2023-02-15 しなやかな知能：ソフトロボットが変える人間と自然の関係

※本記事は、AI for Goodウェビナー「Exploring the future of biologically-inspired soft robots for good」の内容を基に作成されています。ウェビナーの詳細情報および視聴はhttps://www.youtube.com/watch?v=sLVUnZ0zn6w でご覧いただけます。登壇者は、イタリア技術研究所（IIT）ロボティクス准教授のBarbara Mazzolai氏、シンガポール国立大学ロボティクス教授のCecilia Laschi氏、ETHチューリッヒロボティクス助教授のRobert Katzschmann氏、およびモデレーターとしてUC Berkeleyの機械工学助教授Hannah Stewart氏の4名です。本記事では、ウェビナーの内容を要約しております。なお、本記事の内容は登壇者の見解を正確に反映するよう努めていますが、要約や解釈による誤りがある可能性もありますので、正確な情報や文脈については、オリジナルのウェビナーをご視聴いただくことをお勧めいたします。また、AI for Goodの最新情報については、公式ネットワーキングコミュニティ（https://aiforgood.itu.int/neural-network ）もご参照ください。

1. 開会・イントロダクション

Hannah： 本日のウェビナーへようこそ。私はUC BerkeleyでMechanical Engineeringの助教授を務めているHannah Stewartです。本日はモデレーターを務めさせていただきます。自然は長い歴史を通じて、発明家やロボット工学者たちにとって絶えざるインスピレーションの源であり続けてきました。動物たちが見せる巧みさや動きの自然さは、いまだ人工的な機械では完全には再現できていません。

本日のウェビナーが特に興味深いのは、「バイオインスパイレーション」と「ソフトロボット」という二つの概念が交差する点にあります。動物の体内には柔らかく伸縮性のある組織が豊富に存在していますが、それと同様に、ソフトロボットは柔軟な素材から構成されており、複雑で動的な非構造環境においても形状や動作を適応させることができます。これは、制御された安全な実験室の外、つまり現実世界での介入を可能にするうえで極めて重要な特性です。

柔軟素材を用いたロボット設計における最近の革新と発見は、社会に真に貢献できる新しいロボット応用への扉を開きつつあります。本日は、生物にインスパイアされたロボット分野をリードする4名の研究者にご登壇いただきます。皆さんには、まず陸上での応用、そして海中での応用へと私たちをご案内いただきます。それぞれ異なる生物からインスピレーションを得ており、バイオインスパイレーションの役割、AIがこの分野で果たしうる役割、そしてソフトロボットが社会においてどのような位置を占めるべきかについて、それぞれ異なる視点をお持ちです。

本ウェビナーの目的は、この分野における最先端の研究と最近のブレークスルーについての洞察を提供することです。それと同時に、「脳対身体」の問題、すなわち知能がどこに宿るのかという問い、あるいは物理的接触をどのように扱うかといった、依然として残る課題や問いに対しても批判的な視点から向き合います。さらに、社会に直接影響を与える要素、たとえばこれらのシステムの持続可能性や環境負荷についても論じます。まず4名のスピーカーにそれぞれ10分程度のご講演をいただき、その後30分間の質疑応答セッションへと移行します。

2. 講演①：植物にインスパイアされたエコロボットと持続可能性（Barbara Mazzolai）

2-1. 研究の基本哲学と生物モデルの選定

Mazzolai： 私が取り組んでいるのは、「エコロボット」と呼ぶべきアプローチ、すなわち持続可能性に貢献するロボットの開発です。私たちの研究の根幹にある哲学は、自然の生物が持つ特性や、動的に変化する環境条件への適応能力からインスピレーションを得て、新たなロボットを設計・開発するというものです。こうしたロボットは、産業的な操作・把持の領域のみならず、環境の探索・モニタリング、さらには環境保護にも活用できます。

重要なのは、私たちのロボットが深くバイオインスパイレーションに基づいているがゆえに、こうしたロボットプラットフォームをモデルとした生物システムに関する仮説を検証するためにも活用できるという点です。最終的な目標は、基礎科学と応用研究の両方を同時に発展させることにあります。私たちのモデルとなる生物は多岐にわたります。把持や操作のロボットに向けては軟体動物、特にタコのような頭足類、土壌探索ロボットには線虫なども対象としています。そして本日は特に、植物をモデルとした研究についてお話しします。

植物が特に興味深いのは、絶え間なく外部環境に適応しながら動き続けるという性質にあります。植物はその身体と形態、そして行動を継続的に変化させる高い可塑性を持っており、さらにエネルギーを賢く節約する「物理知能（physical intelligence）」とでも呼ぶべき特性を体現しています。

2-2. 植物の根を模倣した「成長するロボット」と環境センシング

Mazzolai： 私たちが長年にわたって研究してきたテーマの一つが、植物の根を模倣した「成長するロボット」の開発です。植物の根が土壌の中で動くことができる理由は、先端部で細胞分裂を行い、新しい細胞を付け加えながら伸長するという仕組みにあります。この方式によって、根は侵入時の摩擦圧力を大幅に低減できます。私たちはまさにこの成長メカニズムをロボットに模倣しました。

