ボルトを締める、ケーブルを束ねる、狭い場所に手を入れてパーツを交換する——人間にとってごく普通の作業でも、ロボットにはいまだに難しい。手先の細かい動きを制御するには、視覚だけでなく触覚も含めた複雑な情報処理が必要だからだ。
南カリフォルニア大学（USC）ヴィタービ工学部のErdem Bıyık助教授が、この問題に取り組む3年間の研究プロジェクトへの75万ドル（約1億1900万円）の助成金を、米海軍研究局（ONR）の若手研究者支援プログラム（YIP）から獲得した。同プログラムは全米で23人が選ばれる競争率の高い制度だ。
研究のテーマは「人間のフィードバックから器用なロボットハンドの動きを学習させること」。ロボットに複雑な動作を教えるには、現在は大量のデモンストレーションデータが必要で、細かいミスを修正するのも難しい。Bıyık氏のアプローチは、ロボットが人間の動きを目で見て学ぶ「視覚的デモ」と、「少し肘を下げて」のような言葉による音声フィードバックを組み合わせることで、より少ない手間で複雑な動作を習得させることを目指す。
軍事応用が出発点だが、Bıyık氏は家庭や工場、サービス業への展開を見据えており、研究で開発するツールとデータセットはオープンソースで公開する予定だ。
