MITスピンオフ企業OPT Industriesが3Dプリントによる鼻腔用綿棒の生産拡大に向けて約17億円を調達

OPT Industries(オプト・インダストリー)という社名を耳にしたことがあるならば(ない人がほとんどだと思うが)、それはこのMITのスピンオフ企業が、新しい鼻腔用綿棒を3Dプリントで作ったからだろう。例年ならあまり話題にならないような種類のものだが、昨今の世界的な新型コロナウイルス感染流行によって大きな注目を浴びたのだ。

この「InstaSwab(インスタスワブ)」は、髪の毛の幅にも満たない極細のポリマー繊維で構成された複雑な幾何学模様の構造が、デザイン界でも注目されている。

OPTの3Dプリントシステムは、開発に7年の月日がかかっているが、このタイミングで「細菌サンプルの溶出に最大20倍の効果がある」という綿棒が誕生したことは、確かに幸運だった。もちろん、このようなデバイスの必要性は新型コロナウイルスより前からあり、コロナ禍が(幸いにも)過ぎ去った後も確実に残るだろう。

画像クレジット:OPT Industries

アーリーステージのスタートアップが、大規模な資金調達を始める時に、まさに夢見るような報道のされ方であったことは間違いない。同社は米国時間3月1日、1500万ドル(約17億円)のシリーズA資金を調達し、再び注目を浴びることになった。このラウンドはNorthpond Ventures(ノースポンド・ベンチャーズ)が主導し、既存投資家のCrosslink Capital(クロスリンク・キャピタル)と、MITと提携しているE14 Fund(E14ファンド)が参加した。

InstaSwapは当面、この会社にとって不可欠な製品であり続けるだろうから、同社はこの綿棒の代替製品の生産拡大を計画している。今回の資金調達と同時に、OPTはLumiraDx(ルミラ・ダイアグノスティクス)が、InstaSwapを承認済み綿棒のリストに加えたことを認めた。3Dプリント製品がこの栄誉に浴するのはこれが初めてだ。

「先進的な製造企業として、私たちはマクロスケールの課題を解決するマイクロスケールの技術を構築することに価値を見出しています」と、創業者兼CEOのJifei Ou(欧冀飞、オウ・ジーフェイ)氏は述べている。「OPTは顧客と協力して、ヘルスケア、自動車、化粧品、消費財、その他の業界向けの斬新なメタマテリアルと製品の設計・製造に取り組んでいます。私たちはこの新たな資金を使って、InstaSwabの需要に対応し、製品開発を促進して、事業を拡大させ、チームを成長させるつもりです」。

画像クレジット:OPT Industries

その点から見れば、この綿棒はコンセプトの証明を超えたものであることは間違いない。しかし、これはOPTのアディティブ・マニュファクチャリング(付加製造・積層造形)を支える基盤技術の出発点のようなものでもある。同社の「RAMP 3D」と呼ばれる3Dプリンターは、エッジからエッジまでロール状にプリントするため、従来の方法よりもはるかに速い規模で高解像度のプリントを作成することができる。また、24時間プリント可能であるため、アディティブ・マニュファクチャリングの長年の目標であるサプライチェーン問題の対処において、極めて重要な役割を果たすことができると、同社は確信している。しかし、従来は規模を大きくすることに問題があった。

そこでOPTは、2021年後半に、InstaSwabの需要拡大に対応するため、最初の本社があるベッドフォードに近いマサチューセッツ州メドフォードに、1万4000平方フィート(約1300平方メートル)の製造施設を新設した。

画像クレジット:OPT Industries

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(文:Brian Heater、翻訳:Hirokazu Kusakabe)

テラヘルツ波で人間も「透視」する画像センサー

赤外線とマイクロ波の間には、現在の電子機器や光学機器では扱うことができない目に見えない電磁波領域が広がっていいる。その領域であるテラヘルツ波がすごい点は、X線によく似ていることだ。テラヘルツ波を使えば、ある種の固体物質を透視することができるが、X線過剰照射時のような「あれあれ、死んじゃった」という副作用はない。Ruonan Han(ルオナン・ハン)准教授が率いるMITのテラヘルツ統合エレクトロニクスグループの研究者たちは、この領域を利用しようとしている。MITの研究室では、電子的に操縦可能なテラヘルツアンテナアレイが開発されたばかりだ。

このトランプサイズのテクノロジーを使うことで、研究者たちはその領域への扉を開けようとしている。この技術により、より高速な通信や、霧や埃の多い環境でも視野を確保できるシステムが実現できるかもしれない。研究者たちはこれを「リフレクトアレイ」と呼んでいて、コンピュータで反射方向を制御できる鏡のように動作すると説明している。

このリフレクトアレイは、1万本近いアンテナを小さなデバイスに集約し、テラヘルツのエネルギービームを微小領域に精密に集めることが可能だ。可動部がないため、正確かつ迅速に制御することができる。この装置が生成する画像は、LiDAR(ライダー)装置に匹敵するものだが、雨、霧、雪を透過することができる。研究者は、この種の商用デバイスで軍用レベルの解像度を実現できる初めてのソリューションだとしている。

「アンテナアレイは、各アンテナに与える時間遅延を変えるだけで、エネルギーを集める方向を変えることができ、しかも完全に電子化されているので、非常に興味深い存在なのです」と、最近MITの電気工学・コンピュータ科学科(EECS)で博士号を取得したNathan Monroe(ネイサン・モンロー)氏は語っている。「つまりモーターでぐるぐる回る空港の大きなレーダーアンテナの代わりとなるわけです。このアンテナアレイでも同じことができるのですが、コンピュータの中でビット少し変えるだけなので、可動部品は必要ないのです」。