具体的には、ロボットの先端（チップ）の内部に小型の3Dプリント機構を搭載しています。熱可塑性材料をフィラメント状にして供給し、チップ内部の抵抗加熱素子によって温度を上昇させると材料が軟化し、層状に積み重なって固化することでロボットが「成長」するという仕組みです。成長の方向は、自然の根と同様にチップに統合されたセンサーによって制御されます。

この成長ロボットの概念は、根だけでなく、つる植物にも応用しています。センサーをチップに組み込むことで、視覚に頼らずに環境を探索できるロボットを実現しており、センサーの種類に応じてさまざまな環境情報、例えば汚染物質の検出なども可能です。

2-3. 植物のフック・葉面パッチ・種子散布ロボット

Mazzolai： 植物のもう一つの興味深い特性として、つる植物のアンカリング戦略があります。つる植物は幹や根の発達が十分でないため、自重で倒れないよう外部環境に固定する必要があります。そのために巻きひげや接着パッド、あるいはフック状の構造を発達させます。私たちが特に注目したのは、寄生植物であるガリウム・アパリン（Galium aparine）です。この植物は葉や他の植物に絡みつくためにフックを使います。

この天然フックの形態を詳細に分析し、それを模倣した人工マイクロフック配列を開発しました。このフックをミニカーの車輪に取り付けることで、さまざまな植物組織の表面を走行・登坂できることを確認しました。このアンカリング能力は、特に持続可能な農業への応用において大きな可能性を持っています。開発した葉面センサーパッチは、フックを介して葉の表面に取り付けられ、光・湿度・温度といったパラメータをリアルタイムで計測し、植物のストレス状態を農業従事者に伝達します。さらに、完全生分解性のバージョンも開発しており、このパッチはフックを通じて植物の維管束組織に薬剤を送達することができます。必要なときだけ必要な量の薬剤を供給するという、より持続可能な農業への貢献を目指しています。

次に種子散布戦略に目を向けると、ペラルゴニウム（Pelargonium）の種子が特に興味深い事例です。この種子の輸送構造は完全に「死んだ」材料、すなわち代謝活動も追加エネルギーも持たない材料で構成されているにもかかわらず、外部環境の湿度変化とセルロース層の相互作用だけで自律的に移動できます。私たちはこの自然の種子を詳細に形態分析・バイオメカニクス解析し、湿度に反応して動く人工種子型探索ロボットを開発しました。青色のセルロース層が湿度と相互作用して変形を生み出すという仕組みを人工素材で再現したのです。

この種子型ロボットにはさらに機能材料を付加することで、湿度・温度・水銀・CO₂といった複数のパラメータをその場でリアルタイムに検知できるようになります。私たちが参加しているあるヨーロッパのプロジェクトでは、ロボットが特定のターゲットと相互作用すると色が変化したり蛍光を発したりする仕組みを実装し、ドローンに搭載したライダー技術でその信号を読み取ります。追加エネルギーを一切必要とせず完全生分解性のこれらのロボットを自然の生態系に放ち、さまざまなパラメータを検知するというシナリオです。

2-4. 人工葉のトリボエレクトリック効果と「ライフサイクル型ロボティクス」のコンセプト

Mazzolai： もう一つご紹介したい取り組みが、植物からのグリーンエネルギー生成です。私たちは人工の葉を自然の葉と組み合わせ、風によって葉同士が摺動する際に生じるトリボエレクトリック効果（摩擦電気効果）を利用して電荷を発生させます。生成された正・負の電荷を収集することで、LEDや温湿度センサーなど人工デバイスを駆動するのに十分な電力を得ることができます。完全にグリーンなエネルギー源です。

興味深いことに、自然の葉同士が互いに触れ合うことでも少量の電荷は発生していますが、それが生物学的に何らかの意味を持つのかどうかは、現時点では分かっていません。この問いを植物の視点から探求することも、私たちが今後取り組みたいテーマです。

以上のような研究をまとめると、私たちは「ライフサイクル型ロボティクス（life cycle robotics）」というコンセプトを提唱しています。これは、ロボットが自然の生態系とより深く統合され、人間と協働し、環境からエネルギーを取り出して活動し、そして役目を終えたら生分解・再利用されるという一連のサイクルを設計思想の中心に据えるものです。このビジョンを実現するには、生分解性・再利用性を持つ新素材、自己修復材料、フレキシブルエレクトロニクス、そして何よりもロボットのエネルギー消費を設計段階から最小化するための新しい設計ルールが不可欠です。

3. 講演②：ソフトグリッパーによるキノコ収穫自動化（Mateo Cianchetti）

3-1. 農業自動化の社会的背景とキノコ産業の課題

Cianchetti： 私たちの研究所では、ソフトで柔軟な素材を活用したロボット工学を幅広い分野に応用しています。低侵襲手術向けのソフトマニピュレーター、高齢者の入浴を補助するソフトアーム、人工心臓や人工喉頭といった人工臓器、早産児の運動機能をモニタリングするソフトトイ、スポーツウェアや食品分野への産業応用など、その対象は多岐にわたります。本日は特に、食品分野における最新の成果、すなわち模倣学習ベースの制御を組み合わせたソフト機能性ロボットグリッパーによる繊細な農産物の収穫、具体的にはキノコの収穫自動化についてお話しします。

