「THE BATTERY-POWERED BULLE」
時速400マイルを越える石油式の自動車はわずかである．今、ある生徒のグループがそれを電気自動車でやろうとしている．
グレゴリー・モーン
電気閃光
バックアイブレット2.5は2010年にユタ州のホンネビル・ソルトフラッツで時速307マイルを記録した．
クローマー(R.J.Kromer)はオハイオ州立大学の一年生のとき、数学の授業に向かう途中、学生が運営する燃料電池式自動車をデザイン(設計)するチームのポスターを見つけた．彼は今までにLEGOのロボットキット以上に複雑なものを組み立てたことはない、だが、ともかく彼は一緒に参加させてくれるかどうかを尋ねるメールをそのグループに送ってみた．驚いたことにチームのメンバーたちは直ちに返信してきた．“私はそこ(そのグループ)には多くの資格が必要だと思っていた．”“しかし彼らは‘いや、ちょっと来てくれ’と言った”とクローマーは思い出を語った．
なので、クローマーは学校の自動車研究センター
(CAR)にあるチームの仕事場に行った．彼はすぐさま、世界記録を打ち破る代替燃料車バックアイ・ブレットシリーズとともにいた童顔のユニークな技術者集団がまずやる気をテストしようとしていることに気がついた．クローマーは工学の郵便室相当の仕事を始めました初めの2.3カ月の間はほとんど作業場の掃除や整理、さまざまな工具やスペアパーツの手配がほとんどでした．しかし保管の仕事の合間に上級生が電気配線や制御システムなど様々なことを教えてくれるようになった．まもなくかれは授業よりも作業場でのほうが多くのことを学ぶようになった．翌年、2人の上級生が卒業し、そしてクローマーは電気エンジニアリングの担当になった．’もし眠らずにやれば物事を素早く理解できることが分かる’と彼は言う．
バックアイブレットチームはよく似た物語で満たされています．チームリーダーのクック(david Cooke)は一年生の時に偶然参加しました．上級エンジニアのメイリー (Evan Maley)が参加したのは高速車が好きな素朴な高校生の時でした．新しい志願者を評価するときにチームはIQスコアよりも仕事へのやる気を見るとクックは言います．クローマーの自主的不眠症はこのグループの特徴である．技術者たちはしばしば作業場の端にある30フィートのガレージ仕切りドアの下から夜明けが忍び寄るのを見る．彼らは会議室で眠り、時折テストコースで眠ることもある．彼らは平均的な学生が浴びるようにビールを飲む週末を拒み、金属を切りだし、バッテリーをテストしたりオーダーメイドのサスペンションを設計したりする．
これらはゴーカートのサスペンションではない．このグループは今までにいくつかの最速代替燃料車を作り出してきた．クローマーの興味が引いた水素燃料電池車は2008年に平均最高時速286マイルをだした．2年後にはこれを電気自動車に改造し、時速300マイルを超えました．そして今年の9月、ユタ州のウェンドオーバー外（おそらく郊外）のボンネビル・ソルトフラッツで再設計した自動車により電気自動車として初の時速400マイル突破に挑んでいる．
わずか9台のガソリン車しかこの速度に達していない．「300mphから400mphへの飛躍はとても大きい」とクックは言う．400mphに近づくにつれて空気抵抗は幾何学的に増大する．モータはより多くの電流を必要とし、つまりより多くのバッテリーを必要とし、可能な限り軽くしなくてはならない車体が重くなる．果ては、遠心力によってタイヤがばらばらに引き裂かれる恐れがあるほど早くタイヤが回転してしまう．院生の学生と大学生の一団なら言うまでもなく、その課題はベテランの技術者を落胆させるのにも十分である．
速さのためのデザイン
1993年、リッズォーニ(Giorgio Rizzoni)（現、CAR所長）は一時的に開かれていた電気自動車の学生レースに参加するために最初のチームを召集しました．そのチームの自動車スモーキン・バックアイはほとんどのレースで優勝したが、ほんの数年でそのシリーズ（電気自動車のレース）中止になり、そしてリッズォーニはプログラムの終わりを考えた．しかし二人の学生が地元企業の支援をもらった（直：地元企業との支援を取り決めた）と知らせてきた．彼らは歴史上最速の電気自動車を作りたかったのです．「私は学生を見て言いました『お前たちは明らかに正気じゃないぞ』といった．」リッズォーニは思い出を語った．
