【動画】千切りキャベツ50gを取り分けるロボット AI強化学習使い2時間で習得 ロボコムと東大松尾研

現在、日本国内では深刻な人材不足に陥っており、機械化が難しい作業内容の多い食品工場においては特に深刻な問題となっている。特に千切りキャベツに代表される細かい素材の場合、定量ピッキングには熟練の技が必要とされており、人手不足の中で、ロボットによる代替が望まれている。

そこで今回「ロボットシステムの設計専門会社」であるロボコム株式会社は、AI技術を持つ東京大学松尾研究室(松尾研)と相互の技術を統合し、最適なロボットハンド及び、学習ロジック・アルゴリズム・センシング方法などの開発を行うことで、この課題に挑み、解決することに成功したという。

「AIとロボット活用による自動定量ピッキングシステム」を開発したことを4月24日に発表。従来自動化が困難といわれていた、ロボットによる千切りキャベツの定量ピッキング動画を世界で初めて公開した。

■【動画】東大松尾研AIロボットハンド プレリリース動画

なお、同システム構築には2018年開催のロボット競技世界大会「WRC2018」ものづくり競技カテゴリーで、参加チーム中唯一課題を完遂した株式会社オフィスエフエイ・コムが協力している。



システムの特長

同システムの特長は、シンプルな構造と短時間で学習可能なアルゴリズムにある。


シンプルな構造

ボットハンドは3Dプリンタによって製造。把持するワークや量にあわせ、最適なハンドを1個から短納期で制作可能。センシングを含めたシステム構成も極力シンプルにすることにより、導入費用の削減とメンテナンス工数の削減を実現した。


短時間で学習可能なアルゴリズム

機械学習の一種である「強化学習」という技術を用い、ロボットハンドの制御を自ら学習。試行錯誤を繰り返すうちに目標となるグラム数に近い値を掴めるようになる。

ロボコムー東大松尾研 AIキャベツ定量ピッキング

学習回数と把持量の相関(把持量はロボットハンドに搭載したロードセルで計測)

東京大学松尾研究室 松尾 豊教授

今回の発表は、一見簡単そうに見えてもロボットで実現するのが難しかった作業が、AI技術の進展により、少しずつ機械化・自動化できるようになる一例を示しています。食品分野は大きな可能性のある分野のひとつであり、今後も人手不足という大きな社会課題の解決に向け、AI技術の産業活用を進めていきたいと考えています。



シンプルなロボットハンドと組み合わせたこの開発成果は、2019年7月4日から開催の展示会「FOOMA JAPAN 2019」でお披露目の予定。また、今後も同ロボットのバージョンアップの継続を行うと同時に、早期の実用化を目指している。

【 展示会出展内容 】

展示会名 2019国際食品工業展(FOOMA JAPAN 2019)
会期 2019年7月9日(火)~12日(金) 午前10時~午後5時
会場 東京ビッグサイト 南展示棟2ホール(南2G-21)
FAプロダクツブース(ロボコム、オフィスエフエイ・コム他 共同出展)

ABOUT THE AUTHOR / 

ロボスタ編集部
ロボスタ編集部

ロボスタ編集部では、ロボット業界の最新ニュースや最新レポートなどをお届けします。是非ご注目ください。

PR

連載・コラム