研究者たちは、ドローン障害のある人々がより自立できるよう支援するアシスタント。
のレクサシプロ(REliable & eXplAinable Swarm Intelligence for People with Reduced Mobility) プロジェクトでは、機械学習を使用して、ディープ ニューラル ネットワークを通じてセンサー データを解釈することで車椅子のモーターの制御を支援します。
あニューラルネットワーク人間の脳をモデルにした人工知能 (AI) の一種で、接続されたノード (ニューロンなど) の層がデータを処理してパターンを認識し、意思決定を行います。
このプロジェクトには、ヨーロッパ各地の複数のパートナーが関与しています。
ドイツ人工知能研究センターは、スマート センサー、LiDAR、周囲の地図作成に使用される 360 度カメラを備えた電動車椅子のプロトタイプを開発しています。
イタリアの企業である Aitek は、さまざまなシナリオで個人と車椅子を検出できるニューラル ネットワークの設計を担当しています。
システムを信頼できるものにすることが「最大の課題」
南スイス応用科学芸術大学（SUPSI）のチームは、「特定のシナリオにおける車椅子の信頼性と安全な操作に関連する側面」を担当している。
「プロジェクトチームおよびプロジェクトコンソーシアムとして私たちが直面している大きな課題は、ハードウェアは存在しますが、私たちが見逃しているのはシステムを制御するソフトウェアです」と、SUPSIの自律システム安全性教授のフランチェスコ・フラミニ氏はユーロニュース・ヘルスに語った。
フラミニ氏は、このスマート車椅子のような自律型ソーシャル ナビゲーション システムを開発するには、安全で責任ある AI が不可欠であると述べています。
同氏は、「最大の課題は、システムを安全にするために信頼できるAIを確保することだ」と述べ、障害を持つ人々が「地点Aから地点Bへ移動」できるようにするという。
倫理的問題や法的影響も考慮すべきだと同氏は述べた。
「人工視覚はここ数年で開発されており、ディープラーニングとして知られるAI内のサブ領域に基づいています」と同氏は述べた。
「実際のところ、ディープラーニングは不透明で透明ではありません。したがって、人工視覚によって行われる決定は、安全であることを証明する方法を研究するまでは安全とは見なされません。私たちはそれを行っているのです」とフラミニ氏は付け加えた。
3 月、Flammini のチームはプロトタイプ ソフトウェアをテストしました。ラボシミュレーション複数の運用シナリオを予測するため。
通常、機械学習モデルをトレーニングするには、多くの実世界のデータを収集する必要がありますが、これにはコストがかかり、入手が困難であり、まれな状況や危険な状況をカバーできない可能性があります。
さらに、実際の人間がデータ収集に関与するため、プライバシーに関する懸念が生じる可能性があります。
SUPSI チームによると、これらの問題を回避するために、プロジェクトでは合成データを生成するシミュレーターを作成しました。
シミュレーターでは、ニューラル ネットワークは仮想センサーからのデータのみを使用して車椅子の操作を学習します。
チームが広範囲に研究したシナリオの 1 つは、自律的に道路を横断するという課題です。
研究者らは、システムが信号機や横断歩道のない道路を横断する際の状況の危険性を評価し、正確な判断を下すのに役立つデータセットを構築しました。
車椅子の「延長」としてのドローン
研究チームによると、スマートドローンは車椅子による未知の領域のマッピングや物体や人の動きの監視を支援できる可能性があるという。
「これは車椅子の延長です。ドローンは基本的にシステムの一部となり、車椅子の視点と視点を拡張します」とフラミニ氏は語った。
しかし、都市環境でドローンを使用することは、技術的にも法的にも依然として課題であることを認めた。
同氏は、小型軽量のドローンは人々へのリスクが少なくなり、この種の将来の応用においてより実用的になる可能性があると述べている。
このプロジェクトは、ドローン技術の改良や都市環境での使用のための法的枠組みの確立など、今後数年間のさらなる開発の可能性を備えた完全なプロトタイプで2025年9月に完了する予定です。
「この技術から期待できる最も重要な意味は、障害者の自主性と独立性を向上させ、介護者の助けなしで自分で自由に移動できるようにすることです」とフラミニ氏は述べた。
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