まず、なぜキノコなのかをご説明します。キノコは美味しい食材であるのみならず、抗ウイルス・抗菌・抗炎症特性を持ち、ビタミンB・D、カリウム、抗酸化物質の優れた供給源でもあります。こうした特性から、世界のキノコ市場は急速に拡大しており、過去10年間で2倍以上に成長しています。生産量の60%以上が生鮮市場向けに出荷されており、残りが加工・缶詰として流通しています。

この需要増大に対応するために農業自動化のニーズが高まっていますが、キノコ産業には特有の課題があります。生産コストのおよそ42%が労働費に費やされており、農場経営者の収益を大きく圧迫しています。さらに、未熟な収穫者が一人前になるまでには最大12週間にわたる訓練と監督が必要であり、その習熟コストも無視できません。そして、ようやく一人前になる頃には多くの作業者が離職してしまうという問題もあります。その背景には、キノコの栽培環境が作業者にとって過酷であるという事情があります。キノコの生育に適した高湿度・特定温度という環境条件は、長時間働く人間にとっては身体的負担が大きく、作業者・雇用者双方において病欠率が高い水準にあります。

こうした作業の一部は自動化が進んでいますが、キノコを実際に引き抜く「摘み取り」の動作は依然として人手に頼っています。その理由は、この作業が20mmから120mmにわたる多様なサイズのキノコに対して、繊細さ・感度・精度を同時に要求するためであり、ロボットにはまだ再現できていない能力だからです。現在存在するロボットによる解決策のうち、コストが安価なものは硬い素材や吸盤ベースのグリッパーを使用していますが、これらはキノコの表面に打撲傷を生じさせてしまい、商品価値と市場価格を下げてしまうという重大な問題があります。私たちのアプローチは、ソフトグリッパーに模倣学習ベースの制御を組み合わせることで、人間の収穫動作により近い方法で摘み取りを行い、有効性・信頼性・傷付き最小化を同時に実現することを目指しています。これはSDG9（産業・技術革新・インフラ）とも直接的に整合します。

3-2. ソフトグリッパーの設計と実験的検証

Cianchetti： 私たちの開発目標は、内蔵型のアクティベーションとセンシングを備え、身体知能（embodied intelligence）を持つ低コストなソフトボディグリッパーを開発することです。このグリッパーは、物体の形状やサイズへの適応性、把持の汎用性を持ち、キノコの信頼性の高い効率的な収穫を実現するものです。また、食品と安全に接触でき、環境への影響を最小限に抑え、多くの動作サイクルを経ても堅牢でメンテナンスフリーな新素材の工学的ブレンドを追求しています。

ハードウェア設計において最も重要なポイントは、熟練した収穫作業者の動作から学んだことを設計に直接組み込んだという点です。専門家の観察から、キノコを引き抜く際には「回転」と「傾斜」を組み合わせた複合的な手首動作が不可欠であることが分かりました。私たちはこの動作をグリッパーの手首部分に設計段階から組み込み、最小限のアクティブ制御で引き抜き動作を自動化できるようにしています。

指の部分については、「プラネット（planet）モデル」と呼ぶソフトな曲げアクチュエーターをベースに、パラメトリックFEM（有限要素法）解析によって設計を最適化しました。このFEM解析の目的は、キャップサイズの範囲全体にわたって適応できる曲げ特性を特定することです。具体的には、指とキャップの接触角が常に90度前後になるようにすることで、効果的な把持を保証するとともに、キノコを安定させるのに十分な力を確保する必要がありました。

ここで重要な点は、把持に必要な力の大きさは事前には分からなかったということです。安定した把持を保証しながらキノコを傷つけない力の範囲を明らかにするために、専用の力計測キャンペーンを実施しました。これは設計上の重要な前提条件を実験によって明らかにした事例です。また、安全上の懸念を生じさせないよう、低圧での動作を前提とした設計としています。

指先部分には適合性の高いサブチップを設け、キノコとの接触面積を広く確保できる構造としました。さらに、細い感圧センサーワイヤーを先端に統合し、接触時の相互作用情報を取得できるようにしています。センサーの配置構成については現在も研究中ですが、すでに予備的な結果から、タッチ・リリース動作や振幅変化を伴う周期的な荷重に対して本技術が有効であることが示されています。

実キノコ栽培ベッドでの予備実験では、グリッパーの動作を3つのフェーズに分けて評価しました。第1フェーズは「プレシェイピング」で、グリッパーをキノコのサイズに合わせて形状適応させます。第2フェーズは「把持」で、キノコを安定的に固定します。第3フェーズが「引き抜き」であり、手首部のアクティベーションによって回転・傾斜を伴う引き抜き動作を実行します。自由空間での動作特性の確認と、実際の収穫動作の双方において、この3フェーズ構成の有効性と技術的実現可能性が示されています。

3-3. メタ学習によるスキル転移と今後の展望

Cianchetti： 設計上の興味深い問いとして、「なぜ人間の手首動作を模倣するのか、それはベストな選択なのか」という議論があります。擬人化アプローチについては、私はこう考えています。まず出発点として、進化の過程で自然がすでに試行錯誤を重ねてきた人間のモデルから始めることは理にかなっています。少なくとも熟練収穫者と同等のパフォーマンスを達成することが最初の目標であり、その観点からスタート地点として人体を参照することは合理的です。しかしそれが最終的な到達点ではなく、人体を超えた設計へと発展させることもまた目標の一つです。実際、指の部分では人体よりも高い適応性と柔軟性を実現できると考えており、その意味では既に人間の手を超えた性能を目指しています。

