■2023年2月15日(水) 17:00- 18:00開催

　現在の国際宇宙ステーションでは宇宙飛行士が様々な実験やシステム維持のための作業を実施しています。宇宙で活動できる宇宙飛行士の人数とその作業時間には限りがあり、より持続的な宇宙環境利用・有人宇宙活動に向けて作業の代替・支援可能な自動化・自律化技術が期待されています。現在の宇宙ステーション船外ではロボットアームによって機器の設置や移設を行っていますが、ロボット操作に適した形状・材質の対象物にする必要があるという制約があります。反面、宇宙飛行士が活動する船内においては人を前提とした対象物の設計となっており、ロボットによる作業の支援・代替が困難です。柔軟物の取り扱いがその一例です。

　打上質量の低減や収納スペースの最適化の為に実験やタスクの前後で必要となる物品を柔軟なバッグ（ソフトバッグ）に梱包しています。物品の準備や片付けは定常的に発生する繰り返し作業となりますが、ロボットにはソフトバッグやハーネスの操作など微小重力の環境で時々刻々と変化する柔軟物の動きに対応して操作を行うことが難しく、現在は作業を宇宙飛行士に頼っている状態です。

　これらのモデル化が難しい対象の作業代替の解決方法の1つとして、視覚（カメラ）や触覚(センサー)などのさまざまな種類のデータを元に高度な判断を行い複数タスクをこなすようなマルチモーダルなAIの適用によるソフトバッグのファスナ開閉など、不定形作業に対応できる高度な模倣学習・予想学習技術が期待されております。

　このたび当社の模倣学習・予想学習技術が採用されたJAXAの研究開発契約「2022年度機械学習を活用したロボット操作の自律化検討・試作等」では、エクサウィザーズがこれまでのロボットＡＩ開発により培った経験と技術を活用し、物資輸送用バッグ(CTB: Cargo Transfer Bag)の操作に対して、模倣学習等の手法を用いたソフトウェアの試作および実機におけるデモンストレーションを行います。そしてこれにより、通信遅延やリソースの制約が想定される有人宇宙拠点への適用を想定したロボットによる操作作業の自律化検討を行います。

【プレスリリース：エクサウィザーズの模倣学習・予想学習技術がJAXAにおける有人宇宙拠点内クルー作業の自動化・自律化に向けた技術検討の対象に採用】

　本セミナーでは、上記の研究開発にかかわるJAXAの大塚氏と山口氏にご登壇いただき、宇宙拠点内におけるロボットの自動化・自律化に向けた取り組みの詳細について解説いただきます。また、セミナー後半のパネルディスカッションでは参加者様からのご質問にも可能な範囲でお答えいただく予定です。是非お誘いあわせの上ご参加ください。

（本セミナーは無料です。）