Cassie（キャシー）がAgility Robotics（アジリティー・ロボティクス）のデリバリー・ボット、Digit（ディジット）の基になったことはみなさんご存知だろう。しかし、このテクノロジーの進捗を追いかけている人なら、元々はダチョウにインスパイアされたCassieとして生まれたことも知っているに違いない。
このロボットは、Agilityの商業化の野望を後押しするだけでなく、二足歩行研究の有効なプラットフォームであることを証明した。オレゴン州立大学のJonathan Hunt（ジョナサン・ハント）教授が2017年に発表したCassieは、国防省の助成金100万ドルを目的に作られた。ロボティクス世界ではよくある話だ。
7月27日、オレゴン州立大学エンジニアリング・カレッジDynamics Robotics Laboratoryの研究チームは、Cassieを二足歩行の限界に挑戦させている方法を紹介した。チームによるとこのロボットは、1回の充電で繋がれずに５ km走ることができる。Cassieが人間の世界記録に到達することは当分なさそうだが、53分間（と3秒）の走行はこのテクノロジーにとって十分魅力的な実績だ。
ロボットの走行時間には約6.5分間のトラブルシューティングが含まれており、その間チームはコンピューターのオーバーヒートや急な方向転換による転倒などに対応した。
「Cassieは、設計上非常に効率的に作られたロボットなので、私たちはハードウェアの限界に挑戦し、何ができるかを見せることができます」と博士課程学生のJeremy Dao（ジェレミー・ダオ）氏が声明で語った。
チームによると、Cassieは深層強化学習アルゴリズムを使うことで事実上独学で走れるようになった。走っている最中にバランスをとって直立する方法をシステムが見つける。
「深層強化学習はAIにおける強力な手法で、走る、スキップする、階段を上り下りするなどのスキルを獲得することができます」と大学生のYesh Godse氏が付け加えた。
今年5月に同チームは、Cassieがライダーや搭載カメラを使うことなく階段昇降をするデモも披露した。
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（文：Brian Heater、翻訳：Nob Takahashi / facebook ）
