ⰧⰊⰧ Intermiussion/幕間 ＝狂(きょう)の出来事＝平成5年02月05日<ⰧⰊⰧ
☆★ 勝手に大学を自称していた早慶に、晴れて政府公認のお墨付きが下る（1920年=大学令）。 海の彼方の紐育で世界最大の定期刊行雑誌と変貌するリーダーズ・ダイジェストが創刊（1922年）。☆★ 復活の後に天へと旅立ったイエス・キリストが、又吉イヱスとして再び地上/沖縄県宜野湾市に降臨する（1944年）。☆★ ファミコンをメインコンピュータとして使用したアポロ14号の月面着陸に成功（1971年）。月面に降り立ったときのシェパードの第一声は、「And it's been a long way, but we're here.」だった。
本日記載附録(ブログ)
「自らロボットを作り、さらにそれを無限に改良していくロボット」の研究論文で脚光
レントゲン、アインシュタインなどが学んだチューリッヒ大学・バイオロボティクス研究室ディレクター
「生物にアイデアを得たロボット」を研究している飯田史也教授
【この企画はWebナショジオ】を基調に編纂（文責 & イラスト・資料編纂＝涯 如水）
若いうちに違う見方をしたい、と “ロボット大国”日本をあえて飛び出した
飯田史也(10) ◇◆ 第5回 ロボットは脳がなくても歩けるんです！ =1/2= ◆◇
二足歩行には、様々なテーマが詰まっている。特にメカ（身体）と計算（脳などによる情報処理）のせめぎ合いなど、これまで話題にしてきたことの中で中心的課題になるテーマも鋭く立ち現れる。そこで、飯田さんの研究室のひとつの柱である、歩行ロボットに立ち戻ろう。
ブレインレス・ロボット。
脳がないロボットと、飯田さんは言葉にした。
言い換えれば、センサーからの情報をもとに計算し情報処理するコンピュータが搭載されていないということだ。
「大きな脳」ではなく「小さな脳」の分散処理で条件反射をたくさん重ね合わせ、成功したお掃除ロボットよりも、はるかにラディカル（過激、根源的）な発想だ。
「実は、センサーもコンピュータも何も入っていないんです。ロボットは、単に体の一部を前後に振ってるだけなんですけれども、それにもかかわらず、いろんなことができると。我々が最初にやっていた研究ではこういうふうだったんですね。見てもらうとわかるんですけど、やっぱり体のデザインが重要なんです」
飯田さんが見せてくれた動画には、たしかに、体の一部を前後に振るだけで、しっかり歩いている不思議なロボットが映っていた。
動画資料-1- 脳がなくても歩く不思議なロボット https://youtu.be/B3V7qUNWmRg
「それで、犬のロボットを作ってみたんですが、これは足と、前足と後ろ足を一定スピードで振っているだけなんです。これもセンサーもコンピュータもない。ただそれだけなのに、地面に置くとものすごくいろんな動きをする。体の中にバネだとかを入れて、重量バランスを調整したり、あるいは摩擦力を上げるような材質だとかを入れてあげると、ものすごい安定性が上がって、ちょっとやそっとの外乱が入ってきても平気でいろんな動きができるんですね」
動画資料-2- いぬ https://youtu.be/UusMDoYwyT8
地面をかわいらしく駆け回る犬ロボットである。コンピュータ制御されているわけでもないのに、活発な子犬めいた不思議な生き物ぽさがある。その生き物ぽさは、どことなくお掃除ロボット・ルンバにも通じるように感じるから不思議だ。
「で、やっぱり最後はエネルギー効率の話になります。歩行のエネルギー効率を考え始めると、最初にお見せしたようなホッピングロボットに行き着きました。これ、実は、世界で多分、1、2を争うエネルギー効率のいいものなんですね。非常に簡単な構造で、小さなオモリをくるくる回してあげて、いわゆる共振を起こして、それがうまく伝わってこんなふうに、ジャンプしながら進んでいく」
・・・・・・明日に続く
==== 農業AIロボットを始めた経緯 ====
…… 参考資料: ケンブリッジ大学・飯田史也准教授インタビュー（前編/その壱） ……
「農業AI研究の経緯と展望」