スキル転移の面では大きな課題が存在します。熟練収穫者に動作を言葉で説明してもらおうとすると、彼ら自身が自分の動作を明確に言語化できないことが分かっています。このような暗黙知に対処するために、私たちはメタ学習のアプローチを採用しています。動作を明示的に形式化することなく、直接的に複合的な動作パターンを転移させようというものです。

今後の展望として、私たちはキノコ収穫で得られた成果と技術を農業分野全体、さらにはそれ以外の産業分野へと拡張していきたいと考えています。新素材・新アルゴリズム・新しい制御手法を組み合わせることで、ロボティクス導入のハードルを下げ、より多くの分野での実装を可能にしていくことが私たちの最終的なビジョンです。

4. 講演③：海洋生物にインスパイアされた水中ソフトロボット（Cecilia Laschi）

4-1. 海洋課題へのアプローチとバイオインスパイアードの問いの転換

Laschi： 私はこれまで、海洋生物から学んだ原理をソフトロボットに活かす研究を続けてきました。その背景にある動機の一つが、国連の持続可能な開発目標の一つである「海の豊かさを守ろう」という目標です。近年の報告が示すように、私たちの海は今、深刻な危機に直面しています。その最たる問題の一つがプラスチック汚染です。

ロボットはこれまでも海洋探索において大きな貢献を果たしてきましたが、その多くはいわゆる「ペラジック（遠洋）ゾーン」、すなわち水中を航行する形態のものであり、依然として広大かつ未解明の領域であるベンシック（海底）ゾーンへの到達はあまり進んでいませんでした。しかし、海面を漂うプラスチックが注目を集めている一方で、プラスチックは分解されてマイクロプラスチックとなり、海底のベンシックゾーンにまで沈着していることが明らかになっています。問題の「氷山の一角」が海面のプラスチックであるとすれば、その水面下には海底という、より難しい課題が広がっているのです。

ここで私は、バイオインスパイアード・ロボティクスにおいて通常私たちが問いかける問い、すなわち「自然から学んで問題を解決できないか」という問いを、ある時から転換して考えるようになりました。シンガポール植物園を訪れた際に、自然界の生命形態の多様さに圧倒されたことがきっかけです。SFが描くいかなる異星の生命体も、地球上の自然が生み出した多様性にはとても及ばないと感じました。そこで私が問い直したのは、「私たちは自然の中にまだ存在しないものを発明できるのだろうか」という問いです。この視点の転換は、ロボットが自然に学ぶだけでなく、自然そのものの一部として機能するという発想へとつながっています。

4-2. タコの運動原理のモデル化と水中ロボットへの実装

Laschi： ベンシックゾーンへのアプローチを考えるとき、タコは理想的なモデルとなります。タコはまさに海底に生息する生物であり、ロボット工学の観点から非常に魅力的な特性を数多く備えています。把持と操作の能力という点では、見かけ上は無限の自由度を持つ複雑な動作を行いながら、実際にはその形態そのものと水との相互作用によって制御が大幅に簡略化されています。エネルギー効率の観点からも極めて優れており、私たちはこの流体力学的な効率性をロボット工学に活かすことを目指しています。

タコはまた、脚（腕）を使った水中歩行においても興味深いモデルです。脚は水中では一般的に効率的な推進手段ではありませんが、タコの脚は硬直していないがゆえに、水中でも効率的な歩行を実現できます。さらにジェット推進、すなわちマントルと呼ばれる体の一部を収縮させることで推進力を生み出す遊泳様式も、ロボットへの応用において重要な原理です。

しかし、こうした生物学的な原理をロボット工学と工学設計に転換するためには、その原理を数式で記述することが不可欠です。私たちが扱うモデル化の課題は、非常に複雑な多物理・マルチスケールの問題です。ソフトボディの変形だけでも十分に複雑ですが、さらにアクチュエーターによる内部的な相互作用、そして固体あるいは流体との外部的な相互作用を同時に考慮しなければなりません。連続体力学や集中定数パラメーターなど複数のモデル化手法を駆使しながら、ソフトボディの非線形性と内外の相互作用を連成させることが私たちのアプローチの核心にあります。

水中歩行ロボットの開発においては、マントルの変形とその流体力学的効果を連成したモデルを構築しました。このモデルから導かれた重要な知見が、自己安定的なロコモーションの存在と、その極めて低い消費電力という実験的発見です。水中での姿勢保持という難しいタスクにおいても消費電力が低く抑えられることが確認されました。さらに興味深いことに、クラウド（カニ類）の歩行も、タコのために構築した同一のモデルで記述できることが分かりました。これは生物をまたいだ運動原理の普遍性を示唆する発見であり、モデルの汎用性という観点から非常に重要な意味を持ちます。モデルが確立されれば、その後はある意味で動物モデルから離れ、特定の用途に特化した工学的設計へと移行できます。

