今日は何の日 ４月３日
日本橋開通記念日（4月3日 記念日）1911年（明治44年）のこの日、日本橋が木橋から現在の石橋に架け替えられ、その開通式が行われた。
開通式は午後1時から行われ、天候は小雨にも関わらず、大勢の見物客が押し寄せた。
その数は100万人とも言われ、あまり群集が殺到したため、ケガ人が出るほどの騒動だった。
日本橋は江戸時代に東海道や中山道など街道の起点となった橋。
現在の石橋は石造りのアーチを2つ並べた形で、道路橋梁としての技術的な完成度の高さと、欄干部に施された和漢洋折衷の装飾が評価されて、1999年（平成11年）に国の重要文化財に指定された。
橋の中央には「日本国道路元標」の文字が埋め込まれており、裏側には当時の内閣総理大臣、佐藤栄作の名前が刻まれている。
こんばんは(´･Д･)」、今朝も結構冷えましたね、週末にかけては暖かさが戻るらしいので、皆さん風邪など引かれぬように留意して下さい。
今日の気に為る話題は此方です。
自律走行車を進化させる「砂漠アリ」の知られざる能力、6本脚の小型ロボットに実装太陽の光と歩数だけを頼りに、砂漠の過酷な暑さのなかを巣に帰りつくというサハラサバクアリ。
この能力をロボットに応用する試みに、フランスの研究者が成功した。
完成した小型の6本脚ロボットはGPSを使わず、太陽の偏光紫外線と歩数だけを頼りに歩き回れる。
将来的にはGPSやマシンヴィジョン、LiDARの補完技術として、ロボットや自律走行車への活用が期待されている。
TEXT BY MATT SIMON
TRANSLATION BY MIHO AMANO/GALILEO
WIRED(US)
PHOTO: DUPEYROUX ET AL., SCI. ROBOT. 4, EAAU0307 (2019)
サハラ砂漠周辺を生息地とするサハラサバクアリ。
砂漠を歩き回るこの小さな虫は、過酷な暑さに耐えながら生きている。
エサを求めて15分間走り続けたあげく、焼け死ぬことだってあるくらいだ。
さらに砂漠では、アリが互いに道を教えるために残すフェロモンの道標が、熱によって消えてしまう。
道に迷ったら、文字通り干からびるしかない。
その結果、砂漠アリたちは驚異的な能力を進化させた。
人には検知できない太陽から発せられる偏光を利用して、進むべき方向を理解するのだ。
さらにアリたちは自分の歩数を数えることで、それまでの移動距離を把握する（昆虫界のフィットネストラッカーだ）。
このふたつの情報源を組み合わせることで、砂漠アリたちは食料である昆虫の死骸を求めて砂漠をジグザグに移動しても、驚くべき精度で帰り道を見つけることができる。
PHOTO: DUPEYROUX ET AL., SCI. ROBOT. 4, EAAU0307 (2019)
偏光は「空に浮かんだ巨大な地図」
偏光の検知はアリにとって不可欠のスキルである。
それがもうすぐ、ロボットや自律走行車にとっても役立つものになりそうだ。
フランスにあるエクス＝マルセイユ大学の研究者たちは、砂漠アリと同じ方法で進むべき方向を見つける6本脚のロボット「AntBot」を開発した。
研究に関する論文は2019年2月13日付けで『Science Robotics』誌に掲載された。
とはいえ、自律走行車がこの技術だけで走行できるようになるわけではない。
偏光を利用することで、GPSなどの頼りないシステムに利便性の高い新たな“感覚”を追加し、機能を補えるようになるのだ。
IMAGE: DUPEYROUX ET AL., SCI. ROBOT. 4, EAAU0307 (2019)
人が検知できない偏光は、われわれ人間にとっては直感的に理解しづらい存在である。
簡単に言えば、偏光とは振動方向が一定な光のことを指す。
今回の論文の執筆者であるバイオロボット工学者のステファン・ヴィオレはこう説明する。
「空に線が引かれていて、それらが太陽の位置によって特定の方向に向かっている状況を想像してみてください。
アリはこの空に浮かんだ模様を使って方向を見極めているのです」
それはまるで、空全体に描かれた巨大な地図だ。
ちなみに、この動画を見るとわかるように、人間も偏光フィルターを使うことで、アリが見ている世界を体験することができる。
シンプルかつ高精度なアリロボット
砂漠アリと同じような視覚を得るために、AntBotは驚くほど単純なセンサーを使用している。
「天体コンパス」と呼ばれるこのセンサーは、ふたつのフォトダイオードによって太陽の偏光紫外線を電気信号に変換する。
筆頭著者のジュリアン・デュペルーは、「間違いなく従来にない視覚です。
非常にミニマリスト的なセンサーと言えるでしょう」と話す。
次に必要なのは移動した距離だ。
これは簡単で、AntBotも砂漠アリと同じように歩数を数えることになる。
アリは目の一部で地面を捉えて速度を把握し、これを歩数と組み合わせて移動した距離を理解する。
これによって、巣に戻るためにどのくらい歩く必要があるのかを知るのだ。
AntBotはこれを「オプティカルフロー・センサー」と呼ばれるものによってこなす。
簡単に言えば、地面がどのくらいの速さで目の前を移動するのかを推測する機能である。
「必要なのは、ふたつの基本情報だけです。進んでいる方向と移動した距離。
これだけあれば、帰るときも巣を基準に現在の位置を簡単に推測できるのです」とヴィオレは言う。
アリは、この種の計算を極めて正確に行う必要がある。