その後10年の間にチームは3台の世界最高速の電気自動車を作った．現在リッズォーニはチームメンバーの高い目標、工学的技術、取引の手腕を疑うことはめったにない．クックとそのチームが時速400マイルの壁を打ち破ることを決めたとき、彼らは基本的な資金調達の方法を変える必要があると気づきました．そこで彼らはモナコに本部のある電気自動車メーカーベンチュリ・オートモービルズの45歳のオーナー、パストル(Pallanca Pastor)に懇願した．パストルは元アマチュアレーサーで、モナコの土地とレストラン界の頂点だが、ここ数年チームを追跡してきた（注目してきた）．2010年に彼は時速400マイルへの探求（挑戦）の後援取引に署名しました．
2年後、去年の8月の湿気の多い水曜日、正面は不吉な（適当な）煉瓦造りで後方には大きな格納庫のある二階建てのCAR本部で、ひげのある26歳のクックは車の全体的なデザインがほぼ決定したと説明しました．そのヴェンチュリ・バックアイ・ブレット・スリー（ＶＢＢ3）は四輪駆動で長さ38フィートになるだろう．時速400マイルまで車を加速させるのに要求される力が一台のモータでは大きすぎるので、チームは4台のモータで分担する予定だ．各々のモータは400馬力全体で1600馬力を発生させます．
クックとヴェンチュリ社の技術者数人は協力してオーダーメイドのモータを設計しました．ブレットの技術者は理想的な大きさ、性能仕様の概要を決め、そして彼はヴェンチュリチームとともに一年の間設計を繰り返してきました．パストルはすでにこのモータの小型版を最高時速124マイルの電気スポーツカー、アメリカにのせ走行テストを始めている．4台のブレットモータは少しだけ大きくより強力になります．しかしそれらは2.3週間では完成しない．
しかし今のところ、モータは主要な関心事ではない．CARで院生とクックとメイリーそして頭の切れる23歳のワン(Ling Wang)含むＶＶＢ3の学生チームは同じ小さなオフィスに部屋があります．メイリーとクックが部屋に入ってきたときに、ワンは彼のスクリーン上で自動車の垂直尾翼の3Ｄモデルを動かしていた．ワンは空気力学の専門家で、時速300マイルから時速400マイルへと飛躍するのに間違いなく空気力学が最大の課題です．空気力学の抵抗に打ち勝つために必要とされる力（馬力）は速さの3乗に比例する．なので、速度を2倍にしたいのなら8倍の力が必要です．
つい最近ボーイング社に就職しチームを離れたボーク(Cary Bork)はVBB３の空気力学的シェルを2年かけて微調整し、形状の変更や車輪を覆うスポイラーのような抵抗を下げる外観を追加した．ブレットは鉄製フレームと強いが軽い炭素繊維のシェルを持ち、芯は一部炎耐性線維ノメックスで作られている．それでも2.3の大きな問題が残ります．今日ワンはテール・フィンに集中しています．
車から突出したものはすべて抵抗を増やします．しかしシェレーアという62歳のテストドライバーの安全を守るためにはテール・フィンが必要です．車両に作用しているすべての空気力学的な力は圧力中心として知られる一つの点に平均することができます．この点が後部にあり、そして車両の質量中心が正面に近いとき、両者は釣り合って横風を受けても直進を保つことができる．VBB３は多数のパラシュートとバックアップとして1セットの航空機用ブレーキを装備することになるが、どちらもスピンした場合には助けにはならない．「結局のところロジャーの命が一番重要である」とクックは言う．
速さの様子
レース車が風洞に入るとき、正確に車と地面の間の相互作用をモデル化するために設計者は車両の下に回転ベルトを設置します。しかし大部分のベルトは時速150マイルにまでしか達しません．そのため、バックアイ・ブレットチームは空気力学的なモデリングのすべてを数値流体力学を使い行います．（上図、中央図）．新しいブレットの幅の狭いデザインは平らな“ポーチ”というバッテリーモジュールにより可能となりました（下図）．
グレゴリー・モーンは科学と技術に関する記事をAtlantic,Discover,Popular Scienceを含む出版物に執筆している．彼は４冊の本の著者でもある．
オハイオ州立大学のバックアイ・ブレットチームは電気自動車として初の時速400マイルを突破を目指した車を作っている、時速400マイルを突破したガソリン車はわずか9台です．