4-3. 海底マイクロプラスチック採取ロボットと材料の持続可能性

Laschi： このモデルと原理に基づいて開発したロボットが、海底の堆積物サンプルを収集してマイクロプラスチックを探索するための水中歩行ロボットです。このロボットは非常にシンプルなコントローラーで動作します。障害物に対する適応は制御によって行うのではなく、脚部の力学そのものによって実現しています。つまり、身体の構造と素材の特性が制御の代わりを担うという、ソフトロボティクスの本質的な設計思想を体現したロボットです。

このロボットを海底環境に展開する際には、当然ながら私たちが守りたいその海洋環境を汚染しないことが絶対条件です。ここでソフトロボティクスが非常に大きな可能性を持っています。ロボットを構成する素材を根本から見直すことで、海洋環境に適合した素材、さらには生分解性の素材でロボットを構築することが可能になるからです。これはBarbara（Mazzolai）が提唱したライフサイクル型ロボティクスのコンセプトとも完全に合致します。

ロボット工学全体が抱えるEウェイスト（電子廃棄物）の問題に対して、ソフトロボティクスは素材選択の自由度の高さを活かして貢献できる可能性があります。少なくともソフトロボットの分野から始まり、将来的には他の技術分野にも波及していくことが期待できます。海から学び、海のために働き、海と共存するロボットを設計するというビジョン、これが私の研究の目指すところです。自然に学んだロボットが、今度は自然そのものを守るために機能する。そのような循環的な関係性こそが、バイオインスパイアードソフトロボティクスの究極の姿だと私は考えています。

5. 講演④：筋肉駆動の水中ソフトロボットとAIによる設計最適化（Robert Katzschmann）

5-1. 自然の筋肉に学ぶ動機とSophieの開発・実地展開

Katzschmann： Ceciliaの素晴らしい講演に続いて、私からも水中ソフトロボットの研究をご紹介します。私たちのグループもまた、水中という領域においてバイオインスパイアードソフトロボットの研究に取り組んでいます。

まず、なぜ自然の筋肉に注目するのかをお話しします。自然界を見渡すと、驚くべき運動能力を持つ生物が数多く存在します。たとえば、死後もなお水流に逆らって泳ぎ続けることができる魚、獲物を捕らえるために柔軟かつ適応的に水中を移動するタコ、非常に自由度の高い動作を実現する象の鼻、そして精緻な器用さを持つ人間の手。これらすべてに共通しているのは、筋肉という駆動システムの存在です。私たちのロボット研究の根本的な問いは、こうした自然の能力を模倣するだけでなく、将来的にはそれを超えるロボットを構築できるかどうかという点にあります。

この問いに応えるべく開発したロボットの一つが、ソフトテールを持つ水中ロボット「Sophie」です。Sophieはソフトな尾部を用いて水中で遊泳し、魚と同様の波動推進メカニズムを実現しています。Sophieの実地展開で特に印象的だったのは、フィジーの珊瑚礁における実験です。Sophieを珊瑚礁に投入し、搭載した水中カメラによって周囲の海洋生物の行動を観察しました。従来の水中ロボットが持つスラスターや電磁モーターの騒音・振動と比較して、Sophieはより静粛かつ非侵襲的に海洋生物に近づくことができるという利点を実証しました。

しかしSophieには大きな課題がありました。内部に電磁モーターとポンプを搭載する必要があったのです。解体してみると、内部にはモーターとポンプが詰まっていました。自然界にはこのような騒音を発し、非持続的な材料で作られたモーターは存在しません。自然が使っているのはひたすら筋肉であり、筋肉は静粛で変形可能です。この認識が、次のステップへの動機となりました。

5-2. 静電気筋肉の開発からバイオハイブリッド技術へ

Katzschmann： Sophieの課題を受けて、私たちが次に取り組んだのが電磁モーターを使わない筋肉型アクチュエーターの開発です。その一つが静電気筋肉（エレクトロスタティック・マッスル）です。このアクチュエーターは基本的にキャパシタンスとして機能しており、電圧を印加するとリラックス状態から収縮状態へと変形します。これを実際のロボットに適用するため、多素材プリンターを用いて魚の形状のボディを造形し、そこに2本の筋肉ストリングを組み込んだ小型の魚型ロボットを作製しました。このロボットを油中に配置したところ、完全に無音での水中遊泳を実現することができました。電磁モーターを使用した場合と比較して、静粛性において大きな前進です。

しかし、自然の筋肉と比較すると静電気筋肉にはまだ重要な特性が欠けています。自然の筋肉は静粛であるだけでなく、自己修復能力を持ち、持続可能な素材から構成されています。現時点の静電気筋肉にはこれらの特性が備わっていません。この認識から、私たちは次の段階として「バイオハイブリッド技術」の探求を始めました。

バイオハイブリッド技術とは、動物から採取した筋肉細胞をプリンティング技術と組み合わせて、人工の筋肉構造体を構築するアプローチです。この技術はもともと組織工学の分野から生まれたものであり、私たちはそれをロボティクスに応用し、スケールアップさせようとしています。具体的には、心筋細胞を出発点として使用します。実験室でプリントした収縮性筋肉構造体が、電気刺激によって自律的に収縮する様子をすでに実現しています。心筋細胞は本来、刺激がなくても自発的に収縮するという特性を持っており、この特性を活かして動作させることができます。

