ソフトロボット用新型アクチュエータの非線形ダイナミクスをAIで学習～リザバー計算でヒステリシスを学習、繊細なグリッパー動作へ～

東京大学大学院情報理工学系研究科のタ・デゥックトゥン助教、工学系研究科のカレメル・セドリック特任助教、川原圭博教授らの国際共同研究チームは、ソフトロボット用「液体相変化パウチアクチュエータ」の複雑な非線形挙動をAIで高精度にモデル化する新手法を開発した。このアクチュエータは液体の相変化による膨張・収縮を利用して駆動するが、ヒステリシス（履歴依存性）を持つため従来の制御が難しかった。研究チームはリザバー計算（Reservoir Computing）を導入し、センサー信号から非線形ダイナミクスを学習して動作状態を予測可能にした。実験では、壊れやすいポテトチップスなどを掴むソフトグリッパーに応用し、柔軟素材の「身体自体が情報処理を担う」新たな制御原理を実証。今後、繊細な操作を行うソフトロボットやウェアラブル機器などへの応用が期待される。研究成果はIROS 2025で発表された。