今まで何度も電気自動車の速度記録を作ってきた．しかし時速400マイルをまたぐには工学的問題を解決する必要がある．
4つの電気モータから十分な力を発生させて、高速かつ安定させるため空気力学を微調整しタイヤがちぎれないようにすることです．
もし、すべてが予定通りに行けば、今年の9月にユタ州のボンネビル・ソルト・フラッツのテスト走行で時速400マイルの壁を突破する．
「THE BATTERY-POWERED BULLE」
問題は航空力学と安全性のバランスをどのようにとるかということです。素早いマウスクリックでワンは尾の部分を取り、仮想の３D空間で回します。彼はそうでなければ垂直なものの上に取り付けられた水平に適応されたフィンに似ているものの頂点に来る平坦な設計から切り替える。マリーはチームが走っている間データを捕捉するためにGPSユニットと前に一つ、後ろに一つの二つのカメラを加える方法を見つけようとしていると説明する。ワンは水平のフィンに三つ全てを収容し、それからボーイング社のボークに彼の修正を送った。
新しく追加して、ワンはちょうど今‘壊された’と知らせた。これはそれが非常に多くの抗力を加えることを根拠にボークが変化を拒絶する時のためのチームの速記です。『彼は「あなたが車を遅く走らせているからそれをするな」と私たちに言っています』とクックは説明する。
少し困って、ワンは「私はそれがそれをより遅くするであろうことが知っている。」と明確にする。彼は「しかしどれくらい遅くなるのか」という。
ワンがモデルに戻ると、クックは別の課題‘バッテリー’に向いている。その日の始めにクックはいくつかのCARのバッテリー試験部屋を披露した。内側は、カスタムプログラムが環境状況を調整している間ずっとバッテリーを繰り返し消耗し充電する。これはCARの技術者たちにバッテリーの真の業績のよりよい感覚を与える。それは広告された使用と一致するとは限らない。去年からクックとそのグループは今はないメーカーA123システムからナノリン酸鉄リチウムイオン電池の原型を厳密に試験している。レース日にBulletは公式世界記録を獲るために少なくとも二回は走り終えなければならない。そして各60秒の疾走の終わりにバッテリーを完全に消耗しきる必要があるとクックは述べる。彼は言う「私たちは一度の走りでバッテリーの全エネルギーを出したい。私たちが余分なエネルギーを残しておくとそれはバッテリーの余分な重さを運んでいることを意味する」
会社で働いていた以前のBulletチームのメンバー二人が一部分設計したA123バッテリーは市場のほかのものより電荷を溜めるだけでなく、より固い包みでそれをする。クックは彼らが最後のレーサーで使ったもののような標準的な筒状の細胞は非常に多くの空間を埋めると説明する。あなたがそれらを一緒に詰めるとき円形の横断面は隙間を残す。その加えられた空間はより全体の量とより大きい車に変わる。それは結局より厚い航空力学のプロフィールと少ない速度を意味する。
クックは氷のうで通用する薄く、平らで銀の四角い包みと一緒に彼の机の隣の棚から車のバッテリーを連想させる黒い箱をおろす。これらポーチタイプバッテリーはより少ない量でより多くの流れを生成する。黒いモジュールは隣と隙間なしで詰め、25のポーチ細胞を維持する。そして全部でこれらのモジュールが80あると円筒形バッテリーに関係する貯蓄は膨大になるだろう。
クックは言う「あなたは重さと体積を三分の一カットしている。これは最高を超えた上にある。」
包みの挑戦はバッテリーを超えて伸びる。乗り物の設計過程は大部分ができるだけ狭い空間にできるだけ多くのを詰めこむことに関係している。たとえばクックのワークステーションを横切って、マレーのモニターはサスペンションシステムの仮想演出を見せる。記録破りのスピード狂は重さを抑えるために止まることをしばしば控える。しかしながらその運転者は乗り物を加速するために1マイルだけあるので、マレーとそのチームはそのマイルの隅から隅までの牽引力を必要とするだろうと決定した。一瞬でもタイヤが回転する
塩原のでこぼこは貴重な力の消失の可能性がある。マレーは止まる衝撃が元々モーターとトランスミッション以下に設定しようとしていた。彼は現在そのデザインを修正しているところです。包み全体を考慮した後に、彼は衝撃は乗り物の重心を上に移動した。「あなたが伝達とモーターの重さを考えるとき約数百ポンドを受け取る。安定のためにできるだけ重さを低く保ちたい。」
