韓国の研究チームがカーリングロボット「カーリー」を作ったところ、韓国のプロに対抗できるほどかなり上手にカーリングを投げるようになりました。
近年、人工知能の発達により、チェスや囲碁、さらには麻雀などの知的スポーツにおいて、ロボットが人間のプロを凌駕するようになりました。 最近では、「アイスゴー」と呼ばれるスポーツであるカーリングでさえも、ロボットを使って行われるようになってきました。 サイエンス・ロボティクス誌に発表された新しい研究によると、韓国の研究チームは、韓国のプロに対抗できるほどカールを上手に投げるカーリングロボット「カーリー」を作ったという。
テレビで放映されているカーリングの試合を見たことがある人は、カーリングというスポーツは、氷を拭いて怒鳴っている人たちの集まりだと思っているかもしれません。 実際には、カーリングは技術と戦略性を兼ね備えたイベントです。 カーリングのゲームの鍵は、38ポンドのカーリングホイールの力と角度を予想して、リンクの反対側の「キャンプ」に向けて荒れた氷を滑空しながら、同時に相手のカーリングホイールを押しのけたり、自分のチームのもう一人のカーリングホイールをターゲットエリアに押し込んだりすることです。 それこそカーリーロボットが得意としていることです。
ソウルの高麗大学とベルリン工科大学の研究者たちは、「非常に不安定な実世界のシナリオと人工知能システムの相互作用」をテストするために、Curlyを設計しました。 ". つまり、カーリーは現実世界を観察し、的確かつ戦略的に行動することができるのです。
現実世界ではカーリーがプロのカーラーを4試合3勝で破っています。
実はカーリーは、キャンプ中のカーリングストーンの位置を見守るスキップ（師匠）と、実際に投げる作業を行うスローワー（投げ手）の2つのロボットチームで構成されています。 今のところ、動く石鍋の前で氷を磨く役割を担うアイススイーパー（スイーパー）として機能する第3、第4のロボットはありません。 しかし、将来的には難しくないことは間違いありません。
カーリーの人工知能システムは、石の鍋や氷の表面をシミュレートするコンピュータゲームで完全に訓練されています。 訓練の効果はシミュレーションの精度にかかっていることは想像に難くありません。 このトレーニングが非常に効果的であることが証明され、カーリーは変化する氷の状況に適応することができました。 1試合1試合のスタート時、カーリーは「ジャグを1回投げるだけで、氷の滑らかさなどを教えてもらえる」と自信を持っていた。 これは、研究者たちがカーリーに使った「深層強化学習」という技術によるもので、カーリーは自分のミスを修正しながら、同時に改善していくということです。
シミュレーション」と「現実」のギャップを埋めることは、AI技術にとって大きな課題です。 人工知能の分野で人気の高いディープラーニングの手法は、チェスや囲碁などの脳内ゲームでも好成績を収めています。 しかし、これらの活動はコンピュータ上で行われており、シミュレーションを物理的な世界に移すことははるかに困難です。
今日は実戦で韓国の女子カーリングのトップチームに勝利したカーリーのパフォーマンスは圧巻です。
研究者たちは、カーリーの出現には大きな意味があると指摘する。 ロボットが別のスポーツで競争力を持っていることを証明しているだけでなく、そのスポーツには現実世界のリアルタイムの動的な観察と意思決定が含まれているからです。 つまり、AIやロボットというより広い分野での勝利であり、このようなロボットをシミュレートした環境で育成できる見通しが立ったということですね。