バイオに向けて小刻みに動く

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ジュンカル・アルベライス・ムジカはスペイン出身で、スペインではタコが一般的なメニューです。 しかし、アルベライス氏は、ソフトロボット理論の研究を通じて、タコやそれに似た生き物を別の方法で評価しています。

タコの神経の半分以上は 8 本の腕に分布しており、それぞれの腕にはある程度の自律性があります。 この分散センシングおよび情報処理システムは、センシングとコンピューティングが組み込まれた人工システムの分散型インテリジェンスを設計する方法を研究しているアルベライス氏の興味をそそりました。 MIT で応用数学を学ぶ学生である Arbelaiz は、この秋に博士号を取得するまでの最後の数週間、最適な分散制御と推定の基礎に取り組んでいます。

彼女は、タコやクラゲなどの無脊椎動物の生物学的知性からインスピレーションを得ており、最終的な目標は、手術器具や探索などの狭い環境やデリケートな環境で使用できる柔軟な「ソフト」ロボットの新しい制御戦略を設計することです。 -救出ミッション。

「ソフトロボットの柔らかさにより、さまざまな環境に動的に適応できます。 ミミズ、ヘビ、クラゲを思い浮かべて、それらの運動能力と適応能力を脊椎動物のそれと比較してください」とアルベライス氏は言います。 「これは身体化された知性の興味深い表現であり、厳格な骨格が欠けていることで特定のアプリケーションに利点がもたらされ、現実世界の不確実性をより効率的に処理するのに役立ちます。 しかし、このさらなる柔軟性には、新たなシステム理論上の課題も伴います。」

生物の世界では、「コントローラー」は通常、脳と中枢神経系に関連付けられています。コントローラーは、筋肉が動きを実現するための運動指令を作成します。 クラゲや他のいくつかの柔らかい生物には、集中神経中枢、つまり脳がありません。 この観察に触発されて、彼女は現在、分散型の感覚情報共有を使用してソフトロボット システムを制御できる理論に取り組んでいます。

「センシングと作動がロボットの本体に分散され、搭載された計算能力が制限されている場合、集中型インテリジェンスの実装は困難になる可能性があります」と彼女は言います。 「したがって、感覚情報をローカルでのみ共有するにもかかわらず、望ましいグローバルな動作を保証する、この種の分散型スキームが必要です。 クラゲなどの一部の生物学的システムは、分散型制御アーキテクチャの美しい例です。移動は、(集中化された) 脳が存在しない状態でも実現されます。 これは、人間が作った機械で達成できることと比較すると、興味深いものです。」

MIT への流動的な移行

サン セバスティアンのナバラ大学での大学院研究がきっかけで、MIT 教授のジョン ブッシュとともに流体力学の研究をするようになりました。 2015年、彼は飛沫相互作用を調査するためにアルベラ​​イス氏を客員学生としてMITに招待した。 これが、Physical Review Fluids での 2018 年の論文と、MIT での博士号取得の追求につながりました。

2018 年に彼女の博士研究は学際的な社会技術システム研究センター (SSRC) に移り、現在は JR 東日本工学部教授で土木・環境工学部長のアリ・ジャドバイエ氏の助言を受けています。 工学部副学部長のアネット・“ペコ”・ホソイ氏は、機械工学のニール・パパラルド教授とジェーン・パパラルド教授であり、応用数学教授でもあります。 アルベライズ氏は、カリフォルニア大学サンタバーバラ校の制御・動的システム・計算センターの副所長、バッサム・バミー氏とも定期的に連携している。 彼女は、このアドバイザーのチームと協力することで、過去 5 年間にわたって興味を持ってきた学際的な研究プロジェクトを自由に探索できるようになったと語ります。

たとえば、彼女が使用するのは、システム理論的アプローチにより、時空間ダイナミクスを備えたシステムに最適な新しいコントローラーと推定器を設計し、これらのシステムを最適に制御するために必要な感覚フィードバック通信トポロジーの基本的な理解を得ることができます。 ソフト ロボット アプリケーションの場合、これは、このロボットの各「筋肉」を最適にトリガーするためにどの感覚測定が重要であるかをランク付けすることになります。 各アクチュエータが最も近い感覚測定値にしかアクセスできない場合、ロボットのパフォーマンスは低下しましたか? 彼女の研究は、空間的に分散されたシステムにおける閉ループのパフォーマンス、不確実性、複雑さの間のこのようなトレードオフを特徴づけています。