将来的なビジョンとしては、動物から一度だけ採取した細胞株を、それ以降は動物なしに自己増殖させ、その細胞を積み木のように積み重ねて筋繊維を構築し、さらにはそれを用いてロボットを駆動する筋肉アーキテクチャを組み上げるというシナリオを描いています。現在エレクトロニクスや流体機構によって担われている機能を、将来的には組織ベースのセンサーや筋肉で少しずつ置き換えていく、そのような未来です。灌流システムや神経系までを組み込んだロボットが実現する可能性もあります。これはまだ非常に初期段階の研究ですが、方向性としては明確です。

5-3. シミュレーションと機械学習を用いた形状・制御の同時最適化

Katzschmann： これらの筋肉駆動ロボットをより効率的かつ目的に適した形で設計するために、私たちはシミュレーションと機械学習を組み合わせた設計最適化の手法を開発しています。核心的な問いは、ロボットの形状とアクチュエーション（筋肉の配置と制御）をどのように最適化するかという点です。

具体的なアプローチとして、まずパラメータ化された魚形のデザイン空間を定義します。さまざまな出発形状の魚型ボディを用意し、それぞれに筋肉を配置します。これらの設計をシミュレーション環境に投入すると、シミュレーターはそのロボットが前進する速さやターンの性能など、動的な挙動を評価します。形状パラメーターと制御パラメーターの両方を調整しながらこの最適化を反復することで、特定のタスク、たとえば高速遊泳に最適化されたハイブリッドな設計を導き出すことができます。

この最適化プロセスにおいて、ニューラルネットワークを制御器の設計と連続補間の両方に用いることで、設計空間内の任意の点における性能を予測し、より効率的な探索を実現しています。最終的に、3つの出発形状から最適化によって導かれたハイブリッドな形状デザインが生成され、高速遊泳において優れた性能を示しました。

次の課題は、このシミュレーション結果を実際のハードウェアに照合させることです。いくつかの魚尾型ロボットを実際に製作し、シミュレーションの予測と実機の挙動を比較しています。固体のシミュレーションについてはある程度の整合性が取れてきていますが、さらに難しいのが流体シミュレーションとの連成です。死んだ魚が水流に逆らって効率的に泳ぎ続けられるという事実が示すように、流体と固体の相互作用の理解なしに水中ロボットの真の最適化はできません。

この流体と固体の連成シミュレーションを効率的に実現するために、私たちは物理インフォームド機械学習（Physics-Informed Machine Learning）を活用しています。具体的な例として、2次元の非圧縮性流体の流れを考えます。左から流体が流入し、流路の中に円柱形の障害物が置かれているとします。この障害物の位置をリアルタイムに変化させた場合でも、流体シミュレーションを即座に再計算して結果を表示できるシステムを構築しました。その仕組みは、流体の挙動を記述する物理方程式をロス関数として定式化し、そのロス関数を用いてニューラルネットワークを最適化することで、物理的に整合した流体シミュレーターをネットワーク自体の中に内蔵するというものです。これにより、固体の変形から流体への影響、そして流体から固体への反力という双方向の連成を効率的にモデル化する基盤が得られます。

最後に、今後の課題として私が重要と考えるものをまとめます。ハイブリッドな硬軟ロボットの構築、複雑な多素材製造の高速化、コンパクトな電源システムの開発、持続可能な素材の活用、そしてロボットの完全自律化です。特に持続可能性の観点は重要で、海中に展開したロボットが機能を停止した際に海底に沈んでそのまま廃棄物となるのではなく、環境に適合した素材と技術によって海を汚染しない形で設計されることが、私たちが目指すべき方向性です。

6. 質疑応答：AI・設計手法・社会的インパクトをめぐる議論

6-1. AIの役割、デジタルツイン、ハイパフォーマンス計算と身体知能の相補性

Hannah： まず最初の質問はMazzolaiさんへです。センシングとアクティベーションを一体化したソフトデバイスを、環境条件に応答させるというアイデアは非常に美しい一方で、設計上の問題としても非常に挑戦的に思えます。この設計メカニズムと制御においてAIはどのような役割を果たしているのでしょうか。

Mazzolai： とても興味深い質問です。私たちのアプローチでは、設計ルールの出発点として「バイオロジーファースト」という原則を採用しています。まず生物モデルにおける素材の配置を詳細に調査し、そこから原理を抽出します。その次の段階で、数理モデルやAIを部分的に活用します。たとえば人工種子の場合、環境の湿度量に応じた挙動を検証・予測するために数理モデルを用い、場合によってはAIも組み合わせています。ただしすべての場合にAIを使うわけではなく、生物から原理を抽出し、数理モデルで検証し、設計・製作へと移行するというプロセスが基本です。

Hannah： 次にKatzschmannさんへ、これらのロボットの設計や応用可能性を評価するうえで、メタバースやデジタルツインのような環境が役割を果たすと思いますか。

