[論文レビュー] Regenerating Soft Robots through Neural Cellular Automata

Kazuya Horibe, Kathryn Walker+1 more|arXiv (Cornell University)|Feb 4, 2021

Cellular Automata and Applications参考文献 56被引用数 7

ひとこと要約

本論文は、局所的な細胞相互作用に依存する神経細胞自動機（NCA）ベースの手法を提案し、模擬的なソフトロボットが損傷を負った形態を再生可能にすることで、怪我後の部分的な運動機能回復を実現する。この手法により、損傷を負った二足歩行ロボットでは、元の運動性能の最大67％を回復させ、局所的情報のみを用いた人工系における自己修復の可能性を示した。

ABSTRACT

Morphological regeneration is an important feature that highlights the environmental adaptive capacity of biological systems. Lack of this regenerative capacity significantly limits the resilience of machines and the environments they can operate in. To aid in addressing this gap, we develop an approach for simulated soft robots to regrow parts of their morphology when being damaged. Although numerical simulations using soft robots have played an important role in their design, evolving soft robots with regenerative capabilities have so far received comparable little attention. Here we propose a model for soft robots that regenerate through a neural cellular automata. Importantly, this approach only relies on local cell information to regrow damaged components, opening interesting possibilities for physical regenerable soft robots in the future. Our approach allows simulated soft robots that are damaged to partially regenerate their original morphology through local cell interactions alone and regain some of their ability to locomote. These results take a step towards equipping artificial systems with regenerative capacities and could potentially allow for more robust operations in a variety of situations and environments. The code for the experiments in this paper is available at: \url{github.com/KazuyaHoribe/RegeneratingSoftRobots}.

研究の動機と目的

• ヒドロラやサンショウウオなどの生物における再生現象にインspiredされ、ロボット系における形態的再生の欠如に取り組む。
• グローバルな調整を一切用いず、局所的な細胞レベルの相互作用に依存するソフトロボットの損傷回復メカニズムを開発すること。
• 神経細胞自動機（NCA）が、模擬的なソフトロボットが失われた体部を再生し、損傷後に運動機能を回復できるかを検証すること。
• 損傷の位置と形態の複雑さと、再生の有効性との関係を評価すること。
• 生物学的発生原理を模倣した、将来の物理的ソフトロボットにおける内在的再生能力を実現する基盤を構築すること。

提案手法

• 神経細胞自動機（NCA）を用いて、1つの細胞からソフトロボットを成長させ、進化的アルゴリズムにより発生的ルールを学習する。
• NCAは、局所的な近隣状態に基づいて細胞状態遷移を決定する畳み込みニューラルネットワークを採用し、分散型の成長を可能にする。
• 2つの別個のNCAを訓練する：1つは初期形態発達用、もう1つは損傷後の再生用。
• 損傷はロボット構造から細胞を削除することでシミュレートされ、損傷状態からNCAを再起動することで再生を開始する。
• 進化的最適化を用いて、運動を支援する形態と再生を可能にするNCAネットワークを訓練する。
• 運動性能は、物理シミュレーション環境における前進速度を測定することで定量的に評価する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 神経細胞自動機を備えたソフトロボットは、局所的な細胞相互作用のみを用いて損傷を受けた形態を再生できるか？
• RQ2 損傷後、再生されたソフトロボットは、元の運動性能をどの程度回復できるか？
• RQ3 損傷の位置と範囲が、形態的再生および機能的回復の成功に与える影響は何か？
• RQ4 1つのNCAアーキテクチャが、初期発達と損傷後の再生の両方をサポートできるか？
• RQ5 現在の進化的トレーニングにおける限界は、完全な形態的および機能的回復を達成する上でどのようなものか？

主な発見

• 二足歩行ロボットは片側を失った後、元の運動性能の67％を回復する形態を再生した。これは、形態的類似度が低くても高い機能的レジリエンスを示している。
• 三足歩行ロボットは片方の脚を失った後、ほぼ完全な形態を回復したが、元の運動性能の50％未満にとどまり、小さな欠損部でも機能に深刻な影響を及える可能性を示している。
• 多脚ロボットは損傷後に完全に崩壊し、機能的な運動機能の再生に失敗した。これは、複雑な形態が損傷に対して極めて感受性が高いことを示している。
• 対称的なロボット、特に二足歩行ロボットでは、残りの側が補完することで、形態的忠実度が低くても運動機能の回復が成功した。
• 本手法は、局所的・分散型の再生が模擬的ソフトロボットにおいて実現可能であることを示した。これは、将来的なハイブリッドまたはバイオ統合型システムへの実装可能性を示唆している。
• 結果から、損傷の位置が再生成功の鍵を握っていることが明らかになった。対称的なロボットは非対称または複雑なロボットよりも高い機能的回復を示した。