シミュレーションで得た結果を
実機のロボットに落とし込みたい

　服部教授の研究室では、コンピュータによるシミュレーションだけでなく小型ロボットなどを使って実験に取り組むことも多い。渋滞回避の実験では、床面に描いたラインをロボットがセンサで読み取りラインに沿って走行する「ライントレースロボット」を使用。車同士がどの道を走っているのかを通信し、後続車はその情報から混んでいる道を避ける判断を行う。自律制御によって渋滞を回避するのが目標だ。

「どういう道路デザインにすれば効率的に自動運転車が移動できるかを考えるためには、こうしたハードウェアを使って実験するのも効果的です。ロボットを使うと、シミュレーションでは起こらないような通信エラーやセンサエラーといった難しい問題が出てくる。そうした課題を克服し、シミュレーションの成果を実機に応用するところまでをめざしたいと思っています」

高速道路のインターチェンジを
AIを使ってもっとシンプルに

　服部教授の専門分野は、「群知能」と呼ばれる。複数のロボットやコンピュータを協調させて賢く動かすことで、全体の効率性や安全性、持続可能性などを追い求める研究だ。そのルーツは、大学院時代に「魚の群れ」に着目した経験にさかのぼる。イワシなどが形成する魚の群れにサメのような捕食者が近づくと、イワシは二方向に分かれたり捕食者を囲んだり、まるで誰かが統率しているかのような逃げ方をする。しかしこれはリーダーがいるわけではなくイワシが先天的に持っている本能によるもの。こうした群れの知能を実社会のテクノロジーに活かそうというのが、服部教授の研究の特異な点だ。

「新東名高速道路には2024年度に自動運転専用レーンが設置されるといいます。まさしくここ数年が、交通システム変遷の過渡期だということです。私が特に注目しているのは、高速道路のインターチェンジの構造です。あそこまで立体的に入り組んでいるのは人間の反射神経や認知能力の限界によるものだと思いますが、AIを使えばもっとシンプルに、狭い土地で効率的に安全なものがつくれるはず。そうした未来社会の道路設計に役立つAIの研究を、今後も続けていきたいと思っています」