アトラックラボ、未来を予測するロボットAIプラットフォームを開発

アトラックラボが提供する革新的なロボットAIプラットフォーム

株式会社アトラックラボ（代表：伊豆智幸）は、新たに行動前に複数の未来を予測できるロボット AI プラットフォームを開発しました。このプラットフォームは、ドローン（UAV）、無人車両（UGV）、無人船舶（USV）に対応し、AIによる自律的な行動が可能になります。

プラットフォームの主な特徴

アトラックラボのプラットフォームは、「AT-SYNAPSE」を核に、共通ロボット制御層「AT-TOOLS」、機体・エッジ制御層「AT-ROS」、監視・データ連携層「AT-GCS」を統合したものです。これにより、ロボットが行う動作を共通のインターフェースでつなぎ、AIによる認識、分析、予測、指示が実現します。

特筆すべきは、AIが周囲の状況やリアルタイムのデータをもとに、複数の行動候補を生成し、それぞれの行動がもたらす結果を予測・評価することが可能な点です。この機能により、ロボットは危険な行動を採る前に事前にリスクを評価し、より安全で効果的な選択肢を選ぶことができます。

例えば、ロボットアームを搭載したUGVが地面に落ちた栗を拾う際、その行動にはさまざまなリスクが伴います。強くつかみすぎると栗を傷めてしまう、逆に力を入れなさすぎると持ち上げられない、周囲の障害物を確認しないで動かすと接触するリスクがある、といった具合です。

このように実際の物理空間で行動を試すことが難しい状況下でも、AIは栗の位置、形状、周囲の状況を考慮し、どのアプローチが最も安全かつ効果的かを計算します。これにより、ロボットは危険な行動を生成することなく、最適な手段を見つけ出します。

開発の背景と目的

現在、生成AIや画像認識技術が進化を遂げていますが、実際にロボットが行動する際には、リアルタイムでの制御や障害物の検知など、物理的な問題も考慮する必要があります。ロボットが自立して行動するためには、周囲の状況を認識するだけでなく「この行動をとると次に何が起こるか」を予測する能力が求められます。これを実現するためには、AIの推論だけでなく、機体側に万全の安全制御を組み込む必要もあります。

プラットフォームの構成

本プラットフォームは、次の4つの層で構成されています：
1. AI判断・未来予測層「AT-SYNAPSE」
AIが様々な状況やデータを解析し、複数の行動候補を生成します。それらを比較し、適切な行動を選ぶ能力を持たせました。

2. 共通ロボット制御層「AT-TOOLS」
各ロボットに共通の指示を提供し、移動や航行、飛行、経路計画などを可能にします。

3. 機体・エッジ制御層「AT-ROS」
リアルタイム制御を担い、機体固有の特性を吸収する層です。

4. 監視・データ連携層「AT-GCS」
操縦状態やセンサーデータをリアルタイムで確認し、AIの選択した行動や履歴を可視化します。

このような多層的な設計により、安全で高性能なロボットの運用が実現されます。特に、アトラックラボの目指すところは、ドローンやUGV、USVが「優秀なパイロット」を搭載したかのように行動できることです。

アトラックラボのビジョン

伊豆代表は、「危険な仕事や身体的負担の大きな業務をロボットに任せられる未来を目指している」と語ります。現実の物理空間でのAIの機能は社会のインフラとして広がり、より多くの場面で活躍できるロボットを牽引し続けることでしょう。

株式会社アトラックラボは、フィールドロボットSIerとして、設計から製品化、運用までを支援しています。これにより、これからの時代のロボットの進化を将来にわたって支えていきます。