So what does it mean for a machine to be athletic? We will demonstrate the concept of machine athleticism and the research to achieve it with the help of these flying machines called quadrocopters, or quads, for short.
運動抜群の機械というのは どういうものでしょう? これから機械の 運動能力の実演と それに必要な研究を クアッドコプターを使って ご覧に入れます
Quads have been around for a long time. They're so popular these days because they're mechanically simple. By controlling the speeds of these four propellers, these machines can roll, pitch, yaw, and accelerate along their common orientation. On board are also a battery, a computer, various sensors and wireless radios.
所謂クアッドは 結構昔からあったのですが 最近流行りだした理由は 構造的にとても シンプルだからです 4つのプロペラの スピードを— 制御することによって ロール、ピッチ、ヨーの動作と プロペラの方向への 加速が出来ます またこれには電池 コンピュータ 様々なセンサと 無線がついています
Quads are extremely agile, but this agility comes at a cost. They are inherently unstable, and they need some form of automatic feedback control in order to be able to fly.
クアッドはとても敏捷ですが その代わり不安定で ちゃんと飛ばすためには フィードバック制御が必要になります
So, how did it just do that? Cameras on the ceiling and a laptop serve as an indoor global positioning system. It's used to locate objects in the space that have these reflective markers on them. This data is then sent to another laptop that is running estimation and control algorithms, which in turn sends commands to the quad, which is also running estimation and control algorithms. The bulk of our research is algorithms. It's the magic that brings these machines to life.
今のを どうやって やったのかですが 天井のカメラと ノートPCが この室内の測位システムの 役割をしていて 反射マーカーを付けた物の 位置を測定しています 推測と制御の アルゴリズムを実行する 別のPCにそのデータが送られ そこから— クアッドに指令が送られます クアッド自体も推測と制御の アルゴリズムを実行しています 私達の研究の大きな部分を アルゴリズムが占めています それが この機械に 命を吹き込む魔法なのです
So how does one design the algorithms that create a machine athlete? We use something broadly called model-based design. We first capture the physics with a mathematical model of how the machines behave. We then use a branch of mathematics called control theory to analyze these models and also to synthesize algorithms for controlling them. For example, that's how we can make the quad hover. We first captured the dynamics with a set of differential equations. We then manipulate these equations with the help of control theory to create algorithms that stabilize the quad.
では機械の運動選手のための アルゴリズムは どう設計したら いいのでしょう? 私達は広く「モデルベース設計」と 呼ばれる手法を使っています まず機械の動き方を 数学的モデルを使い 物理的に把握します それから制御理論という 一種の数学を使って そのモデルを分析し 制御のための アルゴリズムを組み上げます 例えば どうすれば ホバリングさせられるのか? まず力学的性質を 一連の微分方程式で 記述します それから制御理論を使って 方程式を操り クアッドコプターを安定させる アルゴリズムを作ります
Let me demonstrate the strength of this approach. Suppose that we want this quad to not only hover but to also balance this pole. With a little bit of practice, it's pretty straightforward for a human being to do this, although we do have the advantage of having two feet on the ground and the use of our very versatile hands. It becomes a little bit more difficult when I only have one foot on the ground and when I don't use my hands. Notice how this pole has a reflective marker on top, which means that it can be located in the space.
このアプローチがいかに強力か お目にかけましょう クアッドコプターに ホバリングするだけでなく バランスを取って この棒を立てさせることにしましょう 少し練習すれば 人間には苦もなく できることです 両足を地面に付けて 器用な手を使って やるということであれば— でも片足で立って 手を使わずに 足でやるとなると ちょっと難しくなります 棒の先端に 反射マーカーがあって 部屋の中での位置が分かるように してあることに注意してください
(Audience) Oh!
(拍手)
(Applause)
(Applause ends)
棒のバランスを取るために クアッドが細かく—
You can notice that this quad is making fine adjustments to keep the pole balanced. How did we design the algorithms to do this? We added the mathematical model of the pole to that of the quad. Once we have a model of the combined quad-pole system, we can use control theory to create algorithms for controlling it. Here, you see that it's stable, and even if I give it little nudges, it goes back -- to the nice, balanced position.
調整しているのが 分かるかと思います このアルゴリズムを どう設計したかですが クアッドに棒の数学的モデルを 追加したんです クアッドと棒を組み合わせた モデルができれば 制御理論を使って その制御をする アルゴリズムが作れます ご覧のように 安定していて ちょっと押してやっても バランスの取れた状態に 戻ります
We can also augment the model to include where we want the quad to be in space. Using this pointer, made out of reflective markers, I can point to where I want the quad to be in space a fixed distance away from me.
