ボストン大学、自律型ロボットが最高の衝撃吸収形状を発見
ボストン大学工学部の研究室は、ロボットが自ら学習しながら、最も効率的にエネルギーを吸収する形状の物体を模索し、75.2％のエネルギー吸収効率を持つ構造が発見
そのために、ロボットは3Dプリンターで小さなプラスチック構造体を作り、その形と大きさを記録し、平らな金属面に移動させ、アラビア馬の成馬が四分の一の上に立つのと同じ圧力で押し潰す。その後、ロボットは構造物がどれだけのエネルギーを吸収したか、圧縮された後に形状がどのように変化したかを測定し、膨大なデータベースに細部まで記録する。
そして、潰された物体を箱の中に落とし、金属板をきれいに拭き取り、次の作品を印刷してテストする準備が整う。これは、ベイジアン最適化と呼ばれるもので、過去のすべての実験に基づいてロボットのコンピューター・アルゴリズムが設計と寸法を微調整したものである。実験に次ぐ実験によって、3D構造体は押しつぶされないように衝撃を吸収する能力が向上していく。
このような実験が可能なのは、機械工学のENG准教授であるキース・ブラウン氏とKABlabの彼のチームの研究のおかげである。「MAMA BEAR」と名付けられたこのロボットは、その長いフルタイトル「Mechanics of Additively Manufactured Architectures Bayesian Experimental Autonomous Researcher」を略したもの。2018年にブラウン氏と彼の研究室によって初めて構想されて以来、進化を遂げてきた。
2021年までに研究室は、機械的エネルギー吸収効率として知られるエネルギーを吸収する形状を作るという探求にマシンを設定した。この現在のイテレーションは3年以上継続的に稼働し、25000個以上の3Dプリントされた構造物で数十個の箱を満たした。
なぜこれほど多くの形状があるのかというと、エネルギーを効率的に吸収できるものには、無数の用途がある。例えば、世界中に輸送されるデリケートな電子機器のクッションや、スポーツ選手のニーパッドやリストガードなどだ。もしくは、世界中に輸送されるデリケートな電子機器のクッションや、アスリートのニーパッドやリストガードなどだ。
ブラウン氏は次のようにコメントしている。
ブラウン氏：このデータ・ライブラリーから、例えば自動車のバンパーや梱包用具をより良いものにすることができるでしょう。
理想的に機能させるためには、構造は完璧なバランスを保たなければならないという。つまり、守るべきものにダメージを与えるほど強くはならず、衝撃を吸収するのに十分な強度が必要だという。ブラウン氏によると、MAMA BEAR以前は、これまで観測された中で最も優れた構造物のエネルギー吸収効率は約71％だった。しかし、2023年1月、ブラウン氏の研究室では、ロボットが75％の効率を達成し、既知の記録を更新するのを目撃した。この結果は、「Nature Communications」誌に掲載された。
進化
各図形は、MAMA BEAR研究の記録的な形状を見ることができ、構造の進化を見ることができ。
#00069
2021年5月に作られたこの初期の設計は、効率評価44％を記録し、高さはわずか1.9センチメートルだった。
［#05226］
何千もの形を経て、MAMA BEARは小さいながらも大きな飛躍を遂げた。5カ間、約44％の効率で形状を作成した後、この形状は53％に跳ね上がった。
［#07214］
この実験により、効率は比較的わずかに向上した（56％）が、デザインは大幅に変更され、細い花びらのようなスパイクではなく、四つ葉のクローバーのような形状になった。
［#09419］
効率が 59％向上し、さらにMAMA BEARによる印象的なデザインが選択された。2022年1月に作成されたこの形状は、下に向かって中心が細くなる蝶に似ている。
［#16043］
2022年8月のこの時点で、MAMA BEARは効率が65％で、以前の16042のデザインよりもほぼ1センチ高い高さ2.5センチの形状を作成した。
［#17636］
さらに近づいてきました。2022年10月、前回の注目のデザインから1593のデザインを経て、この形状は71パーセントの効率を達成しました。そして、MAMA BEARはそれをさらに高く、2.78センチにしました。
［#21285］
これが、記録を破った形状のレンダリングだ。MAMA BEARは2023年1月13日にこれを 75% の効率で作成。高さは2.64センチメートル。
この実験の結果、効率評価 60％トのスターバースト効果が得られたという。同社は、2022年8月の時点で、MAMA BEARは効率が65%で、以前の16042のデザインよりもほぼ1センチ高い高さ2.5センチの形状を作成した。
2022年10月、前回の注目のデザインから1593のデザインを経て、この形状は71パーセントの効率を達成。そして、MAMA BEARはそれをさらに高く、2.78センチにした。
その記録的な構造は、研究者たちが予想もしなかったようなものだった。4つのポイントがあり、細い花びらのような形をしていて、初期の設計よりも高さがあり幅が狭い。
ブラウン氏：私たちは、ここに非常に多くの力学的データがあることに興奮しており、これを使ってより一般的なデザインについて学んでいます。
同チームの膨大なデータは、すでに最初の実生活への応用が始まっており、米陸軍兵士用の新しいヘルメット・パッドの設計に役立っている。ブラウン氏、スナップ氏、そしてプロジェクトの共同研究者であるエミリー・ホワイティング氏（BU大学芸術科学部コンピューターサイエンス学科准教授）は、米陸軍と協力し、特許出願中のパディングを使用したヘルメットが快適で、衝撃から十分に保護されることを確認するための実地試験を最近行ったという。パディングに使用されている3D構造は、記録的な作品とは異なっており、快適性を高めるために中央部が柔らかく、背丈が低くなっている。
ブラウン氏の自律型研究ロボットは「MAMA BEAR」だけではない。彼の研究室には、原子間力顕微鏡と呼ばれる技術を使って物質の分子スケールでの挙動を研究するナノBEARのように、さまざまなタスクをこなす「BEAR」ロボットが他にもある。ブラウン氏はまた、ENG機械工学助教授のイェルク・ヴェルナー氏と共同で、PANDA（Polymer Analysis and Discovery Array：ポリマー分析・発見アレイの略）と呼ばれる別のシステムを開発している。
ブラウン氏：その哲学は、機械学習と自動化を併用することで、研究をより迅速に行えるようにするというものです。 ただ速いだけではありません。普通ではできないことができる。そうでなければ達成できなかったであろう構造や目標に到達することができるのです。
2021年に実験が始まって以来、彼はママベアと密接に協力し、マシンビジョンとして知られる視力とテストプレートの洗浄能力をロボットに与えた。
KABlabは、自律的研究の重要性をさらに実証したいと考えている。ブラウン氏は、信じられないほど大量の構造や解決策をテストする必要があるさまざまな分野の科学者と協力し続けたいと考えている。すでに記録を更新したとはいえ、「最大効率に達したかどうかを知る能力はありません」とブラウン氏は言う。ブラウン氏のチームは、このデータベースが他にどのような用途に役立つかを研究している。また、25000個以上の破砕片をどのように巻き戻し、3Dプリンターに再装填し、材料をリサイクルしてより多くの実験に利用できるかも研究している。
ブラウン氏：機械的効率は、他の多くの材料特性と同様に、実験によってのみ正確に測定されるからです。
この研究は、全米科学財団と米陸軍の支援を受けた。
ボストン大学