カーリングロボット「カーリー」がプロのようにストーンを投げる

ロボットは様々なスポーツやアクティビティで優れた能力を発揮していますが、最も優れたパフォーマンスを発揮するのは単一のタスクです。幸いなことに、カーリングのように、ほとんどが単一のタスクで構成されるスポーツもあり、韓国の研究者たちは、全国レベルで競技できるほど優れたストーン投げができるロボットを開発しました。

カーリングをやったことがない人、まず恥ずかしいですが、カーリングは基本的にアイスボッチェのようなもので、とても楽しいスポーツです。でも、そのゲームの基本動作が、重たいやかん型のストーンを滑らせる力と角度（上手ければ回転も）を測り、ターゲットの中心に近づけたり、相手のストーンをどかしたり、自分のストーンを少し動かしたりという、シンプルながらも繊細なものだということを知らないかもしれません。そして、まさにそれをロボットのカーリーがやってくれるのです。

ソウルの高麗大学とベルリン工科大学の研究者たちは、「AIシステムと高度に非定常な現実世界のシナリオとの相互作用」をテストする手段としてCurlyを考案しました。言い換えれば、現実世界を観察し、それに応じて正確かつ戦略的に行動できるロボットです。

カーリーは実際には2台のロボットで構成されたチームで、1台は得点地点のストーンの位置を監視し、もう1台が実際にストーンを投げます。動くストーンの前で氷を掃いたり、「強く、強く！」と叫んだりするロボットはいませんが、いずれ登場するでしょう。

ロボットのAIは、石や氷を物理的にシミュレートするコンピューターゲームで完全に訓練されました。この種の訓練は、シミュレーションの精度によってうまくいく場合もあれば、うまくいかない場合もあります。しかし、実際にはこのシミュレーションは非常にうまく機能し、Curlyは各ゲームの開始時に1投するだけで、氷の滑り具合などのさまざまな条件を考慮できるほどの自信を得ました。

プレーも同様に印象的だ。国内屈指の女子チームや車椅子ナショナルチームを相手に、カーリーは4ラウンド中3ラウンドを勝利した。スイーパーを認めれば結果が変わるかもしれないが、この日の成果はそれだけで十分だ。

研究者たちは、ロボットが新たなスポーツで競争力を発揮できることが示されたという点だけでなく、そのスポーツは現実世界におけるリアルタイムのかなり動的な観察と意思決定を伴うため、予期せぬ状況に対処するためにネットワークを再学習させることができないという点でも、この成果は重要だと指摘している。つまり、これはAIとロボット全般にとっての勝利であるだけでなく、ごく最近まで複雑な物理現象をうまく再現するには不十分だったシミュレーション環境でのロボットの学習の可能性を広げるものだ。