このモデルを拡張して 行って欲しい場所も 含めることができます この反射マーカーのついた 指示棒を使って 私から一定の距離で クアッドに行って欲しい 場所を指示します
(Laughter)
The key to these acrobatic maneuvers is algorithms, designed with the help of mathematical models and control theory.
このような曲芸飛行の 鍵になるのが 数学的モデルと制御理論に 基づいて設計された アルゴリズムです
Let's tell the quad to come back here and let the pole drop, and I will next demonstrate the importance of understanding physical models and the workings of the physical world. Notice how the quad lost altitude when I put this glass of water on it. Unlike the balancing pole, I did not include the mathematical model of the glass in the system. In fact, the system doesn't even know that the glass is there. Like before, I could use the pointer to tell the quad where I want it to be in space.
クアッドに戻ってきて 棒を落とすように 指示しましょう 次に 物理的モデルや— 物理的世界の 仕組みの理解が いかに重要かを お見せします 水入りのコップを 載せたとき 高度が下がったのに お気づきでしょう 棒のバランスを 取った時とは違い このコップは数学的モデルに 組み入れていません このシステムは 水の入ったコップが あることさえ知りません 前と同じように ポインタを使って 好きな場所に クアッドを行かせられます
(Applause)
(拍手)
(Applause ends)
Okay, you should be asking yourself, why doesn't the water fall out of the glass? Two facts. The first is that gravity acts on all objects in the same way. The second is that the propellers are all pointing in the same direction of the glass, pointing up. You put these two things together, the net result is that all side forces on the glass are small and are mainly dominated by aerodynamic effects, which at these speeds are negligible. And that's why you don't need to model the glass. It naturally doesn't spill, no matter what the quad does.
不思議にお思いかも しれませんが なぜコップの水が こぼれないのでしょう? 2つの要因があって 1つは重力がすべての物に 同じように働く ということ もう1つは プロペラが みんなコップと同じ 真上を向いている ということです この2つの結果として コップに対して横にかかる 力はわずかで 主に空力的な 効果ですが 今のスピードでは 無視できます コップをモデルに含めなくても いいのはそのためです クアッドが どのように飛ぼうと 水はこぼれません
(Audience) Oh!
(Applause)
(拍手)
(Applause ends)
The lesson here is that some high-performance tasks are easier than others, and that understanding the physics of the problem tells you which ones are easy and which ones are hard. In this instance, carrying a glass of water is easy. Balancing a pole is hard.
ここでの教訓は ある種の動作は 他の動作よりも 簡単で どのような動作が 簡単かは その物理現象を理解することで 分かるということです 今の場合 水の入ったコップを運ぶのは 簡単であり 棒のバランスを取るのは 難しいというわけです
We've all heard stories of athletes performing feats while physically injured. Can a machine also perform with extreme physical damage? Conventional wisdom says that you need at least four fixed motor propeller pairs in order to fly, because there are four degrees of freedom to control: roll, pitch, yaw and acceleration. Hexacopters and octocopters, with six and eight propellers, can provide redundancy, but quadrocopters are much more popular because they have the minimum number of fixed motor propeller pairs: four. Or do they?
怪我をしていながらも すごいことを— やってのける 運動選手の話をよく聞きます 機械の場合 本体に大きなー 損傷があっても 機能できるものでしょうか? 一般的には これを飛ばすためには 少なくとも4つのプロペラが 必要とされています ロール、ピッチ、ヨー、加速と 4つの自由度が あるからです ヘクサコプターやオクトコプターには 6つか8つのプロペラがあり 冗長性があります クアッドに人気があるのは 4つという最小限の モーターとプロペラしか ないからです それが欠けたら どうなるのでしょう?
(Audience) Oh!
(Laughter)
If we analyze the mathematical model of this machine with only two working propellers, we discover that there's an unconventional way to fly it. We relinquish control of yaw, but roll, pitch and acceleration can still be controlled with algorithms that exploit this new configuration. Mathematical models tell us exactly when and why this is possible. In this instance, this knowledge allows us to design novel machine architectures or to design clever algorithms that gracefully handle damage, just like human athletes do, instead of building machines with redundancy.
