Efficient automatic design of robots

要約

ロボットは、物理的構造、感覚と運動のレイアウト、および動作の間に複雑な相互依存関係があるため、設計が難しいことで知られています。
それにもかかわらず、これまでに構築されたすべてのロボットのほぼすべての詳細は、数か月または数年に及ぶ反復的なアイデア、プロトタイピング、およびテストを経て、人間の設計者によって手動で決定されてきました。
自然界の進化的設計にインスピレーションを受け、進化的アルゴリズムを使用したロボットの自動設計は 20 年間にわたって試みられてきましたが、これも依然として非効率的です。製造時に望ましい動作を示すロボットをシミュレーションで設計するには、スーパーコンピューティングに数日を要します。
ここでは、単一の消費者向けコンピューター上で数秒以内に望ましい動作を示すロボットの構造のデノボ最適化と、製造されたロボットがその動作を保持することを初めて示します。
他の勾配ベースのロボット設計手法とは異なり、このアルゴリズムは特定の解剖学的形態を前提としません。
代わりに、ランダムに生成されたアポダス体計画から出発し、地上移動の既知の最も効率的な形式である脚による移動を一貫して発見します。
自動化された製造と組み合わせて、より困難なタスクにスケールアップできれば、この進歩により、医療、環境、車両、宇宙ベースのタスク向けに、ユニークで有用な機械をほぼ瞬時に設計、製造、配備できることが期待されます。

要約(オリジナル)

Robots are notoriously difficult to design because of complex interdependencies between their physical structure, sensory and motor layouts, and behavior. Despite this, almost every detail of every robot built to date has been manually determined by a human designer after several months or years of iterative ideation, prototyping, and testing. Inspired by evolutionary design in nature, the automated design of robots using evolutionary algorithms has been attempted for two decades, but it too remains inefficient: days of supercomputing are required to design robots in simulation that, when manufactured, exhibit desired behavior. Here we show for the first time de-novo optimization of a robot’s structure to exhibit a desired behavior, within seconds on a single consumer-grade computer, and the manufactured robot’s retention of that behavior. Unlike other gradient-based robot design methods, this algorithm does not presuppose any particular anatomical form; starting instead from a randomly-generated apodous body plan, it consistently discovers legged locomotion, the most efficient known form of terrestrial movement. If combined with automated fabrication and scaled up to more challenging tasks, this advance promises near instantaneous design, manufacture, and deployment of unique and useful machines for medical, environmental, vehicular, and space-based tasks.

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