次に、クックは様々なほかの学生が参加しているCAR計画に収容する長く開いた倉庫のような店の外に向かう。Bulletの駅でクックはゴムの1インチのちょうど16分の1のタイヤを掴む。彼は乗り物が時速300キロメートルになるとタイヤは非常に速く回転し、それらを遠心力が拡大させるだろうと説明する。より多くのゴム製で、より多くよりすばらしい力はその質量を別に割こうとする。より薄いタイヤは高スピード時にタイヤの崩壊する機会を減らし、質量を減らすことを意味する。乗り物がかなり険しい塩原を巡航しているだろうことが欠陥である。クックは大きい声で尋ねた。「タイヤがそれをさせるの？」それは夜に私を起こしておくものの一つである。
打ち上げのカウントダウン
三か月後、11月のはじめ、そのチームは建築を始めてからちょうど二か月になった。マレーはモーターと車の重心を低くするために再設計していたが、後部は議論の段階のままだった。安全な予防対策としてチームは現在3つか4つまでのブレーキパラシュートを含め熟考している。このような余分なリスクで乗り物の後部は重くなりすぎてしまいより遅くなる。パラシュートの数はちょうど今一定していない。ワンは認めた。
一か月前、バッテリーの供給者であるA123が破産したが、幸運にもBullet社の旧社員がプロジェクトのバッテリーをドアの外へ推し進めた。私たちはすべての材料、さらにいくつかの予備を彼らから手に入れる。とクックは言う。
少しだけ改良したがそのモーターもまた完成した。更なるシミュレーションテストの後、Venturiの技術者はそのモーターは十分な力を供給できないのではないか。と示唆した。クックはひどく落胆した。しかし、「私たちはあなたが否定を受け入れることが出来ないと学んできた。」と彼は言う。「あなたは理由を尋ねる必要がある。なぜ私たちはより多くのパワーを引き出せないのか。銅の影響を通してこれ以上物理的に走れないのか。」更なる探究で実際にはその問題は気温と関連していることが明らかになった。シミュレーションによるとそのモーターはオーバーヒートしそうだった。よってクック、マレーそして大学院生のLuke kelmはモーターの冷却システムを再設計するためにVenturiと共に作業した。彼らはオイルベース冷却器の流出量を変え、それはより多くの点でそのモーターと接触するようになった。それにより、より熱を引出し低い温度を保つことが可能になった。
これはBullet計画の遺産です。技術革新を克服するための既存の技術の限界を理解することの義務より、印象的かもしれないにもかかわらず一連の技術革新は少ない。「それはすばらしい動きだ。」VenturiのPastorは言う。「構成要素を彼らの限界へ押さなければならないとき、あなたは新しいことを見つけることができ、違った方法であなたの考えを押すことができる。」
最終的にこれらの挑戦は並び無き教育を供給し、独創的な経験をした大学院生たちを生産している。Bulletプログラム数年にわたって50人の技術者を生産し、ほとんどは自動車製造、航空宇宙そしてバッテリー技術部門でのすばらしい仕事に就いた。「彼らはこれらの複雑な問題を対処したからよりよい技術者である。」Pastorは記した。
気まぐれで加わった前一年生のクローマーは授業で学ぶことをはるかに超えた教育を学んだと言う。あらゆる構成要素のパフォーマンスをモニターしてドライバーの制御でそれのすべてに同期させるシステムの乗り物の電子脳を設計することに車について何も知らない少年は過去二年費やした。まだ、クローマーとほかの学生たちは教育のためにちょうどそれをしていない。彼らの核として彼らはまだ学生で、9月の時速400キロメートルの障壁を壊すことの見通しは大きく開ける。「私たちは国際的な世界記録破ることができた」彼は言う。「大学を出てくるどれくらいの人がこのことを言うようになるか。」
「To Print the Impossible」
３Dプリントは従来型の製造を変えるのだろうか？
タフグリップ：この人工で作られた手は、チタンで印刷された４６個の個々のパーツで組み立てられている。オークリッジ国立研究所はそれを一つの印刷されたものとして作ることを計画している。