イメージ検知装置として使用する場合には、照射角度1度のビームがセンサー前のシーンの各点上をジグザグに移動し、3次元の奥行きのある画像を作成する。他のテラヘルツアレイは、1枚の画像を作るのに何時間もあるいは何日もかかるのだが、この製品はリアルタイムに動作する。これまでは、1万本のアンテナを同時に制御するために十分なビットを計算 / 通信すると、リフレクトアレイの性能が大幅に低下していた。そこで研究者たちは、アンテナアレイをコンピューターチップに直接組み込むことで、これを回避した。フェーズシフターは、トランジスタがわずかに2個という非常にシンプルなもので、このためチップ上の約99%のスペースをメモリとして確保することができた。その結果、個々のアンテナは異なる位相のライブラリを保存することができる。さらに、2トランジスタのフェーズシフターは消費電力を半減させ、別電源が不要になるというメリットもある。

「この研究以前は、テラヘルツ技術と半導体チップ技術を組み合わせてビームフォーミングが行われることはありませんでした」とハン氏はいう。「今回の研究によって、独自の回路技術により、非常にコンパクトでありながら効率的な回路をチップ上に実現し、そこでの波の挙動を効果的に制御することができるようになったのです。集積回路技術を活用することで、過去にはまったく存在しなかった素子内メモリやデジタル動作が可能になりました」。

「このリフレクトアレイは、高速に動作し非常にコンパクトなので、自動運転車のための画像認識に有用です。特に、テラヘルツ波は悪天候でも見通すことができますので」とモンロー氏はいう。

モンロー氏と彼のチームは、とあるスタートアップを通じてこの技術を市場にライセンスしようとしているが、このデバイスは軽量で可動部品がないため、自律ドローンに適しているかもしれないと示唆している。さらにこの技術は、数分ではなく数秒で動作する非侵襲型のボディスキャナーを実現することで、セキュリティの現場にも応用できる可能性がある。

以下は、システムの仕組みを紹介した動画だ。

画像クレジット:MIT

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(文:Haje Jan Kamps、翻訳:sako)

「人間のような振る舞いが、スマートデバイスをもっと魅力にするかも」というMITの研究

2019年にJiboのロボットは最後の息を引き取ったのかもしれないが、MITの研究者は、このソーシャルロボットは何かを掴んでいたかもしれないと考えている。確かに数年前、世界は高価なソーシャルロボットに対する準備ができていなかったが、だからといって、その経験から得られたポジティブな要素がないわけではない。スマートホームの製品に、より人間らしい特性を持たせることには価値があるかもしれない。

MITのメディアラボチームは最近、スマートホームのインターフェースに人間の簡単なジェスチャーを付けることの価値について研究した論文を発表した。Jiboの前CEOであるCynthia Breazeal(シンシア・ブリジール)氏は現在、メディアラボに勤務しているが、本研究の共同執筆者4人の1人で往年の家庭用ロボットとGoogle NestやAmazon Echoを比較している。

この研究によると、ユーザーが何らかのかたちでソーシャルなヒントを提示することで、ユーザーとデバイスはお互いにより深く関わりを持つようになるという。これは、デバイスの顔 / スクリーンが回転して話者の視線に合うようになるという単純なことでもいい。

MITによると「最初の実験では、参加者はJiboのロボット、Amazon Echo、Google Homeと、何の変更も行わず対話しました。その結果、Jiboの方がより積極的で頼もしく、親しみやすいという意見が多くありました。ユーザーはJiboがより人間らしい人格を持っていると認識したため、Jiboと対話する可能性が高くなったと研究助手のAnastasia Ostrowski(アナスタシア・オストロフスキー)は説明する」という。

画像クレジット:Jibo

将来の研究では、ロボットが追加される可能性がある。AmazonのAstroは、人格を持ったローリングEchoのような存在で、有力な候補になると思われる。しかし、ロボットの機能をフルに発揮させるには、より高いコストがかかることは明らかだ。1500ドル(約17万1000円)のロボットは、大成功を収めたEchoシリーズにすぐに取って代わることはないだろう。

Echo Show 10のように、オブジェクトトラッキングを使って部屋の中でユーザーの後をついて回るデバイスもある。しかし、この技術は、Wall-Eのようなロボットと同じような温かみのある感情を呼び起こすものではない。「ユーザーは、改良されたAmazon Echo SpotがAmazon Echo Showよりも魅力的でないことに気づき、社会的な要素をともなわない反復的な動きは、ユーザーエンゲージメントを高める効果的な方法ではない可能性を示唆しています」とこの研究は指摘している。

また、ブランディングも、ユーザーのデバイスに対する認知に影響を与えることがわかった。

画像クレジット:Amazon

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(文:Brian Heater、翻訳:Katsuyuki Yasui)

人の意思決定が必要なワークフローをより簡単に構築できるようにするIkigaiが約15億円調達

MITの研究をベースにしたスタートアップIkigai(イキガイ)は、人間が関与するワークフローの構築をシンプルにしたいと考えている。従来のロボティック・プロセス・オートメーション(RPA)が反復的な作業のためのボットを構築するものであるのに対し、同社はプロセスの一部として人間が意思決定をしなければならないワークフローを簡単に構築しようとしている。

同社は米国時間12月9日、Foundation Capital、8VC、Underscore VC、およびさまざまな業界のエンジェル投資家から集めた1300万ドル(約15億円)のシードラウンドを発表した。

同社の共同創業者でCEOのVinayak Ramesh(ヴィナヤク・ラメシュ)氏は、MITでの研究や、2021年12月に買収したデジタルヘルスケアのスタートアップであるWellframe(ウェルフレーム)での研究で、RPAでは対応できない複雑なワークフローが存在することを発見したと話す。

「ユースケースがあることを目の当たりにしました。基本的には人間がデータに基づいて判断や意思決定を行い、データやルールが頻繁に変更されるために自動化が非常に困難な、組織でのマニュアルプロセスなどです」とラメシュ氏は筆者に説明した。

