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フォードとロボットの関わりについて責任者に聞く、最近のロボット関連ニュースまとめ

Ford（フォード）は米国時間3月16日、7500万ドル（約81億7000万円）を投じてミシガン大学アナーバー校に新設した施設に、約100人の研究者やエンジニアを配置すると発表した。この件に関して、まだどこにも掲載していないインタビューをお届けしたいと思う。

フォードはTechCrunchに対し、この施設はインキュベーターではなく「当社のグローバルな研究と高度なエンジニアリングネットワークの延長線上にある」と述べた。同社はここで、自動運転の研究のみならず、Boston Dynamics（ボストン・ダイナミクス）のSpot（スポット）や、Agility Robotics（アジリティ・ロボティクス）のDigit（ディジット）のようなサードパーティ製ロボットをどのように利用するかについても、多くの研究を行う予定だ。フォードは数年前からAgilityと提携し、共同で研究やテストを行っていることが、2020年のCESで発表されている。

現在、フォードは2台のDigitロボットを所有している。Agilityが最初に市販した2台だ。両社の提携がどのように展開するかによって、Agilityはおそらく、より積極的にロボット工学の業界に関わろうとする企業にとって、有力な買収対象となる可能性がある。

発表イベント終了後、フォードのテクニカルエキスパートであるMario Santillo（マリオ・サンティロ）氏から電話で話を聞いた。同氏はこの新たなロボット開発事業の責任者だ。その要点は以下の通り。

フォードはスタートアップ企業のAgility Roboticsと提携し、二足歩行ロボット「Digit」の研究とテストを行っている（画像クレジット：Ford/Agility Robotics）

フォードは自動運転以外に、ロボット分野でどのような取り組みをしているのですか？

フォードは実際にロボット工学のすべての分野を見据えています。私のチームでは、製造現場から消費者寄りの用途まで、あらゆる分野に注力しています。後者は例えば、Digitが配達車両から降りて、あなたの家の玄関先まで荷物を届けるというようなものですね。ミシガン大学は我々と協力することで、より良いユースケースの提供を目指しています。私たちは、必ずしもロボットを開発する必要はありませんが、DigitやSpotのようなロボットを使い、それらの精度を高め、フォードが本当に大切にしているものを届けられるようにして、最終的には人類のために役立てたいと考えています。

Agilityのチームとは、実際にどのくらい緊密に連携しているのですか？

非常に緊密に仕事をしています。ほぼ毎日のように起ち上げ、すべてを稼動させています。ほんの数カ月前に、ディアボーン（フォードの本拠）にDigitを導入したばかりですが、パロアルト（フォードの研究開発拠点）にもDigitがありますので、実際の使用例を得るという意味では、彼らの方が少し先を行っています。Agility Roboticsとは非常によく連携しています。どちらにも隠し事はありません。ミシガン大学と同じように、パートナーシップを組んで、より良いもの、便利なもの、そして安全なものを作るために協力したいと思っています。

実際の研究において、ミシガン大学はどのような役割を果たすのでしょうか？

大学は次世代のロボット工学者に教えることから始めているので、大きな役割を担っています。大学が行っている研究は、空、陸、海、宇宙など、実にロボット工学のあらゆる分野におよび、それらが相互に関連していることに驚かされます。ウォーキングラボでは、特にリハビリテーションロボットの研究に力を入れており、それはDigitの不整地を歩く能力を高めることに直接つながります。

今のところ、Digitが中心となっているのですね。

Digitは確かに、直接関わっています。しかし、フォードには多くの車輪付きロボットがあり、ミシガン大学で行われている研究に基づき、これらのロボットをどのように活用するかについて、多くの研究が行われています。

フォードは、ロボット分野のスタートアップ企業や技術の買収を積極的に検討していますか？

フォードは常に新しいニーズや企業を評価することに興味を持っていると思います。必ずしも「ノー」とは言いません。

画像クレジット：University of Waterloo

大学によるロボット工学のすばらしい研究の一例を挙げると、カナダのウォータールー大学では、ウェアラブルカメラと機械学習を利用して、ロボットの外骨格や義足がユーザーとより自然に相互作用できるようにする研究が行われている。研究者の1人は「私たちの開発している制御方法は、必ずしも人間の思考を必要としません。自律的に運転を行う自動走行車のように、私たちはそれ自体が自動的に歩行する自律型外骨格を設計しています」と語る。