灼熱の砂漠でミスは許されないからだ。
そしてAntBotも素晴らしい精度を達成できることがわかっている。
センサー技術のシンプルさを考えると、その精度は驚きの高さである。
精度を探るテストのなかで、AntBotは砂漠アリのように「エサを探し回る」ようプログラムされた。
つまり、ある方向にまっすぐ進むのではなく、ジグザグに進むようプログラムされたのだ。
IMAGE: DUPEYROUX ET AL., SCI. ROBOT. 4, EAAU0307 (2019)
上の図を見てほしい。
左の図はアリがたどった道筋で、細い線は往路、太くて直線に近い線は巣へと戻る復路である。
右の図はAntBotのテスト結果だ（経路上の黒点は、位置を確認するために停まった地点）。
屋外の実験では、AntBotは50フィート（約15m）移動したにもかかわらず、誤差0.5インチ（約1.3cm）以下の精度でスタート地点までの帰り道を推測できた。
マシンヴィジョンやLiDARを補完
このアイデアの先にあるのは、このシステムをロボットの感覚（従来のマシンヴィジョンやLiDARなど）を補完するものとして活用することだ。
マシンヴィジョンとLiDARは、どちらも計算コストとエネルギーコストが高いが、2つのピクセルで紫外線の偏光を監視しているだけのAntBotセンサーははるかに低コストだ。
さらに、この種の移動法は外が曇っていても機能する。紫外線は雲を貫通するからだ。
またこのシステムは、現在の自律走行車にとって特に問題となっている「GPSの限界」も補えるかもしれない。
論文執筆者のひとりであるジュリアン・セールはこう話す。
「都市には金属構造物が多く、磁場が乱れます。この種の視覚センサーを追加することで、自動操縦機能に使える信頼性の高い情報を収集できるのではないかと、われわれは考えているのです」
エネルギー効率のよい「世界の感知方法」
ロボット全般について言えば、このアプローチは既存技術の欠点を克服するアイデアを自然界から得られるという例でもある。
進化の原則はエネルギーの無駄を嫌う。
生物は通常、生き残るためにエネルギー利用が最小限になるよう最適化されているのだ。
それは砂漠アリも例外ではない。
研究者たちが取り組んだのは、エネルギー効率のよい「世界の感知方法」を選び出すことだ。
今後も研究者たちは、この方法をさらに洗練させていくことができるだろう。
触覚をもつロボット［日本語版記事］を開発したSynTouchの創業者のひとり、ジェレミー・フィシェル最高技術責任者（CTO）は、「この戦略は非常にうまく機能すると思います。
生物学で学んだことを人工世界に取り込めば、自然と同じ戦略を素早く応用できますから」と語る。
つまり、こうした研究者たちは、自然選択が長い時間かけて丹念に磨きをかけたシステムをとりあげ、ロボット用に微調整できるわけだ。
だから、灼熱地獄で苦労している砂漠アリたちに感謝しよう。
アリたちは気づかないうちに、ロボットがこの巨大で醜い人間世界を移動する手伝いをしていたのだ。
そして原文も。
A 6-Legged Robot Stares at the Sky to Navigate Like a Desert Ant
Dupeyroux et al., Sci. Robot. 4, eaau0307 (2019)
In case you’ve been envying the desert ant Cataglyphis fortis lately, don’t. Skittering around the Sahara, the insect endures temperatures so brutal, it can sometimes only manage foraging runs of 15 minutes before it burns to death. Making matters worse, the heat obliterates the pheromone chemical trails that ants typically lay for each other to navigate. Get lost out here, and you’re literally cooked.
Accordingly, desert ants have evolved superpowers. They look for characteristic bands of polarized light emanating from the sun, which we humans can’t see, to get their bearings. They also count their steps to nail down a distance traveled, making them the fitness trackers of the insect world. Combining these two sources of information, the ants can zig-zag across the desert in search of delicious dead insects and still find their way home with remarkable accuracy.