2つのプロペラしか 機能していない場合の 数学的モデルを 分析したところ 異例な方法で 飛ばせられる ことが分かりました 新しい構成に基づいた アルゴリズムによって ヨーの制御はあきらめつつ ロール ピッチ 加速は 制御し続けることができます 数学的モデルは それが正確にどんなとき なぜ可能なのかを 教えてくれます この知識によって 機体の損傷に対して 柔軟に対応できる 新しい構造や 優れたアルゴリズムを 設計することができます 冗長性を持たせるかわりに 人間の運動選手のように 対応するのです
We can't help but hold our breath when we watch a diver somersaulting into the water, or when a vaulter is twisting in the air, the ground fast approaching. Will the diver be able to pull off a rip entry? Will the vaulter stick the landing? Suppose we want this quad here to perform a triple flip and finish off at the exact same spot that it started. This maneuver is going to happen so quickly that we can't use position feedback to correct the motion during execution. There simply isn't enough time. Instead, what the quad can do is perform the maneuver blindly, observe how it finishes the maneuver, and then use that information to modify its behavior so that the next flip is better. Similar to the diver and the vaulter, it is only through repeated practice that the maneuver can be learned and executed to the highest standard.
飛び込み選手が 宙返りしながら 水に飛び込んだり 跳馬選手が迫る地面を前に 空中で身を捻るのを見る時 思わず息を止めますよね 飛び込み選手は きれいに着水できるか? 跳馬選手は 着地を決められるか? このクアッドに 3回転宙返りして 元の位置に戻らせたい としましょう 非常に素早い動作が 要求されるため やっている最中に位置を教えて 動きを修正させることはできません 十分な時間がないのです かわりにクアッドは目隠しでやって 動作をどう終えたかを観察し その情報によって 動きを修正し 次回にもっとうまく できるようにします 飛び込みや 跳馬の選手と 同じように 練習を繰り返し 動きを身に付ける ことによってのみ このような動きは 実現できるのです
(Laughter)
(Applause)
(拍手)
Striking a moving ball is a necessary skill in many sports. How do we make a machine do what an athlete does seemingly without effort?
動くボールを打ち返すというのは 様々なスポーツで要求されるスキルです 運動選手が苦もなく やっているように見えることを どうすれば機械に させられるでしょう?
(Laughter)
(Applause)
(拍手)
(Applause ends)
This quad has a racket strapped onto its head with a sweet spot roughly the size of an apple, so not too large. The following calculations are made every 20 milliseconds, or 50 times per second. We first figure out where the ball is going. We then next calculate how the quad should hit the ball so that it flies to where it was thrown from. Third, a trajectory is planned that carries the quad from its current state to the impact point with the ball. Fourth, we only execute 20 milliseconds' worth of that strategy. Twenty milliseconds later, the whole process is repeated until the quad strikes the ball.
このクアッドは ラケットが貼付けてありますが スイートスポットは リンゴの大きさほどしかありません 次に説明する計算を 20ミリ秒ごと つまり1秒間に 50回しています 最初にボールの飛ぶ先を 求めます それから投げられた場所に 打ち返すには ボールをどう打つ必要があるか 計算します それから現在位置から ボールを打つ位置まで 移動する軌道を 計画します そして その計画を 20ミリ秒間だけ実行します 20ミリ秒後にまた このプロセス全体を繰り返し ボールを打つ瞬間まで それを続けます
(Applause)
(拍手)
Machines can not only perform dynamic maneuvers on their own, they can do it collectively. These three quads are cooperatively carrying a sky net.
機械はダイナミックな行動を 単独で行うだけでなく 集団で行うこともできます この3台のクアッドは 協働で網を持っています
(Applause)
(拍手)
(Applause ends)
They perform an extremely dynamic and collective maneuver to launch the ball back to me. Notice that, at full extension, these quads are vertical.
ボールを私に 投げ返すために とてもダイナミックで 集団的な 行動を取っています 引っ張りきった時 クアッドが直立しているでしょう?
(Applause)
(拍手)
In fact, when fully extended, this is roughly five times greater than what a bungee jumper feels at the end of their launch.
実際この時にかかる力は バンジージャンプした人が 綱の先で受ける力の 5倍ほどにもなります
The algorithms to do this are very similar to what the single quad used to hit the ball back to me. Mathematical models are used to continuously re-plan a cooperative strategy 50 times per second.
このためのアルゴリズムは 単独でボールを打ち返す場合と よく似たものです 数学的モデルを使って 絶えず— 協調的行動を再計画するというのを 毎秒50回繰り返しています
Everything we have seen so far has been about the machines and their capabilities. What happens when we couple this machine athleticism with that of a human being? What I have in front of me is a commercial gesture sensor mainly used in gaming. It can recognize what my various body parts are doing in real time. Similar to the pointer that I used earlier, we can use this as inputs to the system. We now have a natural way of interacting with the raw athleticism of these quads with my gestures.