日本語で「あなたの目的」を意味するIkigaiはこの問題を解決するためのツールで、異なるデータソースを含むドラッグ&ドロップのワークフローを作成し、その一方で人間が判断するステップを組み込み、その結果をダッシュボードやスプレッドシートで表示することができる。ラメシュ氏らは、これを「AI-Charged」スプレッドシートと表現している。

画像クレジット:Ikigai

しかしラメシュ氏らは、Power BIやAirtableといった他の超高機能スプレッドシートのアプローチとは異なると考えている。「(それらのツールは)ワークフローに人間を必要としますが、意思決定やデータに基づくワークフローではありません」とラメシュ氏は述べ、決定ループを構築できることが自社製品の重要な差別化要因だとする。

現在、同社の従業員はエンジニアを中心に20人で、2022年には倍増させる計画だ。創業者たちは、会社の規模を拡大するにあたり、多様性のある包括的なチームを構築する必要性を確実に認識しているようだ。

「多様性があることで、さまざまな視点を持ち、さまざまなタイプの人たちが毎日出社してくるので、すべてが働きやすい環境になります」とラメシュ氏は話す。また、初期の従業員の多くが移民であり、彼らが米国で働くためのビザを取得するという困難なプロセスを乗り越えるための支援を行ってきたことも指摘する。

この会社のアイデアは、ラメシュ氏がMITの学生時代に行っていた研究から生まれた。実は、共同創業者でCTOのDevavrat Shah(デバブラット・シャー)氏は、MITのコンピュータサイエンスの教授で、ラメシュ氏の教授でもあった。シャー氏は、2019年にNike(ナイキ)が買収したCelect(セレクト)という別の会社も立ち上げている。

Wellframeの設立に協力した後、ラメッシュ氏は大学院に戻り、そこでシャー氏とつながった。このような製品のアイデアは時間の経過とともに顕著になるばかりで、彼らはさらに研究を始め、2020年に製品を作った。

画像クレジット:Sean Gladwell / Getty Images

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(文:Ron Miller、翻訳:Nariko Mizoguchi

ロボットに社会性を与えるMITの実験

あなたがAからBまで行くことをプログラミングされているのなら、丁寧であることはあまり必要とされない。しかしロボットが人間社会で果たす役割が増えるにともって、彼らはどうやって人間たちと正しくうまくやっていくのか、という問題が生まれてくる。

MITのCSAIL(コンピューター科学人工知能研究所)の研究員Boris Katz(ボリス・カッツ)氏が、最近の研究論文で「ロボットはもうじき私たちの世界の住人になるため、私たちと人間のようにコミュニケーションをとることができるようになる必要がある」という。「彼らは、いつ自らが手伝うのか、いつ自らが何かを防ぐために何ができるのかを理解する必要があります」。

彼のチームはその研究論文を「人間と機械が社会的に対話するとはどういうことかを理解するための、初めてで極めて真剣な試み」と呼んでいる。このような主張の正当性をめぐって議論はあるだろうが、彼らが極めて初期的な段階として解こうとしている問題は疑いもなく、人間の生活の中でロボットの役割がすごく大きくなろうとしている今日、ロボット研究者たちが今後ますます真剣に考慮すべき問題だ。

研究者たちが行ったシミュレーションテストでは、ロボット同士の「リアルで予測可能な」対話を開発した。そのシミュレーションでは、1人のロボットがもう1人の仕事ぶりをウォッチし、その目標を知ろうとし、その後両者は仕事をしながら目標達成に進んだり、それを妨げたりする。

プロジェクトのリーダーでフェローのRavi Tejwani(ラヴィ・テジュワニ)氏は次のように述べている。「私たちは、2つのエージェント間の社会的な対話のモデルを作るための数学的枠組みを公開しました。あなたがロボットで、X地点に行きたいとします。そのとき私はもう1つのロボットで、あなたがX地点へ行こうとしていることを見ます。私はあなたに協力して、あなたがX地点に速く到着できるように助けます。それは、Xを動かしてあなたに近くすることかもしれません。もう1つの、もっと良いXを見つけることかもしれません。あるいはあなたがXに到着するためにやるべき何らかのアクションを、やってあげることかもしれません。私たちの公式では「how(どうやって)」を見つけるための計画ができます。また「what(何)」は、ソーシャルな対話の数学的な意味に基づいて指定します。

そのモデルは現在、比較的単純な2Dのシミュレーションだ。チームは現在、3Dバージョンに移行しようとしており、また、ニューラルネットワークを使ったロボットのプランナーを加えて、ロボットがこれらのアクションから学ぶスピードを速めようとしている。

画像クレジット:charles taylor/Getty Images

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(文:Brian Heater、翻訳:Hiroshi Iwatani)

MITの研究者による自動運転の水上タクシーが、アムステルダムの運河で初航行

確かに、自動運転の水上タクシーが実用化されている都市は多くないが、アムステルダムはそのうちの1つになるかもしれない。先に、MITのCSAIL(コンピュータ科学・人工知能研究所)とSenseable City Laboratory(センサブル・シティ・ラボラトリー)の研究者たちは、自律的に航行する完全自動運転型のロボットボートを初めて進水させた。彼らはこのボートを「Roboats(ロボート)」と呼び、現地時間時間10月28日、運河で初航海を行った。

このボートは5人が十分に乗れるほどの大きさで、開発チームは廃棄物の回収や商品の配送などの、人間が操縦するボートで行っている作業にも使えると考えている。映画「Blade Runner(ブレードランナー)」から出てきたようなこの船は、バッテリーで駆動し、ドックに収まっている時にはワイヤレスで充電できる。チームの主張によれば、10時間の運行に十分な電力を搭載しているという。

