ボストンダイナミクスのAtlasやテスラのOptimusなどのヒューマノイドロボットは、驚異的な技術の進歩を示しています。洗濯物を運んだり、アクロバットを披露する能力は、まるでロボットが支配する時代がすぐそこに来ているかのようです。しかし、表面下には、効率性と実用性を脅かす根本的な問題が存在しています。

現在の課題

今日のヒューマノイドロボットは一般的に「脳優先」のモデルで動作しています。このアプローチは、動作やタスクの実行において、物理的な能力よりもソフトウェアやAIに大きな重きを置いています。ソニーのロボティクス部門によると、関節の柔軟性が限られたヒューマノイドは、自然な人間や動物の動きを模倣できず、その実用性が低下してしまいます。

この結果として、物理的なタスクを管理するために頑丈な中央制御システムを必要とする、重量でかさばる機械が出来上がります。このセットアップは非効率でエネルギーを多く消費します。例えば、テスラのオプティマスは、簡単なタスクに対して1秒あたり500ワットを必要とします。一方で、人間はより複雑な活動を少ないエネルギーでこなしており、現在のロボット設計には実際に非効率が存在しています。

減少する利益：今後の道

未来のロボットに対する人類の魅惑にもかかわらず、現在の路線は減少する利益へと向かっているかもしれません。テスラのオプティマスのようなロボットに搭載されたスマートAIは、強力なビジョンシステムを利用してTシャツを折りたたむような驚異的な技を実施できます。しかし、身体設計が硬直しているため、予測不能な環境に適応しにくいという制限があります。これは、自然が進化を通じて洗練した設計と競争する際の重大な欠陥です。

複雑な計算や過度なエネルギー消費なしに環境に自律的に適応できる物理的に智能な機械を構築することは、ロボティクスに革命をもたらす可能性があります。この伝統的なロボット技術からの逸脱は、現在成熟していない変革的な製造エコシステムを必要とします。

機械知能（MI）の約束

機械知能（MI）は、ロボティクスの新時代を唱え、自然からインスピレーションを受けた設計を推進します。形態的計算に焦点を当てることにより、研究者は、多様なタスクに有機的に適応できる受動的で智能なボディを持つロボットを作成することを目指しています。

ロンドンサウスバンク大学の研究者たちは、動物の腱の効率的なエネルギー貯蔵能力を模倣する構造を探求しています。ハイブリッドジョイントを使用することで、将来のロボットは人間の動きに似た多次元の流動性を伴う生き生きとしたモーションを実現できるかもしれません。

知能の統合：全体的なアプローチ

MIの統合が進むにつれ、ロボットが単なるハードウェアかソフトウェアにとどまらず、その両方を調和させた融合体となる未来が見えてきます。物理的に智能なボディに焦点を移すことで、ロボティクス業界は前代未聞の能力を解き放ち、機械が世界とより有意義に関わることを可能にするかもしれません。ScienceAlertによると、この道はロボティクスを実験室から日常生活に持ち込む新しい可能性と革新を約束します。