オークリッジ国立研究所の義手ロボットは、中世から、コーヒーのマグカップを持つよりも段平を用いるためにより適切に鎖帷子に覆われている手のように見える。骨組みの基礎と、薄い網状皮膚（表面）は両方とも、丈夫で、また軽量なものを持っている間器用な手を造るためにチタンで作られている。義手の構造では、強くて小柄な油圧が統合されたダクトのネットワークを頼って、指を動かす。ドリルで開けられた穴、ホースや繋ぎ目は必要とされない。
まだ、ロボットハンドを特別なものにする何かは、何を作れるのか、もしくはどうやって作られ、何を意味するのか、というものではない。コンピュータ上の構想で、いわゆる積層造形と呼ばれる数十の印刷されたパーツから組み立てられたものは、一般的に３Dプリントとしてより知られており、オークリッジの発明は製造業の未来（以前では不可能だったデザインを順番に印刷させることができるようになったとき。）を一見することを提供しています。
「あなたは３０００ポンド毎平方インチ余り動ける内部の油圧チューブをもつ様なとてもとても複雑なデザインを見ることでしょう。」とオークリッジのエネルギー材料計画のディレクターであるクレイグ・ブルーはいう。「あなたはあなたが必要とする場所だけに材料を入れる軽量な構造を作るためのメッシングを持っている。現在はロボットハンドを作ることができる積層造形以外の技術がない。」
３Dプリントはほかの方法では作ることができない複雑な機械を作れる点で発達しているとして、ボーイングやGEのような最大手メーカーたちは、高度な製品ラインの技術に供給し始めている。材料の大きなブロックから使える部分を刻む古い入り口の代わりに、積層造形では、層ごとに物体を作り上げる。この考え方の変更は、大量生産する製品の試作品の設計するにあたり、製造業のあらゆる面に影響を与える可能性をもたらす。
しかしながら、技術的な課題が、３Dプリントを苦しめ続ける。一般的な減法製造（切削？）に比べて、積層造形では遅くなりえ、また、材料の終わりの一致が矛盾していることがありえる。さらに３Dプリンタは複数の種類の材料から、ものを作り上げるのに問題があり、それらはまだ回路を焼かずに電気装置を集積することができない。
研究者たちは、これらの制限を克服するため、そしてカスタマイズ可能にするため、少量の応用のため、積層造形はすばらしい力を持たせるためのいくつかの疑問に懸命に働いている。その技術は大衆の市場で拡大されるとして、３Dプリントは、製造の革命として強く普及させ始めることができる。
積層の進歩
３Dプリントの起源は、会社と、学問が起動した１９８０年代後半に遡る。数分でデジタルな設計の三次元モデルを作り上げる機械を特に考案したテキサスのオースティンの大学で。数十年間、これらのシステムや、１７万５千ドル近くかかるのと似たようなタイプは、
発明者や技術者を手助けするための能力への非難を急速かつ比較的安価にに獲得し、試作品を生産している。
それ以来、３Dプリントは２つの方針を採用された。一極端に、趣味に熱中する人や、企業を目指している人は２０００ドル、もしくはそれ以下の機械を用いてプラスチックモデルを手早く作ることができる。これらの装置によって、ユーザーに新しい発明をすることができます。技術は３Dプリントとパソコンの間の比較をまねいた。「投稿でき,もし誰かが興味を持ったら閲覧できる（クラウドやオープンソースのソフトウェアは、小さいチームは６ヶ月間ラーメンを常食とし、アプリを作り上げた。）インターネットと同じように、私たちは、同じ現象が製造品へ広がるのを理解し始めている。」と科学技術政策のホワイトハウスのオフィスにあるテクノロジーアンドイノベーションの次長であるトム・カリルはいう。
もう一極端では、大きな製造者では、航空機パーツやお尻の代わりのような生物医学装置を生産するため産業的に発達して育てている。この機械は、３万ドルに必要だった、およそ１００万ドルで売られる質の高い金属製品でつくるレーザーベースの器具。これらのプリンターはポリマーや、金属やほかの流体や粉体状態の材料で使用できる。物体は、作り始める前に設計者によって仕事を調整された、少々衝撃的な製造費とともに有効的なファイルとして始まる。