Dupeyroux et al., Sci. Robot. 4, eaau0307 (2019)
Sensing polarized light is an indispensable skill for the ants, and perhaps soon it will also serve robots and autonomous cars. Researchers at the Aix-Marseille University in France report today in Science Robotics that they’ve engineered a six-legged robot, named AntBot, to find its way just like a desert ant. Not that your robocar of the future will navigate like this alone, but by leveraging polarized light, the machines could add a useful sense to augment fickle systems like GPS.
Dupeyroux et al., Sci. Robot. 4, eaau0307 (2019)
Because we can’t see polarized light from the sun, it can seem unintuitive to us paltry humans. Basically, it's a particular direction of propagation of the light. “Try to imagine there are lines in the sky oriented in a certain direction depending on the position of the sun,” says bioroboticist Stéphane Viollet, coauthor on the new paper. “There is a pattern in the sky, and this pattern is used by the ant to measure the heading.” It's like a massive map painted across the sky. As you can see in this handy video, filters can expose for the human eye what the ants see naturally.
To see like a desert ant, AntBot is using a surprisingly simple sensor, known as a celestial compass. It has two photodiodes that convert the sun’s polarized UV light into electrical signals. “This is absolutely non-conventional vision,” says study lead author Julien Dupeyroux. “These are very minimalistic sensors.”
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The WIRED Guide to Robots
That’s the first bit of information the robot needs. The second is the distance traveled, which is straightforward: AntBot will also count its steps, just like its desert-dwelling muse. Ants also train part of their eye on the ground to get an idea of their speed, which is combined with the step count to give the critter an idea of how far it has traveled, and therefore how far it will need to amble to get back to the nest. AntBot does this as well with something called an optical flow sensor—basically, divining how quickly the ground is moving across the eye.
“You just need two pieces of basic information,” says Viollet. “You need your heading, and you need the distance traveled. When you decide to go back to your home, you can estimate your position with respect to the nest very easily.”
Ants have to be extremely precise with this kind of calculation, because there’s no room for error in the blazing desert. And it turns out that AntBot can also manage incredible accuracy, especially given how simple its sensing technique is. To test it, the researchers programmed the robot to “forage” much like a desert ant—that is, zig-zagging rather than going straight in one direction.
Dupeyroux et al., Sci. Robot. 4, eaau0307 (2019)
Take a look at the figure above. At left is an ant’s course, the thinner line being its outbound path and the thicker, straighter line being its return home. At right is the robot’s attempt (the solid points on the path are where it stopped to get its bearings). In outdoor experiments, AntBot managed to travel almost 50 feet, yet divine its way back to its starting point with an accuracy of less than half an inch.
The idea moving forward, then, is to adapt this system as a complement to other robotic senses, like traditional machine vision and lidar (which maps an environment by coating it in lasers). Both are computationally and energetically expensive, but AntBot’s sensors are much less intensive—remember, it’s just two pixels watching for UV polarized light. Plus, this kind of navigation works even when it’s overcast outside, because UV light can penetrate clouds.
It could also help compensate for the limitations of GPS, which are particularly problematic for self-driving cars. “There's a lot of metallic structures in cities, and this disturbs the magnetic field,” says Julien Serres, coauthor on the paper. “We think that adding this kind of visual sensor can help to get reliable information for the autopilot.”
For robotics more broadly, this approach is another example of how the natural world can offer design ideas to overcome the shortcomings of existing technology. Natural selection abhors a waste of energy—critters are optimized to generally use as little as possible as a matter of survival. Desert ants are no exception. What these researchers have done is co-opt a highly energy-efficient way of sensing the world, which they can then further refine.
“I think it's a strategy that works really well,” says Jeremy Fishel, cofounder and CTO of SynTouch, which has developed a system that gives robots the power of touch. “You study the biology, and then you bring it over to the artificial world, and then you can iterate very quickly.” Meaning, these researchers can take a system that natural selection has carefully honed over millennia, and further tune it for a robot.
So here’s to the desert ant, toiling in hell and inadvertently helping robots navigate this big, bad world of ours.
印象的な「赤」と「黒」の色使いは「エヴァンゲリオン」を連想させますね、是はどちらかと云うと、地球外惑星の探索にも使える技術なのでは？！
芭蕉俳句 ： 年々や桜を肥やす花の塵 （としどしや さくらをこやす はなのちり）（蕉翁全伝）
時代背景＆解説 ： 元禄4年3月23日。
万乎の別亭で開かれた花見の折りの半歌仙。
ここに糸桜の見事な老木があったという。
崇徳上皇の歌に「花は根に鳥は古巣にかへるなり春のとまりを知る人ぞなき」（『千載集』）がある。
一句は、これを意識して作られている。
ただし、崇徳上皇の歌とは全く異なって、万乎の家系の永続を詠った挨拶吟としているのである。
年年歳歳花が咲き、その花びらが根元に落ちて、やがて肥やしとなって木を肥やす。
これによってこんなに見事な花が咲いている。
当家の栄えるのもまさにこの桜と同じだ。
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