ロボットは河川の浄化、廃棄物の分別、再生可能エネルギー施設の点検を行うことができるが、それ自体の環境負荷は未解決の問題である。この問題に答えるため、ロボット工学コミュニティは新たなツールを手にした：ベルギーのブリュッセル自由大学のブラム・ヴァンデルボルフトが主導するプロジェクト「Robotics Eco-Label」である。これは、6月のICRAで発表されたIEEE RASの持続可能性助成金によって資金提供されたプロジェクトの一つである。
ロボットのための持続可能性スコア
ロボットの環境負荷は、レアアースの採掘から製造、使用、寿命終了までの全ライフサイクルに及ぶ。これまで、コミュニティはこれを計算する専用ツールを持っていなかった。オンラインでアクセス可能な軽量ツールキット「Robotics Eco-Label Toolkit」は、ロボットを材料、エネルギー源、センサー、プロセッサー、アクチュエーター（動作を実現する部品）、設計、リサイクル可能性といった複数の要素に分解する。
これらの各要素は、資源保全、寿命延長、炭素排出量、エネルギー効率、循環性という5つの基準に基づいて評価される。結果は重み付けされたマトリックスで組み合わされ、0から100のエコスコアが生成される。重み付けは現段階では固定されておらず、その定義は今後の研究と協働作業の一部となる。ある分野での低スコアは、エネルギー消費の大きいアクチュエーター、限定的な修理可能性、リサイクルが困難な材料、寿命終了計画の欠如を示している可能性がある。表明された目標は、設計の初期段階から環境面でのトレードオフを可視化することである。
適切なサイズのロボットを購入する
持続可能性は購入の選択にも関わる。必要以上に大きく、または高性能なロボットは、その能力が活用されないまま、より多くの材料とエネルギーを消費する。IEEE RASの資金提供を受けたアントゥン・スクリッチ率いるチームは、協働ロボットの持続可能性を評価するオープンソースプラットフォームを開発した。ユーザーは必要な作業空間、ペイロード、軌道を定義し、プラットフォームはこれらの要件を満たす最小質量のロボットを特定する。インタラクティブなツールにより、ロボットを可視化し、到達可能空間と重要な構成を観察することができる。
太陽光と教育
ナイジェリアでは、9,000万人以上が信頼できる電力供給を受けられない。ミンナ連邦工科大学の学生ウマル・アデトラ・アブドゥルガニユが主導するプロジェクト「SolarPeer 360」は、太陽追跡ロボット、AI支援最適化、ピア間電力分配を組み合わせている。チームによれば、「より効率的に捕捉されたエネルギーは、より公平に共有できる」という。彼らは、太陽追跡パネルと固定パネルの比較において、平均出力が3.83Wから6.14Wへと60.3%向上したと測定したと述べている。また、AI支援最適化により、テスト環境でのエネルギー損失を約25%削減できたという。5つのコミュニティミニシステムが導入され、太陽エネルギーに関するワークショップは500人以上の生徒に届けられた。
キプロスでは、ムスタファ・ケマル・アンバルが主導するプロジェクト「Caretta」が、8歳から16歳の生徒たちにロボット工学と持続可能な開発を紹介した。アカウミガメに着想を得たこのプロジェクトは、沿岸汚染を減らすことを目的としたロボットのプロトタイプを生み出した。2回の海岸清掃活動が組織され、30人以上の生徒がセミナーと実践活動に参加した。あるフィールド演習で、一人の生徒が水際のプラスチックごみを示し、こう観察した：「もしCarettaがもっと速く働けば、カメたちはもうこれを食べなくなるかもしれない」