Katzschmann： 私たちが取り組んでいるデジタルツイン的な課題の最も近い事例は、すでにご説明した構造最適化のためのFEMシミュレーションです。素材特性や環境条件との相互作用をすべてシミュレートしようとしています。将来的には、ロボットの設計と新しい応用の探索はメタバース的な環境の中でより多く行われるようになると思います。誰もがアクセスできるオープンな仮想環境の中で、決まったビルディングブロックを使ってロボットを組み立て、泳がせたり走らせたり物を掴ませたりできる。MinecraftのようなゲームでブロックをAI世界に並べるように、柔軟で動く素材でロボットを組み立てて動かせる環境があれば、アイデアを持つ誰もがロボット設計に参加できます。これは非常に重要な方向性だと考えています。

Hannah： ハイパフォーマンス計算と身体知能の相補的な役割についてはどうお考えですか。計算集約型の設計プロセスと、実際の動作時の制御の簡略化はどのように両立するのでしょうか。

Cianchetti： ハイパフォーマンス計算が根本的な役割を果たすのは、特に設計フェーズにおいてです。身体の設計は決して単純ではなく、非常に複雑です。しかしその複雑な計算は設計段階で一度だけ行えばよく、いったん動作サイクルに入れば制御は大幅に簡略化されます。つまり複雑さは「動作時」から「設計時」へとシフトするのです。私たちが最も活用しているのはFEMシミュレーションで、素材特性とあらゆる環境条件や物体との相互作用をシミュレートしています。もちろんシミュレーションと現実の間にはリアリティギャップが残っており、それを埋めることが引き続きの課題です。

Laschi： 付け加えると、ソフトロボティクスの分野では「次の飛躍のために何が必要か」という問いが盛んに議論されています。私はデジタルツインや精密なモデリングがその鍵を握ると強く思っています。モデリングはある意味で複雑ですが、制御は確かに簡略化できます。しかし設計そのものは単純ではなく、そこにこそ計算モデルが貢献できる余地があります。身体とアクチュエーターの相互作用、そして外部環境との相互作用、この三つの要素を完全に連成してモデル化できれば、分野に真の飛躍をもたらすことができます。特にソフトロボットの設計において、その効果は絶大でしょう。

Mazzolai： さらに重要な点を加えると、このようなモデリングはロボットの設計改善だけでなく、私たちがモデルとしている生物システムそのものへの理解を深めるためにも使えます。どの原理をロボットに転換すべきかを理解することは、時に非常に難しい。生物をモデル化することで、ロボット設計に立ち返る循環的なメリットが生まれます。ヒューマノイドでも今まさにその効果が現れていますが、植物や軟体動物などのモデルにおいても同様に、デジタルツインは次世代のロボットと生物学の双方にとって大きな力になると思います。

6-2. ライフサイクル・材料メモリ・細胞由来筋肉の社会的インパクト

Hannah： Mazzolaiさん、あなたの発表では葉に取り付けるパッチを実際に屋外のフィールドで使う様子を見せていただきました。これらの機械は永遠に外に置いておいても安全なのでしょうか。ライフサイクルの観点からどのようにお考えですか。

Mazzolai： まさに私たちが取り組んでいる核心的な問いです。一方では、ロボットをより深く自然の生態系に統合していく必要があります。そのためには再利用可能であるか生分解性でなければなりません。同時に、そのロボットがどれくらいの期間機能すべきかを明確に理解する必要があります。たとえば葉面パッチであれば、どれだけの量の薬剤をどのタイミングで放出すべきかを決めるためにも、稼働寿命の設計は不可欠です。現時点では、このような新技術に類似した既存の技術は存在しません。私たちのシステムはすでに生分解性を備えていますが、使用する素材の特性をチューニングすることで、1時間なのか2週間なのか、あるいはそれ以上なのか、必要な稼働期間に合わせて寿命を調整しようとしています。そして非常に重要なことは、こうした技術の設計段階から農業の専門家を巻き込むことです。技術を開発してから使い道を探すのではなく、実際に必要とされているものを最初から一緒に作ることが、正しいアプローチだと確信しています。

Hannah： 関連して、バイオポリマーや「材料メモリ」とでも呼ぶべき能力を持つ素材についての質問も届いています。

Mazzolai： 非常に興味深いテーマです。私たちがすでに使用している素材の中にも、ある種のメモリ機能を持つものがあります。これは、環境に適応しながら身体と行動を変化させるロボットを開発するうえで特に重要です。植物は良い例で、脳を持たないにもかかわらず、素材の中に記憶が宿っています。ある物体や他の生物との相互作用を、素材レベルで「記憶」しているのです。私たちはこのような機能をマイクロプロセッサーだけでなく素材そのものに実装しようとしています。センサーとして機能し、かつ記憶としても機能する素材を使うことで、制御の複雑さを設計段階から削減できます。現時点では確立したルールは存在せず、ゼロから発明していく段階ですが、これはエネルギー消費の削減にもつながる重要な方向性です。

Hannah： Katzschmannさん、あなたは細胞を使った人工筋肉についてお話しくださいました。社会的なインパクトや含意という観点から、細胞を使ってロボットを作ることの意義をどのようにお考えですか。