自律的に進路を決定し、物体への衝突を避けるために、ロボートはLiDARと360度の視界を可能にする多数のカメラを使用している。ナビゲーションは、一般的な自動車のカーナビと同じように、GPSを使って現在地から目的地までの安全なルートを把握する。

アムステルダムの運河を順調に航行中のロボート(画像クレジット:Roboat)

「認識機能、ナビゲーション、制御システムの精度と信頼性が向上し、ラッチングも可能な近接接近モードなど新機能の導入や、 自動船位保持システムが改善されたことにより、今やこのボートは現実世界の水域を航行できるようになりました」と、MIT教授でCSAIL所長のDaniela Rus(ダニエラ・ルス)氏は語る。「ロボートの制御システムは、ボートに乗っている人の数に適応します」。

ロボートの設計で賢明な点の1つは、ユニバーサルプラットフォームを採用していることだ。これはバッテリーや推進システムの収容と併せて多目的に使用できる船体で、トップデッキを交換することによって、さまざまな用途に合わせて活用できる構造となっている。

「ロボートは24時間365日、船長がいなくても業務を遂行できるため、都市にとって大きな価値があります。しかし、安全上の理由から、レベルAの自動運転に到達することが望ましいかどうかは疑問です」と、プロジェクトの主任研究員であるFábio Duarte(ファビオ・ドゥアルテ)氏は語る。「陸にいるオペレーターが、コントロールセンターから遠隔操作でロボートを監視するシステムになるでしょう。1人のオペレーターが50台以上のロボートを監視することで、円滑な運用が可能になります」。

Roboat.orgでは、この技術が作動している様子を見ることができる。

画像クレジット:Roboat

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(文:Haje Jan Kamps、翻訳:Hirokazu Kusakabe)

MITの研究室から生まれたVia Separations、ろ過技術で製造業の脱炭素に貢献

Via Separations(ヴィア・セパレーションズ)は、MITの材料科学エンジニアのカップルが立ち上げたスタートアップ企業だ。彼らは製造プロセスに必要なエネルギー量を削減する方法を考え出し、結果として炭素排出量、エネルギー使用量、コストを削減することに成功した。米国時間10月21日、同社はシリーズB投資ラウンドを実施し、3800万ドル(約43億円)を調達したことを発表した。

今回のラウンドは、二酸化炭素の排出量を削減するための投資に注力しているNGP ETPが主導し、2040 Foundation(2040ファウンデーション)の他、既存投資家のThe Engine(ジ・エンジン)、Safar Partners(サファー・パートナーズ)、Prime Impact Fund(プライム・インパクト・ファンド)、Embark Ventures(エンバーク・ベンチャーズ)、Massachusetts Clean Energy Center(マサチューセッツ・クリーン・エナジー・センター)が参加した。

CEO兼共同設立者のShreya Dave(シュレヤ・デイヴ)氏によれば、この会社は製造工程で炭素を削減することによって、消費者がより環境に配慮した商品を購入できるようにするための手助けをしたいのだという。

「基本的に私たちのビジョンは、サプライチェーンのインフラを脱炭素化できれば、消費者が欲しいものと地球に良いことをする方法のどちらかを選択しなければならない、ということがなくなるというものです」と、同氏は筆者に語った。

Viaのソリューションは、製造工程の途中で輸送用コンテナに設置され、生産される製品のろ過システムとして機能する。デイヴ氏は、ろ過プロセスの仕組みを、パスタの鍋に例えて説明した。「熱を加えて水を沸騰させた鍋の中に入れるのではなく、ストレーナー(こし器)を通すのです。圧力をかけてパスタストレーナーのようなフィルターを通過させるわけです」。

それにはいくつかの利点があるとデイヴ氏はいう。まず、熱の代わりに電気を使うので、必要なエネルギー量が減る。熱を使うプロセスに比べて、90%ものエネルギーを削減できるという。さらに、このプロセスでは電気を使用するため、再生可能エネルギーから電気を得ることができれば、プロセスの電化とエネルギー効率の向上の両方が実現できる。

複雑なソリューションを構築している初期のスタートアップ企業として、Viaは当面、50億ドル(約5700億円)規模のパルプ製紙業界に集中することに決めたが、この技術は、石油化学、食品・飲料、医薬品など、他の業界にも広く応用できる可能性がある。

同社はこれまでに3件のパイロットプロジェクトを進めているが、最終的にはこのソリューションをサービスとして提供することを目標としている。これを導入する顧客企業は、資本コスト全体を削減することができ、メンテナンスの負担を顧客自身ではなくViaに押し付けることができる。また、同社ではソフトウェアによるモニタリングソリューションも構築しており、製品を監視することで、顧客が最大限の効果を得られるように支援し、メンテナンスの問題を早期に発見できるようにしている。

Viaは2017年にMITからスピンアウトした。現在の社員数は23名で、年内に30名に達することを目標としている。デイヴ氏は、多様性のある創業チームとして、共同創業者でCTOのBrent Keller(ブレント・ケラー)氏とともに、多様性のある社員の集団を作りたいと語っている。

「採用するすべての職種に多様な候補者がいるというのが私の哲学です。しかし、リソースに制約があるという現実もあります。ですから、私たちは最も広い視野が得られるように、リソースを配分するよう努めています」と、デイヴ氏はいう。それは、経験よりも可能性を重視した採用を意味するということかもしれない。彼女によれば、同社では採用時に厳格なアンチバイアス教育も実施しているという。

このスタートアップのアイデアは、デイヴ氏とケラー氏がMITの大学院生時代に、現在同社の主任研究員を務めているJeffrey Grossman(ジェフリー・グロスマン)教授のもとで行っていた研究がルーツになっている。

