コップを倒さず運ぶ、学習するサービスロボット：ルネサスがDevConでデモ（1/2 ページ）

ルネサス エレクトロニクスは「DevCon Japan 2017」で、組み込み型AI（人工知能）を具現化したデモを多数展示した。そのうちの1つが、家庭用サービスロボットだ。ロボットに搭載したプロセッサにディープニューラルネットワーク（DNN）や強化学習を組み込み、「トレイに載せたコップを倒さずに、でこぼこした道を走行するには、トレイの角度をどう制御すればいいのか」を学習していく様子をデモで展示した。

[村尾麻悠子，EE Times Japan]

「e-AI」を具現化したデモを多数展示

　ルネサス エレクトロニクス（以下、ルネサス）は2017年4月11日、プライベートイベント「DevCon Japan 2017」を、都内のザ・プリンス パークタワー東京で開催した（関連記事：ルネサス、DevCon 2017基調講演ダイジェスト）。会場では2000m²のスペースを割いて展示エリアを設け、116点に上る製品やデモを紹介した。

「DevCon Japan 2017」の展示エリア。多くの来場者でにぎわっていた（クリックで拡大）

　ルネサスは今回のDevConで、エンドポイントにAI（人工知能）を搭載する「e-AI（embedded-AI）」というコンセプトを前面に押し出した。展示エリアでは、そのe-AIを具現化するデモも多く見られた。

　その1つが、学習しながら自律走行する家庭用サービスロボットのデモだ。デモでは、「段差のある道を、コップを落とさずに走行する」ことを学習する様子を示した。

　ロボットには大きく3つの機能が搭載されている。コップの形状や水位を内蔵カメラで画像認識する機能、「前進する」などの言葉を理解する音声認識機能、走行やトレイの角度を制御する姿勢制御機能だ。これら3つの機能を使って、「コップを落とさずに走行するには、コップを置いたトレイをどのように制御して走行すればいいのか」を、何度も走行することで学習していく。

　ロボットには、画像処理やモーター駆動向けに、ルネサスのプロセッサ「RZ/G」や「RZ/A」が搭載されている。RZ/Gには、さまざまな形状や内容物（液体やビーズなど）のコップについてあらかじめPCで学習させたディープニューラルネットワーク（DNN）を組み込んでいる。RZ/Aには、DNNと強化学習を組み込み、褒められながら（プラス評価を与えられながら）トレイの制御や走行の速度（段差を越える時の速度）などを学んでいく。

サービスロボットには、DNNと強化学習を組み込んだプロセッサ「RZ/G」「RZ/A」を搭載している。エンドポイントでデータを処理するという「e-AI」の考え方を具現化したデモとなっている（クリックで拡大）

　デモではまず、「学習中」のロボットを走行させた。担当者が「前進」と言うと、ロボットはそのコマンドを音声認識によって理解し、走り始める。ただ、トレイの制御や走行について何も学習していないので、コップを倒してしまった（デモでは、液体ではなくビーズを入れていた）。

「学習中」のロボットの走行。コップを倒してしまう