Katzschmann： 発表でも少し触れた心筋細胞を用いた筋肉の研究ですが、その最終的なインパクトは次のようなシナリオに向かっています。細胞をコントロールし、配置し、ボトムアップで構築する能力を高めることができれば、細胞から筋繊維を作り、その筋繊維を組み合わせてロボットを駆動する筋肉アーキテクチャを構築できます。重要なのは、将来的にはその細胞が非常に持続可能な供給源から得られるという点です。動物から一度だけ採取した不死化細胞株を、それ以降は動物を必要とせず自己増殖させ、ビルディングブロックとして使い続けることができます。現在エレクトロニクスや流体機構が担っている機能を、将来的には組織ベースの素材で少しずつ置き換えていく。灌流システムや神経系まで統合していけば、今私たちが人工的に作っているすべてのものを、いつかは生体組織で代替できるかもしれません。私たちはまだそのごく初期段階にいますが、方向性は明確です。

6-3. フィールド普及の障壁と今後の研究課題

Hannah： Laschiさん、あなたはソフトな身体とソフトなコントローラーの両方から柔軟性を探求されており、硬い素材と柔らかい素材を組み合わせてもいます。ソフトな素材とボディのコンプライアンスと、コントローラーのコンプライアンスのバランスをどのように取っているのでしょうか。

Laschi： 私はソフトな身体の役割を非常に重視しています。特に環境との相互作用を受け取り、それをロボット自身の動きの制御に活かすという観点から。極端な話、身体だけですべての制御を肩代わりできる可能性もありますが、それは非常に特定の環境やタスクにのみ成立する話です。特定の生態的ニッチの中ではうまく機能しますが、ロボットに複数のタスクをこなさせ、より広い状況に対応させようとすれば、やはり何らかの脳、つまりソフトウェアと計算と制御が必要になります。そしてソフトロボットにおいては、学習ベースのコントローラーが非常に適合性が高いと感じています。ロボット自身が自分の身体の動かし方を学習するというアプローチは、モデルベースの手法よりもはるかに有効な場合が多い。なぜなら、ソフトボディを完全にモデル化して動作を仕様化することは、従来の剛体リンクロボットと比べてはるかに複雑だからです。ソフトな身体とソフトなコントローラーは互いを補い合う存在だと私は捉えています。

Hannah： ソフト材料が海水という環境において特に重要である理由についてはどうお考えですか。

Laschi： 海底という環境を見渡すと、そこに生息する生物の多くはソフトな身体を持っています。タコがその最たる例です。その理由は同じで、海底という環境との相互作用をより効果的に利用できるからです。硬い剛体の水中ロボットは海底での作業を想定していません。スラスターやプロペラを持つ従来の水中ロボットにとって、環境との接触は避けるべきものです。しかしソフトロボットにとっては、その接触こそが利用すべきリソースなのです。

Hannah： 最後に、バイオインスパイアードソフトロボットが実際のフィールドで本格的に普及するために乗り越えるべき障壁は何でしょうか。Laschiさん、この問いに答えていただけますか。

Laschi： バイオインスパイアードソフトロボットの設計には、今のところより形式的な手法が必要だと強く思っています。私たちの分野では、ある意味で共通して使われている暗黙的な手法があります。まず生物を観察し、次のステップを大体把握して、原理を確認するための初期プロトタイプを作り、工学ツールを駆使して最終プロトタイプを設計し、場合によってはそれが製品化される。しかしそれぞれのケースが独自の道筋をたどっており、体系的に使える理論的なツールや確立されたメソドロジーがまだ不足しています。数理モデリングツール、そして業界での産業的生産に繋がるより確立した設計手法、これが整備されれば、分野全体に大きな違いをもたらすでしょう。ソフトロボティクスは非常に若い分野でありながら、すでに豊かな成果を上げてきました。しかし次の飛躍のためには、この形式的な基盤の整備が不可欠だと私は考えています。

7. クロージング

Hannah： 本日は4名の皆さんから本当に素晴らしい講演と議論をいただきました。バイオインスパイアードソフトロボティクスという分野が、植物・海洋生物・筋肉といった多様な自然のモデルから着想を得ながら、社会課題の解決に向けて着実に前進していることを改めて実感しました。持続可能な農業、海洋環境の保護、新しい素材と設計手法の探求、そしてAIとの融合。これらすべてが一つの分野の中で交差しているという事実は、このフィールドの豊かさと可能性を示しています。本日の議論を通じて、「脳対身体」という問い、つまり知能がどこに宿るのかという根本的なテーマについても深く考えさせられました。ご登壇いただいたBarbara、Mateo、Cecilia、Robertの4名に心より感謝申し上げます。

Anna： 本日のAI for Goodセッションにご参加いただいた皆さま、ありがとうございました。モデレーターのHannahによる素晴らしい進行と、登壇者のBarbara、Cecilia、Mateo、そしてRobertによる刺激的な議論に感謝いたします。参加者の皆さまにも、活発なご質問とコメントをいただき、大変充実したセッションとなりました。引き続き、AI for Goodのプログラムをオンラインでご確認いただき、ロボティクス関連のセッションにもぜひご参加ください。2週間後には「ロボットが持続可能であるために何が必要か」をテーマとしたウェビナーを予定しています。本日のセッションはここで終了となりますが、この後15分間、ニューラルネットワーク上で登壇者と参加者が直接交流できるネットワーキングセッションを設けています。引き続きご参加いただき、議論を深めていただければ幸いです。