、プログラム可能なローカル相互作用、自己組織化、集団行動が可能になります。この方法は、空気と水との界面での集合的なマイクロロボット群の集合的な2次元の組み立て、分解、操作を達成するために使用されてきました[9]。
Liと同僚の粒子ロボットシステム、および他のほとんどの集団ロボットシステムは、主に2次元で動作します。このようなシステムを3次元に拡張すると、コンポーネントやその集合体の表面または内部の流体の動きがより複雑になり、将来のアプリケーションの可能性が高まります。ただし、3つの次元に進むと、堅牢な移動、集約の安定性、可逆的でプログラム可能なコンポーネントの取り付け方法、小型化と制御のための多くのハードウェア設計の課題が生じます。
近い将来、他の技術を使用しては不可能であるような、このような集合ロボットシステムの潜在的な高インパクトエンジニアリングおよび医療アプリケーションを実証することが重要になります。たとえば、確率的バクテリア主導のマイクロロボットスイマーの群れは、粒子ロボティクスアプローチを使用して、人体の内部の到達しにくい領域に薬物を送達することができます。そのような群れは、例えば、化学組織勾配、酸素勾配、または癌組織環境のpHの変化によって指示されるかもしれません[10]。確かに、多くの研究[11,12]はすでに、バクテリア主導のマイクロロボット集団が、標的を定めた薬物送達、医療診断、および環境センシングに潜在的なアプリケーションを持っていることを示しています。
となります。
フルテキストは下記です。
Full Text：News & Views p.314
本論文においては、日本語版本誌では、「工学：緩く結合した構成要素の統計力学に基づく粒子ロボティクス」と題されています。
フルテキストを直訳しますと・・・
疎結合コンポーネントの統計力学に基づく粒子ロボティクス
となり、Abstractを直訳しますと・・・
生物は、確率的な低レベルのコンポーネントを組み合わせて調整することにより、堅牢な高レベルの動作を実現します[1,2,3]。対照的に、現在のほとんどのロボットシステムは、モノリシックメカニズム[4,5]、または協調動作[6,7]を備えたモジュール式ユニットで構成されています。このようなロボットは、特定の機能を実行するために個々のコンポーネントを明示的に制御する必要があり、1つのコンポーネントが故障すると、通常、ロボット全体が動作不能になります。ここでは、統計力学現象を利用して全体的な動作を正常に制御できるロボットシステムを示します。私たちは、独立した移動ができず、個人のアイデンティティやアドレス可能な位置を持たない、疎結合の「粒子」を多数組み込むことでこれを実現します。提案されたシステムでは、各粒子は、グローバル信号によって位相変調される均一な体積振動のみを実行することが許可されています。ロボットの確率的な動きとその個々のコンポーネントの直接制御の欠如にもかかわらず、最大20の粒子で構成される物理ロボットと、強力な移動、オブジェクトの輸送、走光性（光への移動）が可能な最大100,000の粒子を持つシミュレーションロボットを示します刺激）。粒子の20％が故障しても、移動は維持されます。これらの調査結果は、確率論的システムが、決定論的な動作を示す大規模で堅牢なアモルファスロボットシステムを介して、より複雑で厳密なロボットへの代替アプローチを提供する可能性があることを示しています。
となります。
フルテキストは下記です。詳細が必要な方はご購入をお願いいたします。
Full Text：Letter p.361
Code and data availabilityによりますと・・・
この調査中に生成されたシミュレーションコードとデータセットは、https：//github.com/richa-batra/ParticleRobotSimulations.gitで入手できます。
究極に溜まりに溜まったネイチャー。次回より、2019年度の12号目のネイチャーのハイライトを取り上げます。次回は、「神経科学：皮質回路で影響をマッピング」を取り上げます。
本日は、昨夜のにゃんこの怪我により、動物病院に通院しましたので、大幅に巡回等ブログ活動が大変遅れております。申し訳ございません。