関連記事：外骨格と義肢の環境適応をカメラとAIで支援する研究

現在、多くの企業がモビリティやリハビリテーションを目的とした外骨格を製造している。ウォータールー大学の取り組みは、スマートフォンのアプリや外部からの制御が不要になるという点で、重要なステップとなるだろう。

画像クレジット：HAI Robotics

ロボット関連の資金調達のニュースとしては、Hai Robotics（ハイ・ロボッティクス）が、2020年末に発表したシリーズBに加え、1500万ドル（約16億3000万円）「近い」額のシリーズB+を完了した。「HAIPICK」自動倉庫システムを開発したこの深圳を拠点とする会社は、中国の物流ロボット製造会社の中でも、注目すべきメーカーの1つだ。同社のシステムは、細い支柱で組まれた背の高いロボットが、一度に最大8個のコンテナを動かすことができる。

Hai Roboticsによれば、同社のシステムは倉庫の作業効率を最大で4倍に向上させることができるという。このカテゴリーに参入した多くの企業と同様、新型コロナウイルスの感染流行が大きな好機となることが証明された。より多くの人々がeコマースを利用するようになり、企業は不要な操業停止を避けるために自動化に目を向けているからだ。

画像クレジット：Surfacide

私が野球のシーズン開幕に興奮しているからというわけでもないが、Red Sox（ボストン・レッドソックス）は2021年、Fenway Park（フェンウェイ・パーク）に紫外線消毒ロボットを配備すると発表した。現時点では、球団はSurfacide（サーフェサイド）から3台のロボットを購入しただけのようだが、このロボットは「チームのクラブハウスやトレーニングルームなどの密になる場所、スイートルームやトイレなどのファンの出入りが多い場所を消毒する」ことに注力する、より大規模な取り組みのごく一部であると思われる。

ちなみにロボット審判員のMLBデビューは、もう少し先になりそうだ。

カテゴリー：ロボティクス

タグ：Ford、ロボット、ミシガン大学

画像クレジット：Courtesy of Ford/Photo Tim LaBarge 2019

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（文：Brian Heater、翻訳：Hirokazu Kusakabe）

外科手術とフードデリバリー、海図作成そして帰ってきた愛すべき友、ロボティクスの近況

この2021年3月第2週に起きた一連のロボティクス投資は実に多様だ。つまり今週の調達ラウンドはあらゆる分野にわたっているということであり、ロボティクス投資全体にとって健康の証だ。VC（ベンチャーキャピタル）はさまざまな分野にわたるオートメーションに関してかなり強気のようだ。

医療は引き続き巨大だ。手術ロボットのすごいところは、実用に提供されてきた期間の長さだ。1980年代の整形外科手術にさかのぼる。より主流の用途ではIntuitive（インテュイティヴ）のda Vinci（ダビンチ）は20年以上使われており、現在、全世界に5000台近くが出回っている。

画像クレジット：ForSight Robotics

Intuitiveの共同ファウンダーであるFrederic Moll（フレデリック・モール）氏が、ForSight Robotics（フォアサイト・ロボティクス）のアドバイザーに就任した。イスラエルのスタートアップは、同社の眼科手術プラットフォームのための自称「メガ・シード・ラウンド」で1000万ドル（約10億9000万円）を調達したばかりだ。眼科的処理は、明白な理由によって、ほとんどの手術よりも許容される誤差が小さい。

同社は、この技術を使えば地理的条件を超えて困難な処置を「民主化」できる、述べている。専門家が身近にいない地域では特に。British Journal of Ophthalmologyによると、途上国における資格を持つ外科医の数は人口100万人あたり約3.7人だという。このような機械をもっと多くの医療施設が導入することで、少しでも平等な環境ができることが彼らの願いだ。

RaniPill（赤で囲まれている）が胃から腸に移動しているところ。2019年2月に薬品を用いなかった成功事例より

Rani Therapeuticsに関する興味深い記事がある。ロボティクス・ピルは研究者の間で（中でもMITは非常に進んでいる）長い間、扱われている興味深いアイデアだが、そのコンセプトが商品化に向かっているのはすばらしいことだ。具体的に同社の製品は小腸に皮下注射を行う。

