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ネット通販の隆盛で、「ロボット・ルネサンス」は加速する いかに機械は「倉庫」から進化を遂げるのか

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ネット通販の隆盛で、「ロボット・ルネサンス」は加速する いかに機械は「倉庫」から進化を遂げるのか

また、こうしたプロセスの一部を自動化することで、オンラインストアの受注処理コストが下がる(その結果、買う側が支払う金額も安くなる)。それと同時に「ロボット・ルネッサンス」に火が付き、倉庫を超えた広い範囲に影響が及ぶだろう。

「強化学習」で進化が加速する

工場のロボットといって思い浮かぶのは、走り回って物をとってくるといった単純で面倒な作業をロボットが担当し、人間は最も得意なこと(手を使う細かい作業)を行う構図だ。この構図は昔から存在している。

実際の箱詰めといった重要な(そして驚くほど複雑な)最終手順を担当するのは人だ。人の手の器用さに勝るものはない。しかしロボットはいま、「箱詰め」で目覚ましい進歩を遂げている。

この動きには、アマゾンが主催したコンテスト「アマゾン・ピッキング・チャレンジ」も貢献している。これは各チームがロボットにピッキング作業をさせて成果を競うコンテストで、学術界と産業界の溝を埋める役割を果たした。

「ロボット工学はとても長い間、研究ばかりに力を注いでいて、物事を実世界に当てはめることをしてきませんでした。実世界は難しすぎるからです」と語るのは、カリフォルニア大学バークレー校のロボット研究者であるピーター・アビールだ。彼の新しい会社、Embodied Intelligenceは、産業ロボットをより賢くすることを目指して活動している。「アマゾン・ピッキング・チャレンジは、人々が、『すごい、これって実世界のことで本当に必要なんだ。研究できるんだ』と語るもののひとつです」

例えば、サンフランシスコのKindredというスタートアップでは、受注から発送という一連の流れの最後の手順をロボットに教え込もうとしている。模倣学習と呼ばれる手法を用いて、アマゾンのようなサイトにあるさまざまな商品の最適なつかみ方をロボットに示すのだ。

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