No-brainer: Morphological Computation driven Adaptive Behavior in Soft Robots

要約

現代の AI とロボット工学では、ニューラル ネットワークによってモデル化された脳を個別に仮定し、それを利用してインテリジェントで適応的な行動を学習することが普及しています。
この方法は多くの種類のタスクで非常にうまく機能していますが、自然界に存在する知性の種類はこれだけではありません。
この研究では、ロボット制御のための別個の明確な脳を使わずに、むしろロボットの物理的な体内で発生する計算の結果のみによって、インテリジェントな動作を作成できる方法を研究します。
具体的には、さまざまな環境の手がかりの下でロボットの形状、ひいてはその動作を能動的に変化させる単純な反応性材料を使用することで、適応的で複雑な動作をボクセルベースの仮想ソフトロボットで作成できることを示します。
閉ループ形態素計算のアイデアの概念実証を示し、実装では論理ゲートを模倣する動作が可能になり、そのような動作を組み合わせてより複雑な集団動作を構築する方法を実証できることを示します。

要約(オリジナル)

It is prevalent in contemporary AI and robotics to separately postulate a brain modeled by neural networks and employ it to learn intelligent and adaptive behavior. While this method has worked very well for many types of tasks, it isn’t the only type of intelligence that exists in nature. In this work, we study the ways in which intelligent behavior can be created without a separate and explicit brain for robot control, but rather solely as a result of the computation occurring within the physical body of a robot. Specifically, we show that adaptive and complex behavior can be created in voxel-based virtual soft robots by using simple reactive materials that actively change the shape of the robot, and thus its behavior, under different environmental cues. We demonstrate a proof of concept for the idea of closed-loop morphological computation, and show that in our implementation, it enables behavior mimicking logic gates, enabling us to demonstrate how such behaviors may be combined to build up more complex collective behaviors.

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