ここまでは 機械の能力を 見て頂きました この機械の運動能力と 人間を組み合わせると どうなるでしょう? 私の前にあるのは 主にゲームで使われる 市販の— ジェスチャーセンサーです 私の体の動きを リアルタイムで 把握できます 先ほど使った ポインタと同様に これも入力システムとして 使うことができます これにより機械の動作を 仕草によって自然に 操ることができます
(Applause)
(拍手)
Interaction doesn't have to be virtual. It can be physical. Take this quad, for example. It's trying to stay at a fixed point in space. If I try to move it out of the way, it fights me, and moves back to where it wants to be. We can change this behavior, however. We can use mathematical models to estimate the force that I'm applying to the quad. Once we know this force, we can also change the laws of physics, as far as the quad is concerned, of course. Here, the quad is behaving as if it were in a viscous fluid.
インタラクションは仮想的なものだけでなく 物理的なものでもあり得ます たとえば このクアッドは 一定の場所に いようとします 他の場所に 移そうとしても 抵抗して 元の場所に戻ります でもこの振る舞いを 変えることもできます クアッドに かけられる力を推定する 数学的モデルを使います 力が分かれば 物理法則を変えることもできます あくまでクアッドに 関する限りですが このクアッドは
We now have an intimate way of interacting with a machine. I will use this new capability to position this camera-carrying quad to the appropriate location for filming the remainder of this demonstration.
粘性の液体中にいるかのように 振る舞います 機械に対し 仄めかすように 指示できるように なりました この新しい能力を使って このカメラ付きのクアッドを デモの撮影に適した位置に 移動させることにしましょう
So we can physically interact with these quads and we can change the laws of physics. Let's have a little bit of fun with this. For what you will see next, these quads will initially behave as if they were on Pluto. As time goes on, gravity will be increased until we're all back on planet Earth, but I assure you we won't get there. Okay, here goes.
クアッドと 体を使ってやり取りし 物理法則を変える ことができました これを使って少し 遊んでみましょう 次にご覧頂くのは クアッドが最初は 冥王星にいるかのようですが 時間が進むにつれ 重力が強くなっていき 地球の重力に戻る というものです そこまでは 続かないでしょうが ひとつ やってみましょう
(Laughter)
(笑)
(Laughter)
(笑)
(Applause)
(拍手)
Whew! You're all thinking now, these guys are having way too much fun, and you're probably also asking yourself, why exactly are they building machine athletes? Some conjecture that the role of play in the animal kingdom is to hone skills and develop capabilities. Others think that it has more of a social role, that it's used to bind the group. Similarly, we use the analogy of sports and athleticism to create new algorithms for machines to push them to their limits. What impact will the speed of machines have on our way of life? Like all our past creations and innovations, they may be used to improve the human condition or they may be misused and abused. This is not a technical choice we are faced with; it's a social one. Let's make the right choice, the choice that brings out the best in the future of machines, just like athleticism in sports can bring out the best in us.
フーッ! 「こいつら遊びすぎだろ」と 思われるかも しれませんね それに機械の 運動選手なんか作って どうするのかと 疑問をお持ちかも 動物の世界では 遊びは スキルや能力を磨く役割がある という説があります 集団を結び付ける 社会的役割がある という説もあります 私達は同様に スポーツや 競技のアナロジーを使って 機械のための 新しいアルゴリズムを作り 限界を押し広げよう としているんです 機械のスピードが 私達の生活に もたらす影響は何でしょう? 過去のあらゆる 発明や創作と同様 それは人々の生活の 改善にも使えるだろうし 誤った使い方も できるでしょう 私達が直面しているのは 技術的ではなく 社会的な選択です 正しい選択をして 未来の機械から最善のものを 引き出すようにしましょう ちょうどスポーツ競技が 私達の最善の部分を 引き出すように
Let me introduce you to the wizards behind the green curtain. They're the current members of the Flying Machine Arena research team.
緑色の幕の裏にいる 魔術師達を紹介させてください 「飛行機械の競技場」研究チームの 現在のメンバーです
(Applause)
(拍手)
Federico Augugliaro, Dario Brescianini, Markus Hehn, Sergei Lupashin, Mark Muller and Robin Ritz. Look out for them. They're destined for great things.
フェデリコ・アウグリアーロ ダリオ・ブレシアニーニ マーカス・ハーン セルゲイ・ルーパーシン マーク・ミュラー ロビン・リッツ 偉大なものを作るべく 生まれてきた人たちです
Thank you.
どうもありがとう
(Applause)
(拍手)