未解決のロボット技術の問題の編集者は、オンライン調査を実施し、30最も重要なトピックを一覧表示し、ロボット工学の専門家の専門家のチームを組織し、その5月10の大きな課題に分けます次の5年から10年は大きな影響を与えます。
彼らが提示したトップ10の課題は次のとおりです。
1、新しい材料と製造プログラム
ロボット工学の専門家は、もはやモーター、ギア、センサーでロボットを作る従来の方法に限定されるもので、そのような一つの材料のいくつかの機能の統合などの人工筋肉、柔らかいロボットや新しい製造方法を、使用しようとしないし始めて。しかし、これらの高度なされています早い段階で生成するための方法のほとんど、彼らはまた、統合を実現することは困難である。多機能材料、誘導性、モバイル、ロボットをより効率的に設計することができるように、などのエネルギーやエネルギー貯蔵を、収集しています。しかし、これらの異なる属性の組み合わせマシン上で、新しいメソッドを使用する必要があり、新しい方法は、マイクロスケール製造技術と大規模な製造技術を混合しなければならない。別の研究方向は、物質が環境や自己修復に適応するために、時間とともに変化する可能性があることが望ましいが、それが必要ですもっと研究してください。
2、バイオニックロボットと生物ハイブリッドロボット
自然は、しかし。でも自分のロボットにシステムを生活しようとしている、多くの問題のロボット工学の専門家は、非常に多くの人がインスピレーションのための生物学に回っている解決しようとしている生物学的システムの機械的特性を解明し、筋肉の独自のコピーを提供していますエネルギーの容量、人工筋肉の開発に巨大なボトルネックが大きな進歩を遂げましたが、この筋肉の堅牢性、効率、エネルギー密度とエネルギーを改善する必要がある。生きている細胞は、ロボットに組み込まれて克服することができますがまだあります小型ロボットは、電源の問題でなく、自己回復および組み込みセンシングとロボットに埋め込むことができ、他の生物学的特性を提供しますが、これらの部品を統合する方法の主要な課題である。より「ロボット動物は」大きなロックを解除するために役立っているが、自然の秘密ですが、飛行や水泳のような能力の間で動物がどのように移行してマルチチャネルプラットフォームを構築するかを理解するためには、さらに多くのことを行う必要があります。
3、エネルギーとエネルギー
エネルギー貯蔵はモバイルロボットの主要なボトルネックであり、無人機、電気自動車、再生可能エネルギーの需要の増加に伴い、バッテリ技術の進歩が進みましたが、基本的な課題は長年変わらず、細胞の発達しながら、私たちはロボットの電力需要を最小限にするために努力する、と彼らはエネルギーの新しい源を使用してみましょう。彼らは、環境からエネルギーを取得してみましょうし、エネルギーが有望2を研究する価値無線研究を介して送信される必要があります。
4、ロボットクラスタ処理タスク
単純なロボットの群れは、異なるタスクを処理するために異なる構造に組み立て、これは、特定のタスクを実行するロボットの大規模な置換のため安価でより柔軟な溶液であってもよい。より小さく、安く、より強力なハードウェア鳥の行動に見ることができ、周囲の環境の簡単なロボットの知覚を作り、自然の世界をシミュレートするために、人工知能と組み合わせることができます。ただし、異なるサイズのロボットを制御するための最も効果的な方法を達成するためにはより多くを行う必要があります仕事 - 小グループを一元管理することができますが、大規模なグループは、これらのロボットは、実世界での状況の変化に適応することができ、より堅牢製造する必要があり、さらに、意図的または偶発負傷に耐えることができます制御するため、その後小グループに多様化する必要があると、。より多くの研究が補完機能を持つ別のロボットに必要とされています。
5、ナビゲーションおよび探査
