人間らしい「視覚から物体間に働く力を想起する能力」をＡＩが再現することに成功

産業技術総合研究所 インダストリアルＣＰＳ研究センター オートメーション研究チームの花井 亮 主任研究員、堂前 幸康 研究チーム長、Ｉｘｃｈｅｌ Ｒａｍｉｒｅｚ 主任研究員、牧原 昂志 リサーチアシスタント、原田 研介 特定フェロー、人工知能研究センター 尾形 哲也 特定フェローは、視覚情報から物体間に働く力を想起するＡＩ技術を開発しました。

人間は物体にかかるおおまかな力や物体の柔らかさなどを視覚のみから経験的に推論し作業することができます。例えば崩れやすそうなものや柔らかそうなものを見つけたら、崩したりつぶしたりしないように丁寧に扱わなければいけないと考えます。このように人間は経験に基づき視覚から異なる感覚を呼び起こすことで、多様な行動を計画することができます。

本研究では、このような人間らしい「視覚から異なる感覚を想起する能力」をＡＩが再現することに成功しました。物理シミュレーター上で物体間にかかる力を可視化した仮想的な経験データを構築し、この仮想的な経験から視覚と別の感覚（力）の関係をＡＩが学習することでこれを実現しました。

実験では、カメラ１台で未知の物体間に発生するおおまかな力分布をリアルタイムで可視化することに成功しました。また力分布を理解したロボットが周辺の物体の損傷が小さくなるように指定された対象物を持ち上げるなど、人間らしい推論に基づく行動ができることを確認しました。今後、ロボットによる丁寧な物体操作や、自動運転における事故予測などに役立つことが期待されます。

本研究開発成果は、２０２３年１０月１日から５日まで開催のロボット分野の国際会議「ＩＥＥＥ／ＲＳＪ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｒｏｂｏｔｓ ａｎｄ Ｓｙｓｔｅｍｓ（ＩＲＯＳ）２０２３」にて発表されます。