「共同設立者と私は水のろ過膜の研究をしており、水から塩を取り除くプロセスを、より安く、より良く、より速くする方法を検討していました。その結果、私たちが発明したものは、水にはあまり応用できないものの、水以外のものを原料とする化学品製造には大きな可能性があることがわかりました」と、デイヴ氏は述べている。

会社を立ち上げたとき、彼らは最終的に、温室効果ガスの観点からより影響力の大きい工業製品の製造に焦点を移すことにした。これは創業者たちが特に重要視している点である。

画像クレジット:Via Separations

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(文:Ron Miller、翻訳:Hirokazu Kusakabe)

MITがテスラ車ドライバーは「オートパイロット使用時に注意散漫になる」研究結果を発表

今週末までには、数千人のTesla(テスラ)車ユーザーが、同社の「Full Self-Driving(フル・セルフ・ドライビング)」と呼ばれる機能の最新ベータ版ソフトウェア(バージョン10.0.1)を、公道で試すことになる可能性がある。だが、米国の規制当局や連邦政府は、いくつかの顕著な事故が起きていることを踏まえ、このシステムの安全性を調査している

関連記事:米当局がテスラのオートパイロット機能を調査開始、駐車中の緊急車両との衝突事故受け

テスラの「FSD」や「Autopilot(オートパイロット)」システムは、名前から想像するのとは違い、実際には完全な自動運転が可能なシステムなどではなく、いわゆる先進運転支援システム(ADAS)に過ぎない。マサチューセッツ工科大学(MIT)は、このシステムが実際にはそれほど安全ではないのではないかという懸念を裏づける新しい研究結果を発表した。人間のドライバーが開始させた同社の運転支援システムが解除されるエポックのデータ290件を調査した結果、部分的にこのシステムを使用している場合、ドライバーが不注意になる傾向があることがわかった。

「視覚的な行動パターンは、『Autopilot』の解除の前後で変化する」とこの研究報告には書かれている。「システム解除前のドライバーは、手動運転に移行した後と比較して、路上を見る回数が少なく、運転に関係のない領域に集中している。手動運転に切り替わる前は、視線が道路から外れている割合が大きく、より長く前方に視線を向けて補われることはなかった」。

テスラのElon Musk(イーロン・マスク)CEOによれば、(オプションとして設定されている)FSDソフトウェアを購入したすべての人が、より多くの自動運転機能を約束するこの新しいベータ版を利用できるわけではないという。テスラはまず、ドライバーが十分な注意力を維持していることを確認するために、テレメトリーデータを使って、7日間にわたって個人の運転指標を取得する。このデータは、所有者の車両を追跡する新しい安全性評価ページにも使用される可能性がある。このページは保険にリンクされる。

MITの研究は、ドライバーがテスラのAutopilotシステムを推奨通りに使用していない可能性があることを示すものだ。Autopilotには交通状況に合わせて機能するクルーズコントロールや、自動的にハンドルを制御するオートステアリングなどの安全機能が搭載されているため、ドライバーは注意力が低下し、ハンドルから手を離すことが多くなる。このような行動が起きるのは、ドライバーがAutopilotの機能やその限界を誤解していることが原因である可能性があり、この機能がうまく働くほど、それらの誤解は強化される傾向があることを研究者たちは発見した。タスクが自動化されたドライバーは、視覚的・身体的な注意力を維持しようとすると自然と飽きてしまい、それがさらに不注意を生むと、研究者たちは述べている。

「A model for naturalistic glance behavior around Tesla Autopilot disengagements(テスラオートパイロット解除時の自然な視線の行動モデル)」と題されたこのレポートは、テスラの「Model S(モデルS)」および「Model X(モデルX)」のオーナーの日常生活を、1年以上にわたってボストン全域で追跡調査した後にまとめられたものだ。調査対象となった車両には、CAN-BUSとGPS、そして3台の720pビデオカメラから継続的にデータを収集する「Real-time Intelligent Driving Environment Recording(リアルタイム・インテリジェント運転環境記録)」データ収集システムが搭載されていた。これらのセンサーは、車両の運動、ドライバーと車両制御装置の相互作用、走行距離、位置情報、ドライバーの姿勢、顔、車両前方の景色などの情報を提供する。MITは約50万マイル(約80万キロメートル)分のデータを収集した。

この研究に関わった研究者たちは「自然主義的なデータに基づき、自動運転下におけるドライバーの注意力の変移の特徴を理解し、ドライバーが運転タスクに十分に従事し続けるためのソリューションの開発を支援することができる」という視線行動のモデルを作り上げた。これは、ドライバー監視システムが「不規則な」視線に対処するために役立つだけでなく、自動化がドライバーの行動に及ぼす安全上の影響を研究するためのベンチマークとしても利用できる。

Seeing Machines(シーイング・マシーンズ)やSmart Eye(スマート・アイ)のような企業は、すでにGeneral Motors(ゼネラルモーターズ)、Mercedes-Benz(メルセデス・ベンツ)、Ford(フォード)などの自動車メーカーと協力して、カメラを使ったドライバー監視システムを、ADAS搭載車に導入するだけでなく、飲酒運転や運転障害による問題にも対応している。技術はすでに存在しているのだ。問題は、テスラがそれを使おうとするかどうかである。

関連記事:ドライバー監視システム需要を喚起する米国の新しい飲酒運転規制条項

画像クレジット:Bloomberg / Contributor under a license.

