AIが物理制御問題を解決！『anti-gravity』で倒立振子を安定させる方法

はじめに

近年、AI技術は様々な分野で目覚ましい進化を遂げていますが、物理的な制御問題への応用もその一つです。本記事では、AIモデル「anti-gravity」が「倒立振子問題」という古典的な制御課題をいかに迅速かつ効果的に解決したかについて、そのプロセスを詳しくご紹介します。この問題は従来のモデルでは解決が困難でしたが、anti-gravityはその能力を遺憾なく発揮しました。

倒立振子問題とは？

今回anti-gravityが挑んだのは、「メカニカルな段ボール問題」とも呼ばれる倒立振子問題です。この問題の目標は、カートを巧みに動かすことで、それに繋がれた振子を上向きに持ち上げ、その不安定な上向きの位置で安定させることです。想像してみてください、棒の先にボールがついていて、それを手のひらの上でバランスを取り続けるようなものです。非常に高度な制御が要求されます。

anti-gravityによる制御器開発プロセス

私たちはanti-gravityを用いて、この倒立振子を制御するためのコントローラー（制御器）のコードを生成しました。そのプロセスは以下の通りです。

1. 初期プロンプトの入力: まず、モデルに対して「何を達成したいのか」を具体的に伝えました。これには、以下の情報が含まれます。

   • 達成したい目標（例：振子を上向きに安定させる）
   • 使用するデバイス「Box of Wonders」に関するすべての情報
   • 計測値（センサーから読み取れる値）
   • デバイスが実行できるアクション（カートの動きなど）
   • Box of Wondersとの通信方法

2. 制御器コードの生成: これらの詳細な情報を受け取ると、anti-gravityは制御器のコードを生成し始めます。驚くべきことに、このコードはわずか数分で書き上げられました。ユーザーは求めるものを伝えるだけで、anti-gravityがそれを実装してくれるのです。

3. コードレビューの実施: 生成されたコードは、ユーザーによるレビューを促されます。これは非常に便利な機能です。なぜなら、AIが作成したものであっても、そのコードを人間が確認し、より良い改善点がないか、意図通りに動作するかをチェックできるため、最終的な制御に対するコントロールを維持できるからです。

制御器のチューニング（微調整）方法

初期の制御器では、振子を完全に安定させることができない場合もあります。そこで、anti-gravityのもう一つの強力な機能である「チューニング」が役立ちます。

1. 動特性プロットの入力: 制御器の動作を微調整するために、システムの動特性を示すプロットをモデルに入力しました。これには、過去の実行でシステムがどのように振る舞ったかという情報が含まれます。anti-gravityはこれらのプロットから、制御器のどのパラメータを変更すべきかを非常に高い精度で推論する能力を発揮しました。

2. 具体的なチューニング例: 例として、振子が「安定せず、しばしば目標を超えてしまう（オーバーシュートする）」という問題が発生しました。この状況に対し、anti-gravityは「ダンピング（減衰）を増やすことに焦点を当てた、第2ラウンドのゲインチューニング」を提案しました。ダンピングを増やすことで、システムの振動を抑え、より滑らかな動きで目標に収束させることができます。

3. イテレーションによる微調整: 実際にこの制御器を完璧に微調整するには、約2〜3回のイテレーション（繰り返し調整）が必要でした。AIが提案する変更を適用し、その結果をプロットでフィードバックすることで、効率的に最適な状態へと導くことができました。

anti-gravityのユニークな能力と実世界での応用

この実験で最も注目すべき点は、anti-gravityが実世界で機能する様子を目の当たりにできたことです。特に、以下の点が強調されます。

• 訓練データにないデバイスへの対応: 今回使用した「Box of Wonders」は非常にユニークなデバイスであり、おそらく他には存在しないでしょう。そのため、当然ながらanti-gravityの訓練データには含まれていません。このような状況下で問題を解決できたということは、anti-gravityが訓練セットから情報を「外挿（extrapolate）」、つまり既知のデータ範囲外の状況にも適用できる能力を持っていることを示しています。これは、AIが未知の環境やタスクに柔軟に対応できる可能性を示唆しており、非常に興味深い点です。

• 汎用性と他のデバイスへの展開: anti-gravityのこのアプローチは、他の様々なデバイスにも応用可能です。必要なのは、コマンドを送信し、センサーからデータを読み取ることができるインターフェースを持つマシンだけです。これにより、どんなユニークなデバイスであっても、anti-gravityを使ってその制御器を開発・調整する道が開かれます。

まとめ

anti-gravityを用いた倒立振子問題の解決は、AIが複雑な物理制御タスクにおいて、コード生成から精密なチューニングまでを一貫して行えることを明確に示しました。特に、訓練データにない独自のハードウェアに対しても「外挿」能力を発揮し、実世界で有効なソリューションを迅速に提供できる点は、今後のAI技術の発展と応用範囲の拡大において、極めて重要な意味を持ちます。

私たちが直面する様々なエンジニアリング課題に対して、anti-gravityのようなAIが新たな解決策をもたらす可能性に、大いに期待が持てるでしょう。

参考動画

https://www.youtube.com/watch?v=rKQ9b4UMpGQ