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DeepFly3D、ハエのようなロボットを設計するディープラーニング

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October, 16, 2020, Lausanne--EPFLの研究者は、ハエの動きを3Dでモデル化するためにマルチカメラビューを使いディープラーニングベースのモーションキャプチャソフトウエアを開発した。究極の目的は、ハエのようなロボットの設計にこの知識を使うことである。

EPFLのBrain Mind Institute(脳と精神の研究所)の教授、Pavan Ramdyaは、EPFLコンピュータサイエンス研究所のPascal Fuaとともに研究リーダーとなってハエに注目している。

ハエは、人間にとって全く親しみやすくないが、それを救済する予想外の道がある。ロボットだ。ハエは、ロボットシステムの新しい設計について情報を提供する機能と能力を持っている。

「ほとんどの脊椎動物と違い、ハエは、ほぼどんな地形でも這い上ることができる。ハエは、脚の先端に吸着パッドや爪を持っているので、壁や天井に張り付くことができる。このため、ハエは基本的にどこへでも行くことができる。どんな表面でも、とどまることができれば、動くための適切な時を待つことでエネルギー消費を管理することができるので、それは非常に興味深いことである」。

ハエの挙動を支配する原理を引き出すこの構想が、ロボット工学の設計に情報を提供し、DeepFly3Dの開発を推し進めたのである。これは、ハエのためのモーションキャプチャシステムである。ハエは、生物学ではほぼ至る所で利用されているモデル生物である。

Ramdyaの実験セットアップで、ハエは、微小な踏み車のような小さな浮き球の上を歩く。同時に7台のカメラが、その全ての動きを記録する。そのハエの上方は動かせないステージに接着されている。ハエが、ボールの上を歩きながら常にその場所にとどまるようにするためである。しかし、ハエは、自由に動いていると「信じ込んで」いる。

集められたカメラ画像は、次にDeepFly3Dで処理される。これはRamdya とFuaの研究所でPh.D学生、Semih Günelが開発したディープラーニングソフトウエアである。「コンピュータ科学と神経科学を利用することで、われわれは長年の課題に取り組んだ」とRamdya波話している。

DeepFly3Dの何が特別なのかは、それによってハエ、他の動物でさえ、その3D姿勢を推測できることである。つまり、多様な生物学的アプリケーションにとって、前例のない分解能で自動的に予測し、挙動計測できる。ソフトウエアは、人手によるキャリプレートの必要はない。それはカメラ画像を使って自動的に、ハエの姿勢の計算により、それが犯したどんな誤りでも検出し修正する。最終的に、それはアクティブラーニングも利用してそのパフォーマンスを改善する。

DeepFly3Dは、ミバエの動き、姿勢、関節角度を3Dで効率的、正確にモデル化する方法を切り開く。他の生物でも同様に3D姿勢を自動的にモデル化する標準的な方法を示唆すると考えられる。

「ハエは、モデル生物として、取り扱いやすさと複雑さのバランスがよくとれている」とRamdyaは言う。「それがすることをどのようにそれがするかを学ぶなら、ロボット工学や医療への重要な影響が得られる。おそらく、最も重要なことは、比較的短期間でこうした洞察が得られることである」と同氏はコメントしている。
(詳細は、https://actu.epfl.ch)