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(文:Rebecca Bellan、翻訳:Hirokazu Kusakabe)

より安価な義手を求めて

Alt-Bionicsは、2019年の終わりにテキサス大学サンアントニオ校(UTSA)の技術シンポジウムに出場したまったく新しいスタートアップ企業で、波紋を呼んだ。同社は3BMの赤外線塗装硬化システムに次いで2位に終わったが、有望な技術とすばらしいストーリーを武器に国内外の話題をさらった。

同校のサイトに掲載された記事では、700ドル(約7万6000円)という義手の価格は、標準的なシステムにかかるコストの一部に過ぎないと紹介されていた。残りの記事のほとんどは、良いアイデアから市場性のある製品を生み出すまでの道のりに焦点を当てている。同社のCEO兼共同設立者であるUSTAエンジニアリング学科卒業のRyan Saavedra(ライアン・サーベドラ)氏は、この種の製品の価格は1万ドル(約109万円)から15万ドル(約1600万円)になるという。同社では3500ドル(約38万円)程度の価格設定を目指している。

この間、Alt-Bionicsのチームは製品開発の様子をSNSで公開してきた。今回は本格的な取材の前に、この3年間の歩みと今後の展望についてサーベドラ氏に聞いてみたい。そしておまけに、未公開のレンダリング画像をいくつ紹介する。これはAltは「最終製品を示すものではなく、特許の完成を発表するためにチームで作成したお祝いのレンダリング画像」という。

画像クレジット:Alt-Bionics

 

TC:なぜ義肢装具は法外に高価なのですか?

最初に言っておきたいのは、製造にかかる費用はそれほど高額ではないため、ユーザーにとっても高価になる理由はこれっぽっちもないということです。質問に対する答えは1つだけではないのですが、筋電義手(バイオニック・ハンド)を取り巻く法外な価格の背景にある複数の理由を、私なりにまとめてみたいと思います。義肢装具の最終的な価格 / コストには2つの部分があることがわかりました。そして第3の(しかし第2の)理由についても説明します。

まず、メーカー。メーカーはこれらの義肢装具を開発・作成し、義肢装具クリニック(これらのデバイスのフィッティングや購入ができる数少ない場所)に販売しています。義肢装具クリニックに販売されている最も手頃な筋電義手は、約1万ドル(約109万円)から始まり、上は数十万ドル(約数千万円)にもなります。奇妙なことに、この価格は義肢装具の機能や性能を必ずしも反映しているわけではありません。デバイスの価格は、最終的にはメーカーが決定します。大手のメーカーは、価格を下げられない最大の理由として、間接費を挙げています。

義肢装具クリニック。具体的にはまだ勉強中なのですが、これらのクリニックは医療保険面での対応をします。つまり、医療保険会社にLCode(メーカーが提案する筋電義手の保険コード)を提出し、保険金の支払いを受けます。これらのLCodeには、義肢装具士が選択できる償還額の下限と上限があります。償還額は一般的に義手の購入時に支払う金額よりも高く、クリニックや臨床医が調達、フィッティング、テスト、組み立て、患者のケアに費やした時間と労力をカバーしています。通常は(下限に近い償還額で)妥当なマージンが得られますが、1万ドル(約109万円)の義手に対して償還額が12万4000ドル(約1360万円)を超えたこともあります(2018年の患者の請求書より)。

技術的な停滞。筋電義手の技術は15年近く停滞しており、この分野の競争相手として企業が登場したのはごく最近のことです。この分野の大企業は、経橈骨(肘から下)の筋電義手装具という1つの分野だけでなく、複数の分野に取り組んでいます。つまり、彼らの関心は、義手の開発と手ごろな価格だけではないということです。停滞しているということは、既存の義肢装具やそのメーカーに迫る外部要因や力がないということなんです。つまり、価格を下げる理由がないので、価格が変わらない。これは、最初に申し上げた理由がよりいっそう大きな問題であることを裏付けていると言えます。

TC:より広範な医療コミュニティではどのように受け止められていますか?

すばらしいことにクリニック、臨床医、患者、ユーザーとなり得る人たち、そして他の競合企業、すべてが私たちのミッションを非常によく支持してくれています。このコミュニティや企業は競争相手ではありますが、技術の進歩を利用して人々の生活の質を向上させるという同じ目標を持っています。

3500ドル(約38万円)という低価格を実現していることに、最初は懐疑的な見方をされることもありますが、当社の技術やプロセスについてお話しするとすぐに納得していただけます。現在、義肢装具士のクリニックとの提携を検討しており、患者さんのためだけでなく、義肢装具士の修理やメンテナンスの負担を軽減する機器の開発を目指しています。

TC:プロジェクトはどのくらい進んでいますか?市場参入にあたり、現在のスケジュールを教えてください。

このプロジェクトは初期段階から脱したばかりで、約42%が完了しています。特筆すべき成果は以下の通りです。

  • アーミーレンジャー、ライアン・デイビスとの概念実証に成功。2019年12月
  • Alt-Bionicsを結成。2020年5月
  • D’Assault Systems(ダッソー・システムズ)から42,000ドル(約459万円)のSolidWorks助成金を受ける。2020年7月
  • 暫定特許出願。2021年6月
  • サンアントニオ市のSAMMIファンドから5万ドル(約547万円)の出資を受ける。2021年7月

当社のデバイスが市場に参入するまでの現在のスケジュールは、シードラウンドの資金調達が完了してから1年です。現在、目標金額20万ドル(約2189万円)のうち14万2000ドル(約1555万円)を調達しており、9月までに資金調達を完了したいと考えています。

TC:これまでの最大の課題は何でしたか?

FDA規制に従いながら資本を調達することです。FDAの規制プロセスが恐ろしく厄介なものであることは周知の事実です。医療機器を市場に投入しようとしている人たちが、そのプロセスと複雑さを理解できるように支援する専門企業もあるほどです。Alt-Bionicsは最近、テキサス州サンアントニオを拠点とするバイオメディカル・アクセラレータープログラムに受け入れられ、規制当局の専門家と協力して、市場へのスムーズな進出を目指しています。私たちの使命は崇高であり、ビジネスプランは堅実ですが、新型コロナウイルスは投資家に多くの心配や不安を与えました。対面での売り込みができないため、投資家の前に出ることができず、私たちのような会社にとって資金調達が通常よりも少し難しくなっています。

TC:資金調達の状況はどうですか?これまでにいくら調達しましたか、そしてもっと調達する予定ですか?