コンセプトの実用化といえば、Nimble Roboticsで実に興味深いのが、リアル世界に持ち込むまでのスピードだ。この会社はその名を冠し（nimble、機敏な）、当然ながら5000万ドル（約54億5000万円）のシリーズAを完了している。しかも同社はFei-Fei Li（李飛飛）氏とSebastian Thrun（セバスチアン・スラン）氏というビッグネーム2名をアドバイザーに迎えている。会社は模倣学習コンセプトに基づいて適応型ピック＆プレース・フルフィルメント・ロボットを開発している。

「私たちは最初のロボティクス・ピック＆プレース会社ではありません。非常に早く成長して多くのロボットを生産現場に提供しています」とCEOが私に話した。「多くの人が倉庫の隅にロボットを眠らせています。私たちが出荷した数多くのロボットは各地に設置されていて、会社は急成長しています。そのロボットは実際に稼働して顧客のために毎日何万もの注文をさばいているのです」。

画像クレジット：Bedrock

Bedrock Ocean Explorationの800万ドル（約8億7000万円）の資金調達は他と比べると巨額とはいえないが、大きな成長の可能性がある。それには理由がある。Shellが海中探査コンペティションであるXPrizeを主催したのはそれほど前のことではない。Nautilus Labsの共同ファウンダーであるAnthony DiMare（アンソニー・ディマレ）氏が立ち上げた同社は、海底探査用の先進的水中ロボットを、風力発電所から大陸間海底ケーブル敷設まで、さまざまな応用のために提供している。

画像クレジット：Refraction

今週はラストマイル配達ロボティクス企業もいくつか紹介しなくてはならない。私が記事を書いたRefraction.AIは、数年前に本誌のMobilityイベントの壇上でデビューした。この会社は自転車フレーム上でロボットを作った。自転車レーンを走るのに最適なフォームファクターだ。ミシガン州アナーバーのスタートアップはつい最近420万ドル（約4億6000万円）調達したばかりで、さらに市場進出する計画だ。

画像クレジット：Tortoise/Albertsons

一方、サンフランシスコ・ベイエリアのスタートアップであるTortoise（トータス）はAlbertsons（アルバートソンズ）から強力な支援を受けている。食料品のメガコングロマリットはTortoiseのロボットを傘下Safewayの複数店舗でパイロットテストする予定だ。結果が良ければ、デリバリーロボットは西海岸に他店舗にも広がるだろう。

フードチェーンの反対側にいるのがStrawbot（ストローボット）だ。数ある農業テックロボティクス会社の中で最近目立ってきたスタートアップだ。同社はイチゴ摘み取り作業者を追いかけることで、農家の労働コストを最大3分の1を節約できるという。Traptic（とラプティック）の提供するイチゴ摘み取りロボットとは異なるアプローチだ。摘み取り自体はやらないが、役に立つことは間違いない。

最後にAnki（アンキ）……ではなくDigital Dream Labs（デジタル・ドリーム・ラボ）についてもひと言紹介しておきたい。ペンシルベニア州ピッツバーグ拠点の教育テック会社は、Ankiの知的財産権を買い取った。この資金豊富のスタートアップが崩壊した後のことだ。Digital Dream Labsは、人気のロボティクス玩具、Cozmo（コズモ）とVector（ベクター）を再発売する計画を発表した。記事は次のように述べている。

彼らを生むために大量のリソースを投じており、その中にはPixarとDreamWorksの元スタッフたちもいる。ロボットを本当に生きてるような感じにするために、彼らが起用された。またロボットに個性を持たせるためにも工夫が施され、Vectorの一部のオーナーはそのロボットをオープンソースにしている。一方Cozmoは、発売後に同社のアプリでプログラマブルな機能を持つ予定だ。

というわけで、懐かしい友よ、またよろしく。

カテゴリー：ロボティクス

タグ：ロボット

画像クレジット：Veanne Cao

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（文：Brian Heater、翻訳：Nob Takahashi / facebook ）

ソフトバンクとアイリスオーヤマがロボット事業の合弁会社設立、AI除菌清掃ロボット「Whiz i アイリスエディション」発表

これまでSoftBank Robotics（ソフトバンクロボティクス）の製品に、強い印象を受けたことがなかったとしても無理もない。今のところ、同社の最も有名な製品は、2015年にフランスのロボット企業Aldebaran（アルデバラン）を買収したことから生まれた、挨拶や宣伝用に設計された人型ロボット「Pepper（ペッパー）」であることは間違いないだろう。

