炭素繊維製のターミネーターっぽい義手や3Dプリンター製の義手など、失った腕を補うロボットアームが考案されていますが、「腕が足りない時用の腕」として作られたのが、人間に3番目と4番目の腕を追加する「Supernumerary Robotic Limbs(SRL)」です。 SRL Concept and Design | d'Arbeloff Laboratory http://darbelofflab.mit.edu/?q=node/22 Here's That Extra Pair of Robot Arms You've Always Wanted - IEEE Spectrum http://spectrum.ieee.org/automaton/robotics/industrial-robots/heres-that-extra-pair-of-robot-arms-youve-a

ロボットは私たちの日常生活にどんどん浸透している。工場では産業用ロボットが車の部品を組み立て、家ではロボットが掃除をし、芝を刈る。子ども部屋では、恐竜や犬の形をしたロボットが子どもの相手をする。 こうしたロボットに共通するのは、ボディが金属や合成樹脂などでできているために硬いことだ。硬ければ頑丈ではあるが、しなやかではない。非常に正確に作業できて疲労することもないが、一定の条件下でなければ機能できない。 国の重点研究分野の一つに、国家主要研究（NFS/PRN）ロボット工学がある。連邦工科大学チューリヒ校およびローザンヌ校、チューリヒ大学、ダレモレ人工知能研究所が国からの支援を受けて様々な観点からロボット研究を行っている。国家主要研究ロボット工学の期間は２０１０年から２０１４年までで、予算は約３５００万フラン（約３７億円）。 国家主要研究ロボット工学には以下の五つのプロジェクトがある： ・バ

Moving to Japan The first time I came to Japan, I was a tourist. I spent 1 week here durin

序 KMCでは2048のAIを作って戦わせるコンテストである「第一回2048AIコンテスト 結果報告 - KMC活動ブログ」が開催たそうですね。これを見て2048AIを私も作ってみたくなりました。 ところで、ボードゲーム上でAIとはおおよそ「勝率が最も高まる手を現在の状況を元に出力する」ものだと思います。チェスなどのゲームに置いて有名な「ミニマックス法」などは相手が最も自分に取って都合が悪い選択をして、自分が最高の選択をし続けた場合一番最初に選ぶべき最高の手を出力するアルゴリズムです。 このような次におこる状況を予測して手を決定するアルゴリズムは、探索アルゴリズムなんて呼ばれたりしています。 探索アルゴリズムを利用する上で大事なのは、読みの深さと評価関数の良さです。読みの深さとは、言葉の通りゲームの状況を何手先まで読む事が出来るかを表し、深ければ深いほどより大局的な戦い方が出来るようになる