MITの研究者がカスタムチップを使ってロボットの「応答速度」を高速化

今回は「MITの研究者がカスタムチップを使ってロボットの「応答速度」を高速化」についてご紹介します。

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本記事は、TechCrunch様で掲載されている内容を参考にしておりますので、より詳しく内容を知りたい方は、ページ下の元記事リンクより参照ください。

MITの研究者たちは現在、ロボットがどれだけ速く情報を処理できるか（まだまだ遅い）と、どれだけ速く動けるか（現代のハードウェアの進歩のおかげで非常に速い）の間の大きなギャップに対処しようとしており、そのために「robomorphic computing（ロボモーフィック・コンピューティング）」と呼ばれるものを用いている。

この方法は、MITコンピュータ科学・人工知能（CSAIL）の卒業生であるSabrina Neuman（サブリナ・ノイマン）博士によって考案されたもので、応答時間を高速化するための手段として、ハードウェアアクセラレーションを提供することができるカスタマイズしたコンピュータチップを使用するというものだ。

特定の目的に合わせて、カスタマイズされた特注のチップというのは新しいものではない。しかし、企業や技術者が、ネットワーク接続を介して大規模なデータセンターとデバイスの間でデータを往復させるよりも、より控えめな電力と処理能力の制約のあるデバイスで、より多くのローカルコンピューティングを行うことを求めるようになるにつれ、カスタムチップはより一般的になってきた。

このロボモーフィック・コンピューティングという方法では、ロボットの物理的なレイアウトや用途に応じて設計された超特化型のチップを製作することになる。ロボットが周囲の環境を認識し、その中で自分を位置づけて理解し、それに基づいて計画される動作を考慮した上で、ソフトウェアのアルゴリズムをハードウェアアクセラレーションで補完すれば、最終段階の効率を大幅に向上させる処理チップを、研究者たちは設計することができる。

多くの人が日常的に遭遇するハードウェアアクセラレーションの典型的な例は、GPU（グラフィックス・プロセッシング・ユニット）だろう。GPUは基本的に、ディスプレイのレンダリングやビデオ再生などの画像処理を行うために特別に設計されたプロセッサだ。現代では、ほとんどすべてのコンピューターが画像処理を多用するアプリケーションを実行するため、GPUは広く使われている。しかし最近は、より高いカスタマイズが可能で効率的な小ロットのチップ製造技術が進化したおかげで、さまざまな機能を備えたカスタムチップの方が、より一般的になってきた。

MIT Newsでは、特にロボット制御用ハードウェアチップの設計を最適化する際に、ノイマン博士のシステムがどのように機能するかについて、以下のように説明している。

このシステムは、特定のロボットのコンピューティングニーズに最適なカスタマイズされたハードウェアの設計を作成します。ユーザーはロボットの手足のレイアウトや様々な関節の動き方など、ロボットのパラメータを入力します。ノイマン博士のシステムは、これらの物理的特性を数学的な配列に変換します。これらの配列は「疎」であり、ロボットの特定の解剖学的構造では不可能な動きにおおむね相当するゼロ値を多く含むということを意味します。（同様に、あなたの腕は特定の関節でしか曲げられないため、動きが制限されています。無限に柔軟なスパゲッティヌードルではありません）。

このシステムでは、配列の中の0以外の値だけを計算することに特化したハードウェアアーキテクチャを設計します。ゆえに結果として得られるチップの設計は、ロボットのコンピューティングニーズに合わせて効率を最大化するようにカスタマイズされたものになります。このカスタム化はテストで成果を発揮しました。

ノイマン博士のチームは、FPGA（Field-Programmable Gate Array）をテストで使用した。これは完全なカスタムチップと既製品のCPUの中間のようなもので、後者よりも大幅に優れた性能を実現した。つまり、実際にゼロからチップをカスタム製造した場合には、はるかに大きな性能向上が期待できるということだ。

ロボットが環境に対してより速く反応するようになるということは、単に生産の速度や効率が上がるというだけではない（もちろんそれもあるが）。人がロボットのすぐ側で作業したり、一緒に作業したりという状況で、ロボットをより安全に働かせることもできるということだ。これは、我々の日常生活の中でロボット工学がより広く使われるようになるための大きな障壁となっている。つまり、ノイマン博士の研究は、人間とロボットが調和して暮らすSF的な未来の扉を開くのに役立つ可能性があるのだ。

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画像クレジット：Ivan Bajic / Getty Images

【原文】

MIT researchers are looking to address the significant gap between how quickly robots can process information (relatively slowly), and how fast they can move (very quickly thanks to modern hardware advances), and they’re using something called “robomorphic computing” to do it. The method, designed by MIT Computer Science and Artificial Intelligence (CSAIL) graduate Dr. Sabrina Neuman, results in custom computer chips that can offer hardware acceleration as a means to faster response times.

Custom-built chips tailored to a very specific purpose are not new — if you’re using a modern iPhone, you have one in that device right now. But they have become more popular as companies and technologists look to do more local computing on devices with more conservative power and computing constraints, rather than round-tripping data to large data centers via network connections.

In this case, the method involves creating hyper-specific chips that are designed based on a robot’s physical layout and its intended use. By taking into account the requirements a robot has in terms of its perception of its surroundings, its mapping and understanding of its position within those surroundings, and its motion planning resulting from said mapping and its required actions, researchers can design processing chips that greatly increase the efficiency of that last stage by supplementing software algorithms with hardware acceleration.

The classic example of hardware acceleration that most people encounter on a regular basis is a graphics processing unit, or GPU. A GPU is essentially a processor designed specifically for the task of handling graphical computing operations — like display rendering and video playback. GPUs are popular because almost all modern computers run into graphics-intensive applications, but custom chips for a range of different functions have become much more popular lately thanks to the advent of more customizable and efficient small-run chip fabrication techniques.

Here’s a description of how Neuman’s system works specifically in the case of optimizing a hardware chip design for robot control, per MIT News:

The system creates a customized hardware design to best serve a particular robot’s computing needs. The user inputs the parameters of a robot, like its limb layout and how its various joints can move. Neuman’s system translates these physical properties into mathematical matrices. These matrices are “sparse,” meaning they contain many zero values that roughly correspond to movements that are impossible given a robot’s particular anatomy. (Similarly, your arm’s movements are limited because it can only bend at certain joints — it’s not an infinitely pliable spaghetti noodle.)

The system then designs a hardware architecture specialized to run calculations only on the non-zero values in the matrices. The resulting chip design is therefore tailored to maximize efficiency for the robot’s computing needs. And that customization paid off in testing.

Neuman’s team used a field-programmable gate array (FPGA), which is sort of like a midpoint between a fully custom chip and an off-the-shelf CPU, and it achieved significantly better performance than the latter. That means that were you to actually custom manufacture a chip from scratch, you could expect much more significant performance improvements.

Making robots react faster to their environments isn’t just about increasing manufacturing speed and efficiency — though it will do that. It’s also about making robots even safer to work with in situations where people are working directly alongside and in collaboration with them. That remains a significant barrier to more widespread use of robotics in everyday life, meaning this research could help unlock the sci-fi future of humans and robots living in integrated harmony.

（翻訳：TechCrunch Japan）

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