「Cartesian Hand」：全線形指による器用なインハンド・マニピュレーション技術

Cartesian Handは、すべての指の動きを線形アクチュエータで制御する新しいロボットハンドのアーキテクチャです。従来の複雑な駆動系を排除し、シンプルな構造でありながら高度なインハンド（手の中での）物体操作を実現しています。

……あるいは、AI支援によるロボット手術とかね。

厳密なデカルト座標系の問題に対してはすごくうまくいくね。箸のデモはその限界を表しているよ。グリッパーで箸を2本掴むことはできても、先端を合わせるように回転させられないから、それ以上何もできないんだ。ただ、単純な形状の実験器具を扱う分には良さそうだよ。あと、モーターはどこにあるんだ？グリッパーの中かな、それともケーブルの反対側かな。

人間の手を模倣する上で難しいのは、指を曲げた時に変形する同じ表面で感覚を得ている点なんだ。それを実現できるまともなロボットデバイスはまだない。この仕組みはそこをうまく回避してる。物体と接触する面が平らで変形しないから、非常に高密度で詳細なグリッドセンサーを配置できるんだ。「指の間で転がす」というトリックが、結果的に変形の必要性をなくしているんだね。

映画『インターステラー』のTARSを少し思い出したよ。限られた関節しかないのにすごく有能なロボットとして描かれていたからね。（CASEもそうだった） https://interstellarfilm.fandom.com/wiki/Robot

これだけシンプルな仕組みでここまでできるのは素晴らしいね。でも、こういう特殊なアクチュエーターは今や転移学習次第で生き残れるかどうかが決まる。もしロボットAIが、シミュレーションや遠隔操作のデータがわずかでも操作を把握し、UMIデータセットや遠隔操作、あるいは人間のヘッドカム動画から学んだタスクで高い性能を維持しつつ、アクチュエーターの強みを活かせるようになったら？同じ「ロボットの頭脳」で異なるアクチュエーターを動かせるようになったらどうなるだろう？そうすれば、従来の2本指UMIグリッパーとヒューマノイドハンドの中間として、それなりのニッチな地位を築けるはず。人間の手の完全な代わりにはならないけど、頑丈さと機構のシンプルさを犠牲にせずに器用さを高められる。もしアクチュエーターごとの転移学習がうまくいかなければ、「UMIグリッパーかヒューマノイドハンドか」の2択に収束して、中間の選択肢はほぼ消滅すると思う。全体としては、慎重ながらも楽観視してるよ。ただ、キネマティクスが根本的に異なるアクチュエーターに対して、こういう転移がうまくいくと自信を持って証明するのはまだこれからだね。