巨大なルービックキューブを解く四足歩行ロボット、35キログラムの荷物を運搬可能なヒューマノイド、そして小さなロボットが跳躍や泳ぎを可能にする人工筋肉。 IEEE Spectrumの週間動画セレクションは、物体操作、動作学習、生体組織と人工材料の融合など、ロボット工学における数々の進歩を紹介している。
反応性が高く重い物体を操作可能なヒューマノイド
ETH ZurichのRobotics Systems Labでは、四足歩行ロボットが足だけを使って自律的に巨大なルービックキューブを解く。このデモンストレーションは、移動のために設計されたプラットフォームが提供する操作の可能性を示している。
プロジェクトReflexは別の難題に取り組んでいる：ヒューマノイドが動く物体に視覚的に反応する能力だ。落ちるカップをキャッチしたり、テニスボールを打ち返したり、段ボール箱を受け取ったりするには、軌道を予測し、約1秒で体を動かす必要がある。研究者らは、物体の動力学のコンパクトな表現によって結ばれた3段階の学習法を提案している。
KAIST DRCD Labでは、RAILABとの共同研究により、ロボットKAIST Humanoid v0.9が移動と操作を同時に行う能力を示している。搭載センサーで収集した視覚情報を利用し、最大35キログラムの物体を押し、最大20kgの荷物を持ち上げて「KAIST」の文字を並べる。
高速なロボットハンドと実験室で培養された筋肉
Robotics and AI Instituteは、ロボットAthenaZeroの手を紹介している。各手には腱で駆動される3本の指があり、手の重量を抑えるためにモーターは胴体に配置されている。この構造により、卵やハンマーなど、さまざまなサイズの物体を把持できる。
指は約80ミリ秒で閉じることができる。高精度の気圧センサーにより、把持の繊細さも調整可能だ。
ETH ZurichのSoft Robotics Labでは、バイオハイブリッドロボットを用いた別のアプローチを探求している。これは、実験室で培養された骨格筋と3Dプリントされた柔軟な構造体を組み合わせたものだ。筋肉とその支持体を共同で最適化することで、研究者らは、従来の同等体積の組織を使用するシステムと比べて最大11倍の動作範囲を提供するセンチメートルサイズのバイオアクチュエーターを発表した。これらのデバイスは、跳躍、遊泳、歩行、物体把持が可能である。
加速されたロボットトレーニングと新たな産業プロジェクト
学習の分野では、SuperMimicが、128GPUで7日間トレーニングされた動作追跡システムの結果を、単一GPUで3時間で上回ると発表した。必要なGPU時間は1000倍以上削減されたという。ベンチマークの129,514の動作において、SuperMimicは25回の失敗を記録したのに対し、参照システムは179回だった。その後、2GPUで9.8時間トレーニング後には失敗はゼロとなった。
2026年10月21日、CES Unveiled Milanにおいて、Generative Bionicsは、AIインフラのパートナーとしてAMDを迎え、欧州最大のPhysical AI Data Factoryを建設する計画を発表した。
最後に、NASAは月面基地開発の初期段階に向けた複数の月面車両とロボットローバーを紹介している。これらは、月の南極探査、科学研究、将来のミッションに向けた技術試験に貢献する予定だ。