現在までにAlt-Bionicsは、少数の投資家から合計14万2000ドル(約1500万円)を調達し、サンアントニオ市のSAMMIファンドからは5万ドル(約547万円)の投資を受けています。現在、シードラウンドのために、適格投資家からさらに5万8000ドル(約635万円)の出資を募っています。ここから、市場参入まで1年というスケジュールが始まります(私たちはかなり有利なスタートを切っていますが)。Alt-BionicsはシリーズAに突入し、エンジニアの増員、技術のさらなる開発、国際市場への進出を目指します。

TC:途上国市場は重要なターゲットになるのでしょうか?

発展途上国は、特にNGOを通じたAlt-Bionicsの重要な市場であり、当社の国際展開において重要な役割を果たすでしょう。私たちは、これらの市場に当社の医療機器を提供する機会は大きいと考えています。手頃な価格で医療機器を提供することは、医療機器へのアクセスを提供するという我々の使命にとって極めて重要であり、この拡大は成功すると信じています。

それでは、通常のまとめに戻ろう。

画像クレジット:Berkshire Grey

Berkshire Grey(バークシャーグレイ)が「23億ドル(約2517億3700万円)以上」の食料品ピッキングロボットの契約を発表したとき、私の頭の中には1つの名前が浮かんだことを告白しよう。Walmart(ウォルマート)だ。数週間前にこのパネルでウォルマートのロボットを使った試みについて少し話した後、ウォルマートがこのカテゴリーで大きな新しい試みをしようとしているという噂を聞いていたからだ。

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Symboticとの取引は、必ずしもバークシャーグレイがウォルマートと提携していないことを意味するものではないかもしれないが、巨大小売企業が自動化に多額の費用を投じていることを話題にしたがっていることは注目に値する。少なくとも外から見ていると、これらの取引は、Amazonに対抗する準備ができているように見せるためのPRと、実際にAmazonに対抗するためのPRの両方を目的としていることが多いように思う(Win-Winなのかもしれない)。

画像クレジット:Walmart

この取引により、Walmartの追加の25カ所の配送センターにSymboticの技術が導入されることになり(2社は2017年からパイロットを実施)、Walmartによると「数年」かけて展開される予定だ。私は以前にもこのように推測したことがあるが(そしてこれからも考えは変わらないだろう)、これらのロボットを活用したフルフィルメント企業のうちいくつかはWalmartにとって朝飯前の買収だが、SymboticはTargetのような競合他社との既存のつながりを考えると、おそらく少し厳しいだろう。

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一方、バークシャーグレイは公開ルートを継続している。レボリューション・アクセラレーション・アクイジション(RAAC)の株主は、7月20日にSPAC(特別買収目的会社)の取引に関する投票を行う予定だ。一方、新しく買収されるFetchは、サプライチェーン・ロジスティクス企業のKorberと、フォークリフトに代わるように設計された新しいパレタイジングロボットの契約を発表した

画像クレジット:Facebook AI

7月第2週は2つのクールな研究プロジェクトがあった。Devinは、Facebook AI、UC Berkeley(カリフォルニア大学バークレー校)、Carnegie Mellon University(カーネギーメロン大学)のチームが、四足歩行ロボットが不整地に瞬時に適応できる方法であるRapid Motor Adaptationを研究していることについて書いていた。バークレー校の研究者の1人が言ったこの言葉は、問題の核心を突いている。「我々は砂について研究しているのではなく、足が沈むことについて研究しているのだ」。

画像クレジット:MIT CSAIL

一方私は、MITコンピュータ科学・人工知能研究所では、ロボットアームを使って人に服を着るという研究について執筆した。これは、高齢者介護用ロボットの機能性や、移動が困難な人を支援する技術として期待されている。

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カテゴリー:ロボティクス
タグ:Alt-Bionics義肢Berkshire GreyMITFacebook AIUC Berkeleyカーネギーメロン大学

画像クレジット:Alt-Bionics

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(文:Brian Heater、翻訳:Dragonfly)

見た目以上に難しい、人にジャケットを着せるロボットのプログラミングにMITチームが挑戦

私たちが大好きなYouTubeのポンコツロボットたちから学んだことがあるとすれば、人間とロボットのインタラクションは難しいということだ。硬いロボットの腕が、柔らかい人間の体の周りで繊細な作業をする方法を開発するのは、口でいうほど簡単ではない。

今週、MITコンピュータ科学・人工知能研究所(Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory、CSAIL)のチームは、ロボットアームを使って人の着替えを手伝う研究を紹介している。このような技術の将来性は明らかで、私たちの多くが当たり前のように思っているタスクを、モビリティの問題を抱える人々ができるように支援することだ。

その中でも特に大きなハードルとなっているのが、人の形を効率的にナビゲートし、相手を傷つけることのないアルゴリズムの開発だ。あらかじめプログラムされたモードでは、形状や人間の反応など、さまざまな変数に遭遇する。一方、変数に過剰に反応してしまうと、最適なルートがわからなくなりロボットが固まってしまうことがある。

そこでチームは、さまざまなシナリオに適応し、学習していくシステムの開発に着手した。

画像クレジット:MIT CSAIL

MITはブログ記事でこう書いている。「人間の安全性を理論的に保証するために、チームのアルゴリズムは人間のモデルの不確実性を推論しました。人間が他の人間を理解する方法をより忠実に再現するために、ロボットが1つの潜在的な反応しか理解できないような単一のデフォルトモデルではなく、多くの可能性があるモデルを機械に理解させました。ロボットはデータを収集することで、不確実性を減らし、モデルを改良していきます」。