また、同じソフトバンクグループに属する投資会社がBoston Dynamics（ボストン・ダイナミクス）を買収し、結局は売却したこともあった。この買収は確かに同社の市場進出を加速させるための手段となったが、2020年末には早くも手のひらを返し、現代自動車に売却された（ソフトバンクグループは20％を保持）。

だが、ソフトバンクのロボットに対する野望は衰えを知らない。その最新の動きは非常に興味深いものだ。日本時間1月27日、ソフトバンクロボティクスはアイリスオーヤマと提携を結び、合弁会社「アイリスロボティクス株式会社」を2021年2月1日に設立すると発表した。

このベンチャーの51％の株式を保有するアイリスオーヤマは（残りの49％をソフトバンクロボティクスが保有）、Reuters（ロイター）がいう「お米から炊飯器まで」を含め、幅広い製品を製造している日本のブランドである。

間もなくその中に、ロボティクスも加えることができそうだ。新たに設立されたアイリスロボティクスは、2025年までに1000億円の事業規模を目指すという非常に積極的な目標を設定している。

共同プレスリリースでは、新型コロナウイルス感染症がアイリスロボティクス設立の大きなきっかけになったと述べている。確かにそれは戦略として理に適っている。この1年で、ロボット工学と自動化への関心が本格的に高まったことは疑う余地もない。

しかし、このベンチャー企業が最初に手がける製品は、特に野心的なものではないようだ。まずは既存の2種類のロボットの「アイリスエディション」を提供・販売するという。ソフトバンクグループが出資しているBear Robotics（ベア・ロボティクス）社の配膳・運搬ロボット「Servi」と清掃ロボット「Whiz」だ。

ソフトバンクロボティクスの代表取締役社長兼CEOである冨澤文秀氏は、次のように述べている。

コロナ禍におけるニューノーマルの実現が急務となる中、ロボットにはさまざまな新しい期待が寄せられています。この度、強力なパートナーシップをアイリスオーヤマと結べたことはロボットソリューションの拡大、浸透にとって非常に大きな前進です。両社の強みを存分に活かし、社会が抱える課題にスピード感を持って応えていきます。

確かに、その技術的な野望は、Boston Dynamicsのような企業が現在取り組んでいるものと比べると地味に見えるが、家庭用ロボットの分野に向けてまず一歩を踏み出すとすれば、アイリスオーヤマは良い位置にいる企業といえるだろう。

カテゴリー：ロボティクス

タグ：SoftBank、アイリスオーヤマ、アイリスロボティクス

画像クレジット：SoftBank Robotics

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（翻訳：TechCrunch Japan）

MITの研究者がカスタムチップを使ってロボットの「応答速度」を高速化

MITの研究者たちは現在、ロボットがどれだけ速く情報を処理できるか（まだまだ遅い）と、どれだけ速く動けるか（現代のハードウェアの進歩のおかげで非常に速い）の間の大きなギャップに対処しようとしており、そのために「robomorphic computing（ロボモーフィック・コンピューティング）」と呼ばれるものを用いている。

この方法は、MITコンピュータ科学・人工知能（CSAIL）の卒業生であるSabrina Neuman（サブリナ・ノイマン）博士によって考案されたもので、応答時間を高速化するための手段として、ハードウェアアクセラレーションを提供することができるカスタマイズしたコンピュータチップを使用するというものだ。

特定の目的に合わせて、カスタマイズされた特注のチップというのは新しいものではない。しかし、企業や技術者が、ネットワーク接続を介して大規模なデータセンターとデバイスの間でデータを往復させるよりも、より控えめな電力と処理能力の制約のあるデバイスで、より多くのローカルコンピューティングを行うことを求めるようになるにつれ、カスタムチップはより一般的になってきた。

このロボモーフィック・コンピューティングという方法では、ロボットの物理的なレイアウトや用途に応じて設計された超特化型のチップを製作することになる。ロボットが周囲の環境を認識し、その中で自分を位置づけて理解し、それに基づいて計画される動作を考慮した上で、ソフトウェアのアルゴリズムをハードウェアアクセラレーションで補完すれば、最終段階の効率を大幅に向上させる処理チップを、研究者たちは設計することができる。

