ディープラーニング(深層学習)はどこまで来たのか――。日経BPが開催した技術カンファレンス「テクノロジーNEXT 2019」(2019年5月27~30日、ホテル雅叙園東京)で、「ロボット×ディープラーニングの最前線」と題するセッションが2019年5月27日に開かれた。深層学習を用いてロボットを自律動作させる技術を開発する大手やスタートアップ各社が登壇し、開発事例について講演した。

 東京大学松尾研究室発ベンチャーであるDeepX 代表取締役の那須野薫氏は、同社が開発する深層強化学習を用いた2つの事例を紹介した。まず1つが、ゼネコンのフジタと共同開発する油圧ショベルの自動掘削技術である。油圧ショベルにカメラを取り付けてアームの姿勢や位置を認識し、操作レバーをモーターで自動制御する技術で、アームの制御モデルの作成に深層強化学習を利用した。もう1つが、機械メーカーのイシダと共同開発するパスタの定量盛り付け作業の自動化である。パスタは不定形でやわらかく、ロボットハンドで指定量をつかんでピッキングするのが難しい。人間が目分量で実現している機能を再現するために、麺を1本単位で認識する画像認識アルゴリズムを開発した。

DeepX 代表取締役の那須野薫氏
(撮影:日経 xTECH)
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 デンソーウェーブとAI(人工知能)開発ベンチャーのエクサウィザーズは、共同で開発するマルチモーダルAIロボットについて講演。登壇したデンソーウェーブの澤田洋祐氏(FA・ロボット事業部 製品企画室 室長)とエクサウィザーズの浅谷学嗣氏(Robot Tech部 部長)が、カメラの画像や圧力センサーなど複数のセンサー情報を基に、粉や液体といった不定形の物体を秤量する技術の開発事例を紹介した。言語化の難しい“さじ加減”をロボットで実現するために、人間の動作を手本にロボットの動作を学習させる模倣学習を採用した。

デンソーウェーブの澤田洋祐氏(FA・ロボット事業部 製品企画室 室長)
(撮影:日経 xTECH)
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エクサウィザーズの浅谷学嗣氏(Robot Tech部 部長)
(撮影:日経 xTECH)
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