チームは、この種のタスクに対する人間の反応についても研究する予定だという。

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カテゴリー:ロボティクス
タグ:マサチューセッツ工科大学

画像クレジット:MIT CSAIL

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(文:Brian Heater、翻訳:Aya Nakazato)

着用者の新型コロナ感染を検出できるセンサー搭載マスクをMITとハーバード大の研究者らが発表

着用者の新型コロナ感染を検出できるマスクのプロトタイプをMITとハーバード大が発表

MIT

マサチューセッツ工科大(MIT)とハーバード大学の研究者らは6月28日(現地時間)、約90分以内に着用者の新型コロナウイルス感染有無を診断できるフェイスマスクのプロトタイプを発表しました。マスクには使い捨てのセンサーが取り付けられており、このセンサーは他のマスクにも装着が可能。また、新型コロナウイルス以外の検出にも応用可能です。

このセンサーは、もともとエボラ出血熱やジカ熱などのウイルスを検出するために研究されていたもの。ペーパー診断用に開発した、凍結乾燥させた細胞機構をベースにしています。ようするに、有機材料で作られたバイオセンサーです。タンパク質やRNAなどの生体分子が凍結乾燥(フリーズドライ)の状態で含まれており、これが水分によって活性化されると、標的となるウイルスの分子と相互作用を起こし、色の変化などでウイルスの有無を検出できる仕組みです。

当初はウイルスに晒される機会の多い医療従事者向けに開発していたもの。白衣に取り付けることでウイルス暴露を検出できるウェアラブルセンサーとして、2020年初頭にはすでに完成していたとのこと。その後すぐに新型コロナのパンデミックが発生し、これを検出するためのマスクの開発に着手したとしています。

マスクの内側に装着することで、呼気中の唾液に含まれるウイルスを検出可能。なお、プライバシーに配慮し、色の変化は内側でのみ確認できるようになっています。

ハーバード大学の研究員Peter Nguyen氏は、ゴールドスタンダード(精度が高く信頼性があり広く容認されている手法)である高感度PCR検査と同程度の感度で、COVID-19の迅速な分析に使われる抗原検査と同じくらいの速さで検出できるとしています。

また、新型コロナウイルス以外にも、インフルエンザやエボラ出血熱、ジカ熱など、他の病原体を検出するセンサーも取り付けられるほか、もとの用途通り、衣服に装着しての利用もできるとのことです。

まだ試作品の段階ではありますが、承認プロセスなどを経て製品化を考えている外部グループからも関心を寄せられているとのことなので、意外と早く世に出てくるかもしれません。

(Source:MIT NewsEngadget日本版より転載)

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カテゴリー:ヘルステック
タグ:医療(用語)新型コロナウイルス(用語)センサー(用語)ハーバード大学(組織)マサチューセッツ工科大学 / MIT(組織)

ナノ加工された「十四面体」がケブラーを凌ぐ防弾性能を発揮

マサチューセッツ工科大学(MIT)とカリフォルニア工科大学(Caltech)の研究者は、ケブラーや鋼鉄よりも強靭なナノエンジニアリング素材を開発した。この素材は相互に連結した炭素の「十四面体」でできており、微小な弾丸の衝撃を見事に吸収した。

MITのCarlos Portela(カルロス・ポルテラ)教授が主導したこの研究は、ナノメートル単位で設計・製造されたナノアーキテクチャ材料が、超強靭なブラストシールドやボディアーマーなどの保護面として有効な手段となり得るかどうかを調べることを目的としている。

もっとも、十四面体をベースにした材料のアイデアは新しいものではない。複雑な14の面を持つ多面体(約15億通りのバリエーションがある)は、19世紀にLord Kelvin(ケルビン卿)によって、空間をそれ自体の複製で埋めるのに最も効率的な方法の1つとして提案された。

このような多面体を小さな空間にたくさん詰め込み、相互に連結することができれば、効率的なショックアブソーバーとして機能するのではないかと、ポルテラ教授たちは考えた。このような素材は、ゆるやかな変形ではテストされているが、弾丸や微小隕石のような強力な衝撃ではテストされたことがない。

そこで研究チームは、ナノリソグラフィ技術を用いて素材のブロックを組み立て、できあがった構造体を純粋な炭素になるまで焼き上げた。そして、この炭素構造体を、音速をはるかに超える幅14ミクロンのシリコン酸化物の弾丸で撃ったのだ。

画像クレジット:MIT/Caltech

特に密度の高いこの炭素構造体は、衝撃を非常によく吸収し、粒子の動きを止めた。重要なのは、粉々にならずに変形したことだ。

今回の発見についてポルテラ教授は、ニュースリリースで次のように述べている。「ナノスケールの支柱構造による衝撃圧縮の仕組みにより、この素材が大きなエネルギーを吸収できることがわかりました。ナノアーキテクチャではない、完全に高密度なモノリシック構造の素材と比較してということです。同じ質量のケブラーよりも、我々の素材の方が、はるかに効率的に弾丸を止めることができるでしょう」。

興味深いことに、研究者たちは、惑星の表面に衝突する隕石を描写するために一般的に用いられている方法が、衝撃と損傷を最もうまくモデル化できることを発見した。

今回発表されたのは初期実験の結果であり、今すぐに兵士が十四面体の防弾チョッキを着ることはないだろう。しかしこの実験は、このアプローチの有望な将来性を確実に示している。研究チームがこの素材を大規模に製造する方法を発見できれば、あらゆる産業分野で役立つ可能性がある。

この研究は、学術誌「Nature Materials(ネイチャーマテリアルズ)」に掲載された。

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カテゴリー:その他
タグ:マサチューセッツ工科大学カリフォルニア工科大学ナノエンジニアリング炭素

画像クレジット:MIT/Caltech

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(文:Devin Coldewey、翻訳:Hirokazu Kusakabe)