昨年の１１月に国家情報のディレクターの会社を支援している分析チームによる国際情報会議によって発行された報告書「Alternative WorldのGlobal Trends 2030」によると、３Dプリントは鋳造や機械加工のような従来の特定の大量生産過程を、特に、少ない生産過程もしくはよりカスタマイズされた製品を目指す製造者に対して２０３０年までに変えることができる。航空宇宙会社は、この傾向の最前線である。１世紀近くの間、航空エンジンを作っているGEアビエーションは、近頃、積層造形のプロセスを経由して航空部品を作っている専門の供給者を二人買った。ボーイングはすでに民間や軍用機で使用される２２０００個以上のパーツを作るために３Dプリントを使っている。
そのような会社は、３Dプリントがまた従来型の製品よりもエネルギーや材料の観点でより効率的になることを発見している。「もしあなたが部品の機械加工をするなら、材料の８０〜９０パーセントが床に切りくずや破片として行き着くことは珍しいことではない。」主要な技術者で、コロラドのフォートコリンズの積層造形のコンサルティングアクチュアリー会社「Wohlers Associates」の社長であるテリー・ヴェーラーは言う。
「To Print the Impossible」
脱金型
これらの利点にも関わらず製造業の大部分はまだ3-Dプリントを産業レベルの製品を作る方法というよりむしろ写真を印刷する方法として考えている．その理由は3つある．遅いこと，不安定な品質，複雑な物体を作るのが難しさである．
最初に，積層の過程は比較的遅い，それは細部の要求のレベルに依存する．主任設計者のロニー・ラブが率いる，オークリッジのエンジニアたちは，1.3ポンドのロボットの手のパーツを作るのに24時間費やし，さらにそれらを組み立てるのに16時間を費やした．(彼らはひとつの部品で完全な補装(義足や義手など)をプリントするハードウェアを開発している．)「ソフトボールサイズのモノをつくり，そして立派な見た目，精細さをもとめるなら，作るのに6から8時間かかるでしょう」とペンシルバニア州立大学のリチャード・マルツカニッツは言う．そのスピードで何千ものユニットを3-Dプリンタを用いて作るなら何年もかかるだろう．
すばやく仕事をこなす積層の製造システムもある．アメリカ海軍のために開発されたこれらは１時間に20から40ポンドの材料を積層できる．しかしながらこのケースにおいて速さは見た目，精細さを犠牲にしている．これらの質が悪いと加工後のパーツはまた次の機械加工を必要とする．とマルツカニッツと述べている．事を先に進めるために，研究者たちは可変速度でプリントするシステムを研究している．それは速くバルク材を積層するがより精度が求められるときは速度を遅くする．「生産性の観点から積層工程の限界は知れているため，現在このシステムは大変注目されている」とマルツカニッツは言及している．
スピードを上げるもうひとつの方法は仕事量をいくつかの製造設備で分配する方法である．しかしこの方法には現在存在するものより高いレベルの標準化が要求される．どのように，どこでGE(または供給者のひとつ)が製造しているかに関わらずGEのジェットエンジンの重要な要素は見ためもよく，確実に機能すべきだ．米国材料試験協会として公式に知られているASTM International は3-D印刷の標準開発活動をしている一組織である．しかしその仕事は初期段階である．
科学者たちもまた同じデザインのものを早く大量生産できる自己監視3-Dプリンタを作ろうと試みている．そのシステムは欠陥を検出するために造形中の物を高速ビデオと赤外線サーモグラフィを用い分析し，そして製造過程を止めることなくすぐに欠陥を補正するとブルーは話す．「プリンタに部品の設計図をダウンロードすれば毎回完璧な部品が得られる」とブルーは付け足した．
電子機器が組み込まれることに伴い，ますます多くの異なった材料を組み合わせたような製品の複雑さの増大は3-Dプリントの更なる課題をももたらす．解決法のひとつはそれぞれが異なる種類の材料を積層させる複数のヘッドを持つ3-Dプリンタを開発することである．それらのヘッドのひとつは積層工程の最中に直接的にデバイスに配線を組み込むことができる．
オークリッジやテキサス大学エルパソ校3DイノベーションW.M.ケックセンターなどの研究者たちは電気回路もプリントできる3-Dプリンタを開発している．この挑戦は過熱状態や電子部品の損傷を避け，一方その周囲ではプラスチックまたは金属の層を重ねている．研究者たちは電子部品を守るためにその周りに絶縁素材をプリントする方法を実験している．「10年以内に異なる材料にプリントされた電子機器の結合品を目にするだろう．」とブルーは言う．