ロボットの主要な目的は、人間がこのような深海、宇宙や災害領域として、到達できない場所を探ることである。これは、彼らはしばしば非常に混沌と危険な環境を探索し、ナビゲーションマップなしでそれらに特化し、する必要があることを意味しています。主な課題は、作成を含むことができ、複数の異なる信頼性と精度を使用することができながら、ロボットが、自分のモニタリングおよび再集合を実行できるように、適応学習し、ナビゲーションシステムにおける障害から回復し、新たな発見を認識する。これは、高度の自治を要求します世界の絵を構築するためのデータ・ソース。
6、ロボット自体
ディープ学習は、マシンの識別モードの能力に革命をもたらしましたが、それは自分の仕事の過程で学ぶことができる適応ロボットを作成するために、モデルベース推論と組み合わせる必要があります。これは、人工知能の作成において重要な嘘の一つであり、それはあなたは自分の限界を知ることができるだけでなく、新しいことを学ぶ方法を学ぶために。また、非常にある数百万人の学習に必要な数の深さの例から学ぶことなく、限られたデータからすばやく学ぶことができるシステムを作成しますこれらの問題を解決するためには、人間の知能をさらに深く理解することが重要です。
7、脳機インタフェース
BCIは、シームレスに、高度なロボット制御できるようになりますが、また、ロボットコマンドで通信するより速く、より自然な方法を証明することができ、あるいは単に彼らが人類の精神状態を理解するのに役立つ。電流測定脳のほとんどは活動の両方に高価で面倒な手続きは、それゆえ、動作することができます簡単な、低消費電力およびワイヤレスデバイス上の脳活動を読んでいるので、不正確さが非常に重要になるだろう、彼らはまた、トレーニング、キャリブレーションと適応を拡大する傾向がある。と目の動きや筋肉の信号を読み取るなどの単純な技術よりも優れているかどうかはまだ分かりません。
8、社会的相互作用
ロボットが人間の生活を入力するようにしている場合、彼らは人間に対処することを学ぶ必要があるでしょう。しかし、我々は人間の行動のほとんど特定のモデルを持っているので、これは、単純ではない、私たちの生来の人間性の複雑さを過小評価することは容易である。社会ロボットは中かどうか、で彼らの文化的・社会的環境を理解し、そのような顔の表情や声のトーンなど微妙な社会的な手がかりを、感じることができる必要があり、そしてその精神状態を持つ人々の相互作用は、人間との通信に合うようにモデル化されていますプロセス間の短期的な関係または長期的な関係。
9、医療用ロボット
医学は、ロボットデバイスを使用する外科医の能力を高めるために、近い将来に大きな影響を与えることになるロボットが通常となっている地域の一つであるが、大きな課題は、このようなリスクの高い環境では、これらのシステムの自律性を高めることである。ロボットオートメーションアシスタントは、さまざまなシナリオや状況認識に身体の構造を特定し、さまざまなシナリオのニーズを理解するために、音声コマンドを使用することができることができるようにする必要があります。手術で、自動化されたロボットは、一般的な手順で外科手術を行うことができ、より病気に外科医を許可します複雑な患者。人体内部のマイクロロボットの動作中に希望が将来人気がありますが、そのようなロボットの使用は、まだ方法を追跡し、制御するための効率的な輸送システムを含む多くの障害、です、キーは、既存の治療法を改善するための方法を見つけることです。
10、ロボットの倫理と安全
今後の課題は、一つ一つ克服されると、ロボットは徐々に私たちの生活に統合されますが、この開発は、新しい倫理的ジレンマを作成します。最も重要なことは、我々はよいロボットの-依存上。これは、人間が一部を失う可能性があります、ですスキルや能力、私たちは障害が発生した場合の状況を制御することはできませんように、人々は障害が発生した場合に、ロボットに責任を転嫁するように。我々は最終的には、ロボットに委託監督の倫理的な理由からタスクの人間が必要になります。また、ロボットや人工知能の有効な作業に必要な日々の活動や制約に対応して、人間の行動が変化するにつれて、人の自決権を低下させることができます。