カイユ・ハンがNSFキャリア賞を受賞

ハング氏の研究により、不確実性の高い状況でもロボットが見慣れない物体を操作できるようになる。

AsianScientist (2023年8月2日) - コンピューター科学者のカイユ・ハン氏は、不確実性の高い状況で見慣れない物体を操作できるロボットの開発で、全米科学財団キャリア賞を受賞した。 ハング氏は、テキサス州ヒュースタンにあるライス大学の助教授です。

この助成金は、画期的な研究に従事し、アウトリーチと教育を通じてその分野の成長に尽力する、あらゆる分野の初期キャリアの研究者約 500 人の厳選された集団に毎年授与されます。

Hang のプロジェクトは、センサーからの完璧な入力や広範な指示を必要とせずに、現実世界の設定で複雑な物理的相互作用を処理できる汎用ロボットを開発することを目的としています。

「私の研究はロボット操作に焦点を当てています」とハング氏は語った。 「そして、私たちがロボットの操作について話すとき、それは世界の構成を変えるためにロボットを物理的に使用することを指します。 たとえば、密集した空間から物体を拾い上げて (たとえば、棚から本を拾うなど)、それを別の場所に安定して置きたいとします。これは、私たちが興味を持っている操作タスクの 1 つです。」

ロボットをリアルタイムでより器用にするには、つまり、見慣れない物体を操作したり、複雑な現実世界の状況や環境をナビゲートしたりするのがより上手になるには、コンテキスト固有で自己修正可能な、細かく調整されたきめ細かいアクションを実行するロボットの計算能力を向上させる必要があります。 。

「家庭や病院の表面を掃除できるロボットが、遭遇する物体やエリアの種類に応じて、どのような掃除動作や適用する力を決定できるかを想像してみてください」とハング氏は言う。 「特定の作業のために特定のロボットを設計するのではなく、実際に作業環境を制御できる産業環境ではうまく機能しますが、常に変化する新しい環境や不慣れな環境でも日常の作業を実行できるロボットを開発したいと考えています。」

Hang 氏は、ロボットがパフォーマンスを向上させるために、ロボットが行動している環境、およびそれに基づいて行動している環境に関する情報を収集できる、オープンエンドな方法で特定のタスクに従事できるロボットを設計したいと考えています。

「これは、非常に細い口を持つボトルに液体を注ぐという観点から考えることができます」とハン氏は言う。 「両方の容器をしっかりとした手で持ち、液体の流れが正しい方向に向いていたとしても、液体が不安定なため、おそらく一部をこぼしてしまうでしょう。 しかし、ロートを使えば液漏れを気にせず注ぐことができます。 私がやりたいのは、ロボット操作タスクを再構成して、基本的にエラーの可能性を最小限に抑えながら、望ましい目標に向かってアクションを集中させることです。」

すべての CAREER Awards と同様、Hang のプロジェクトには教育と支援の要素が含まれています。

「ロボット操作へのこのアプローチは実際には非常に新しいものであり、ライスの学生にはこの分野の最前線で起こっていることを学び、取り組んでもらいたいと思っています」とハン氏は語った。 「学生に理論を教えるだけでなく、実践的なロボット操作スキルを提供できる新しいコースを開発する予定です。 また、研究室の学生に研究の機会を提供し続けます。」

Hang 氏は、Rice Robotics Club の教員顧問としての役割を活用して、多様な学歴を持つ学生に学習と研究の機会を提供します。 彼はまた、十分なサービスが受けられていないコミュニティの大学就学前レベルの学生たちと協力することも計画しています。

「今がこのプロジェクトに取り組むのに最適な時期です」とハン氏は語った。 「5年か10年前にこれをやりたいと思っていたら、できなかったでしょう。」

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出典: ライス大学; 画像: Yipei Lieu/Asian Scientist Magazine

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