本記事はロボットとAI技術の専門誌『日経Robotics』のデジタル版です

 Jeff Mahler氏は、米University of California Berkeley(UCB)教授のKen Goldberg氏の研究室で「Dex-Net(dexterity network)」の研究に2014年の当初から関わってきた。

 両氏らは先ごろこのテクノロジーを核としたスタートアップAmbidextrous Laboratories社を創設した(図1)。同氏に、現況を聞いた(図2)。

Ambidextrous Laboratories社の技術は、University of California Berkeleyの研究「Dex-Net」を基にしている。

図1 Ambidextrous Laboratories社のシステム 
スイスABB社の双腕ロボット「YuMi」を使う。(写真:Ambidextrous Laboratories社)
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Mahler氏 そうだ。Dex-Netのキーとなっているのは、未知のモノを把持するディープニューラルネット(DNN)の学習を自動化するアイデアだ。そのために、3次元CADモデルによるシミュレーションを使う。何千種類ものランダムなモノがいろいろな方向に向いている状況を再現する。

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