刺身ロボットは本物で、切り口を手探りする必要はありません

ロボットは、汗をかかずに箱を拾い上げ、荷物を仕分けし、ネジを締めることができます。人間のように歩いたり走ったりできる人もいます。しかし、生のサーモンの滑らかな部分を与えると、すべてが崩れ始めます。

ノルウェー科学技術大学のチームは、この問題の解決に着手しました。その結果、シェフの目の前で生のサケの切り身から刺身を作ることができる 3 本の腕を持つロボット、Sasami-Bot が誕生しました。

では、Sasami-Bot は実際にどのように機能するのでしょうか?

彼は 3 本の腕で仕事をきちんと分担しています。最初のアームが安定してサーモンをまな板の上に置きます。もう一方はシェフナイフとスライスを持っています。 3人目は、完成したスライスを箸でつまみ、トレイに移します。

これを単なる腕の賢い配置以上のものにしているのは、ロボットがその配置をどのように学習したかです。主任研究員の Sverre Herland 氏とそのチームは、仮想シミュレーション内で深層強化学習を使用して彼をトレーニングしました。

この技術により、ロボットは実際の魚で練習することなく、何千もの動きを練習し、試行錯誤を通じて学習することができます。

ナイフアームには、GelSight 触覚センサーも搭載されています。GelSight 触覚センサーは、まな板に到達した時点をロボットに正確に伝えるカメラが組み込まれた柔らかいゲル表面です。

テスト中、ロボットはサーモンのスライスを 34 枚切りました。まな板の上に落ちた28枚のうち26枚を箸でキャッチすることに成功した。ナイフの刃にくっついたさらに6枚のスライスがナイフの刃から直接取り除かれました。

各切断サイクルは平均 27.9 秒でした。この研究は npj Robotics に掲載されました (TechXplore 経由)。ほとんどのロボットは、硬くて予測可能なオブジェクトを扱うのに最適ですが、刺身ボットは、その料理用途が示唆するよりも実質的です。

リアルタイムの動作と調整により、繊細で不規則な材料を扱うロボットの例です。