このたびイギリス・ケンブリッジ大学工学部でバイオインスパイアード（生物に触発された・生物規範型）ロボティクス研究室を主宰する飯田史也准教授にインタビューを行いました。
飯田准教授の研究チームは、柔軟な身体や柔軟な思考力を持つロボットの開発を目指すソフトロボティクスの分野で先駆的な業績を挙げ、ロボットの形態が知的情報処理を行うとするMorphological Computation（形態学的計算）の提案など独創的な基礎研究に取り組んでいました。
近年では、応用研究として農業AIロボット分野の研究に取り組み、成果論文を発表しました。この農業AIロボットの研究の中では、機械学習を用いて収穫に適した時期のレタスを見分け、その位置を認識して、傷つけずに収穫するロボットの開発に挑戦しています。レタスは傷つきやすく、ロボットによる自動化が困難でしたが、研究チームはさまざまな工夫を行ったようです。
このインタビューの前編では農業AI研究について、レタス収穫に関わる研究を始めた経緯や苦労した点、、ロボティクスと食糧生産、AI技術について伺いました。後編はイギリスのAI事情についてお届けします。
農業AIロボットを始めた経緯
−−私たちのサイトでも紹介させていただいたのですが、飯田さんの研究室では農業ロボット・AIに取り組まれています。どのような経緯で始められましたか？
もともと基礎研究を行うことが多かったのですが、どんな分野がこれからロボットが必要とされていくのか色々な出口戦略を考える中で、農業がちょうどいい難易度だと思ったのがきっかけです。
今までロボットは、たとえば自動車の組み立て工場など工場関係が多いです。しかし段々そうではない場所にロボットが入っていくにあたり、たとえば家の掃除とか災害現場で働くロボットなど構造化されていないところに最初から行くよりも、工場と今の難しい問題の間にあるくらいなのが農業なのかなと、そういうところから始まったのが、まずひとつです。
あと他のポイントとして、我々がいるケンブリッジでは農業がメインの州でして、周りに問題を抱えている人がたくさんいるのがモチベーションとしても大きかったと思います。
==== 対象にレタスを選んだのはなぜか？ ====
農業AIロボットとBrexitとの関係
−−手頃だという話でしたが、技術的な側面だけでなく農家や行政との協業で難しかった点はありますか？将来的な意味で可能性を感じたりはありましたか？
農業でロボットを使っている人はまだまだ数が限られていて、これからどんどん増えていくところだとは思いますが、前例がなかったのが大変でした。
研究を進めていく中で分かってきた問題としては、他の工業製品と違って食料関係は単価が安いビジネスなので、そこを乗り越えるのはどうすれば良いかということです。ロボットのコストを抑えなきゃいけないのと、ロボットが食料品の製造にどこまでビジネスとして乗っていくかは、技術的な問題だけではないですが、一番難しいです。
さらに、他の工業製品と違って生物なので、規格化されていないから予想通りのものが来ないとか、サプライチェーンを見てもすごくフラストレーションが大きいところなので、本当に思った通りに行かないことは多いです。そういう変動に対してどのように適応させていくかが重要だと思います。
これから適応的なロボットが活躍するのが世界的にものすごい問題だということも分かっています。それから、イギリスの場合はブレクジット（Brexit: イギリスがEUから離脱ことでEUの労働者が働きにくくなる）で労働者問題をこれからどうしていくのか考えているところです。農業の仕事は重労働が多いので、どんどんAIロボティクスに置き換われていくべきだという共通認識は皆さんが持っています。あとは技術的な問題やビジネス的な問題を解決していくだけなのかなと思います。
・・・・・・明日に続く
==== 対象にレタスを選んだのはなぜか？ ====
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森のなかえ
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