Elfi Jäckel
Elfi Jäckel
Data scientist building AI-powered applications. 数据科学家，开发AI应用。AI搭載アプリ開発データ科学者。Datenwissenschaftler für KI-Apps.
こう考えてみてください。人工知能（AI）を搭載していない水中ロボットは、まるであなたがリモコンのコントローラーを使って、一歩一歩操作するドローンのようなものです。画面を見ながら「前進」ボタンを押せば少し前に進み、「左」ボタンを押せば少し左に動く。ロボット自身には何の考えもなく、完全に指示に従う「操り人形」です。
しかし、AIと機械学習の「脳」を搭載すると、状況は一変します。それは「操り人形」から、ある程度の自律性を持つ「潜水士」へと変わるのです。主な点は以下の通りです。
1. 物事を「見る」だけでなく、「理解」できるようになりました。
- 以前：ロボットのカメラが撮影した映像は、制御室に送られ、人間が画面を凝視して「ああ、これはパイプのようだ」「あの黒い塊は沈没船だろうか？」と判別する必要がありました。人間が少しでも気を抜けば、重要な情報を見逃す可能性がありました。
- 現在：AIは膨大な画像を学習することで、ロボット自身が識別できるようになります。魚を見れば、脳内で「これはカクレクマノミだ」と反応します。パイプの斑点を見れば、「これは腐食箇所で、深刻度は80%、記録が必要だ」と即座に判断できます。さらに、海底の散乱したゴミの中から、探している特定のターゲットを正確に見つけ出すことさえ可能です。これが「コンピュータービジョン」であり、ロボットに「考える目」を与えたことになります。
2. 自分で「道を見つけ」、そして「ルートを計画」できるようになりました。
- 以前：GPS信号が届かない深海では、ロボットは簡単に「迷子」になり、自分がどこにいるのか分からなくなりました。ソナーなどの装置を使っておおよその位置を推定するしかなく、操作は非常に困難で、うっかりすると岩礁に衝突したり、道に迷ったりする可能性がありました。
- 現在：AIには「SLAM」（Simultaneous Localization and Mapping、自己位置推定と環境地図作成）という技術があります。ロボットは泳ぎながら、ソナーやカメラで周囲の環境をスキャンし、リアルタイムで脳内に3Dマップを作成し、そのマップ上のどこに自分がいるのかを明確に把握できます。目的地座標を与えるだけで、ロボットは最も安全でエネルギー効率の良いルートを自分で計画し、進行中に障害物を自律的に回避します。まるで経験豊富なベテランドライバーのように、常にハンドルを握っている必要がある初心者とは違います。
3. 自分で「決定」できるようになりました。
- 以前：緊急事態、例えば任務目標が海藻に絡まったり、突然強い海流に遭遇したりした場合、ロボットは停止して「指示待ち」となり、陸上の人間が次の行動を決定する必要がありました。これでは時間がかかりすぎて、手遅れになることもありました。
- 現在：AIはロボットに意思決定能力を与えました。例えば、海底ケーブルの点検が任務だとします。ロボットはケーブルに沿って自律的に進み、ケーブルが砂に埋まっているのを発見した場合、迂回すべきか、それともツールを使って砂を吹き飛ばすべきかを自律的に判断します。強い海流に遭遇した場合は、推進器の出力を自分で調整して対抗し、任務を続行します。この自律的な意思決定能力により、複雑で変化の多い海底環境での生存と作業能力が大幅に向上しました。
4. 作業がより「器用」になりました。
- 以前：ロボットにマニピュレーター（ロボットアーム）が搭載されていても、その操作は非常に難易度の高い「クレーンゲーム」のようでした。単純な掴む動作を完了させるために、複数の関節を同時に制御する必要があり、非常に不器用で効率が極めて低かったのです。
- 現在：AIはマニピュレーターを非常にスマートにすることができます。画面上でターゲットをタップし、「掴め」と指示するだけで、AIがすべての関節の角度と力を自動的に計算し、安定して正確に掴む動作を完了させます。これは、科学サンプルの採取や機器の修理といった精密作業にとって、まさに雲泥の差です。
要するに、AIと機械学習技術は、水中ロボットを単なる「リモートコントロールツール」から、自律的に感知し、自律的に航行し、自律的に意思決定できる「インテリジェントエージェント」へとアップグレードさせました。これにより、人間が到達できない、より深く、より遠く、より危険な場所へロボットを送り込み、より複雑な科学調査や工学作業を、はるかに高い効率と安全性で遂行することが可能になったのです。