多くの人が日常的に遭遇するハードウェアアクセラレーションの典型的な例は、GPU（グラフィックス・プロセッシング・ユニット）だろう。GPUは基本的に、ディスプレイのレンダリングやビデオ再生などの画像処理を行うために特別に設計されたプロセッサだ。現代では、ほとんどすべてのコンピューターが画像処理を多用するアプリケーションを実行するため、GPUは広く使われている。しかし最近は、より高いカスタマイズが可能で効率的な小ロットのチップ製造技術が進化したおかげで、さまざまな機能を備えたカスタムチップの方が、より一般的になってきた。

MIT Newsでは、特にロボット制御用ハードウェアチップの設計を最適化する際に、ノイマン博士のシステムがどのように機能するかについて、以下のように説明している。

このシステムは、特定のロボットのコンピューティングニーズに最適なカスタマイズされたハードウェアの設計を作成します。ユーザーはロボットの手足のレイアウトや様々な関節の動き方など、ロボットのパラメータを入力します。ノイマン博士のシステムは、これらの物理的特性を数学的な配列に変換します。これらの配列は「疎」であり、ロボットの特定の解剖学的構造では不可能な動きにおおむね相当するゼロ値を多く含むということを意味します。（同様に、あなたの腕は特定の関節でしか曲げられないため、動きが制限されています。無限に柔軟なスパゲッティヌードルではありません）。

このシステムでは、配列の中の0以外の値だけを計算することに特化したハードウェアアーキテクチャを設計します。ゆえに結果として得られるチップの設計は、ロボットのコンピューティングニーズに合わせて効率を最大化するようにカスタマイズされたものになります。このカスタム化はテストで成果を発揮しました。

ノイマン博士のチームは、FPGA（Field-Programmable Gate Array）をテストで使用した。これは完全なカスタムチップと既製品のCPUの中間のようなもので、後者よりも大幅に優れた性能を実現した。つまり、実際にゼロからチップをカスタム製造した場合には、はるかに大きな性能向上が期待できるということだ。

ロボットが環境に対してより速く反応するようになるということは、単に生産の速度や効率が上がるというだけではない（もちろんそれもあるが）。人がロボットのすぐ側で作業したり、一緒に作業したりという状況で、ロボットをより安全に働かせることもできるということだ。これは、我々の日常生活の中でロボット工学がより広く使われるようになるための大きな障壁となっている。つまり、ノイマン博士の研究は、人間とロボットが調和して暮らすSF的な未来の扉を開くのに役立つ可能性があるのだ。

カテゴリー：ロボティクス

タグ：MIT、ロボット、プロセッサ

画像クレジット：Ivan Bajic / Getty Images

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（翻訳：TechCrunch Japan）

「ごほうび」でロボットに正しいタスクのやり方を訓練する研究論文が発表

ロボット学習を積極的に追求しているロボット教師養成機関は、おそらく世界には存在しないだろう。しかしこの分野は、産業界に大きな可能性をもたらす鍵を握っている。この分野の注目すべき点の1つは、多くの研究者が、ロボットがゼロから本質的に学習できるようにするための秘密を解き明かすために、無数の異なるアプローチを取っていることだ。

ジョンズホプキンス大学が最近発表した研究論文は「Good Robot」（良いロボット）という楽しいタイトルが付けられており、正の強化による学習の可能性を探求している。論文のタイトルは、筆者のAndrew Hundt（アンドリュー・ハント）氏が自分の犬に、リスを追わないよう教えた経験に由来している。その説明は省略するが、代わりに以下の動画をご覧いただきたい。

この考え方の核となるのは、ロボットが何かを正しくやったときに「ごほうび」をあげる方法だ。間違っても、罰は与えない。ロボットのためのごほうびは、一種の得点方式だ。仕事のゲーム化と同じで、仕事を正しく行ったら点を与える。

博士課程中のハント氏によると、この方法で仕事の訓練時間を減らすことができたという。同氏は一般向けの配布文書で「そのロボットは高い点を欲しがる。そして最良の報酬が得られるための正しい行動を迅速に学ぶ。これまでロボットが100％正確なタスクができるまで1カ月必要だったが、わずか2日でできた」と述べている。

積み木を積んだり、ビデオゲームをするといったまだ初歩的なタスクばかりだが、今後、さらに複雑な実際に役に立つタスクをこなせるようになるのではないか、と期待されている。

関連記事：ロボット系スタートアップが成功するには何が必要か

カテゴリー：ロボティクス
タグ：ロボット
画像クレジット：Johns Hopkins University

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（翻訳：iwatani、a.k.a. hiwa）