総合すれば前述の進歩は誰が利用するかはさておき，オークリッジのロボットの手に大いに有望である．科学者たちは医者が健康的な手をスキャンし，コンピュータ上に鏡像を作り，使用する準備がされた組み立て済みの補装の新しい手をプリントする時代を期待している．
「My Boss the Robot」
マイケル・ドーソン・ハガティが私のオフィスに飛び込んで来るや否や私は彼と彼のパートナーが良い結果を出したことを知った。彼らのテストで、イラクやアフガンに配備される軍用車両であるハンヴィーのスペースフレームの溶接を行い、それを、10年単位の経験を持つ熟練技術者たちより速く行うことができた。
この仕事はドーソン・ハガティのはじめてのプロとしての職務である。彼は仕事が始まるにつれて少し神経質になっていったといえる。彼は修士号を修め、カーネギー・メロン大学のロボット研究所の技術スタッフとなったばかりだった。正直言って彼のパートナーについて心配していた。そのパートナーは十分頼もしかったが、一般的な人との接し方ができなかった。
ロボットがこのプロジェクトにおけるパートナーであり、このロボットはフォードやジェネラル・モーターズの組み立てラインで作業する大きな産業用ロボットと似ている。しかし、こんな機械の怪物と人間をケージの内と外で分けて安全に操縦できるのに反して、我々は、スピットファイアという名の13フットの大きさで片腕の溶接ロボットを人間の右隣で作業できるように改造した。スピットファイアがドーソンから命令を受けるかわりに、そのチームでは作業の順序を逆にしがちだった。ロボットが次の手順を要求し、ドーソンとスピットファイアを、どちらがより効率的に作業を終わらせられるかで、位置決めと溶接で作業をわけるようにした。
作業を分離したことで、ドーソンと彼のパートナーロボットは10時間で原材料費と手間賃込みで1150ドルのフレームを組み立てた。私たちが雇った加工屋たちは同じ作業で89時間かかり7075ドルの費用を請求した。
ロボットとともに作業した時の人間の能力の経済効果は、逆の場合も同様だが、潜在的に大きな効果がある。工場で金を惜しまず組み立てラインを設計するのをやめ、設備コストを10億に抑えるようにできたらよい。人とロボットのチームなら高価な型設備の取り換えなしで、電子回路や飛行機部品の特注部品を造ることができる。この技術によって企業は消費者の要請に迅速に対応でき、製品の更新サイクルを年単位でなく、週間単位とした。工場生産現場の変化し続ける仕事に作業者はやりがいを見出すだろう。こんな理由からロボットは最終的にスーパーバイザーとしてより効果的になるかもしれないと我々は認識しなくてはならない。
KEEPING YOUR HEAD
明確に"ロボット"とは何か、ということについて常に多くの議論が行われている。ロボット工学研究共同体が定義づけるに、感知を行い、考え、自律的に動く機械をロボットという。これが完全に正しいというわけではない。あなたの家のサーモスタットはこれらのことを全て行えるが、自分の家をロボットと分類しないだろう。この違いはサーモスタットが家が行うことのほんの小さな一部分だからということにある。ロボット的機能が物体の中心的役割を負って運用中に使用されるときだけ、物体自体をロボットと考えられることができる。例えば自律運転自動車がセンサーやAIを使用して、"移送"という車に欠かせない役割が可能となるとき、その車はロボットとなる。
製造業では自動化による効率向上のために半世紀以上にわたりロボットを展開してきた。しかし未だにロボットは特定目的専用の機械である。人間は原則化を行い、ロボットの強度と精密さを利用して組み立てラインのセッティングを行った。
数万にも及ぶ、組み立てラインを進む車のような製品にその工程はうまく働いている。注文製造の増加とともに、供給元は需要に基づいて製品を小さなまとまりにして製造していて、溶接や機械加工のような工程の準備の時間が大きなボトルネックとなっている。ロボットの作業の準備をするのにとても長い時間がかかり、ときにそれは月単位に及ぶこともある。溶接順序を計画立て部品を固定し、ロボットのプログラムを組み、材料のストックを備え溶接要素を最適化する必要がある。
ドーソン・ハガティのような、人間と製造ロボットを組み合わせることで準備にかかる時間を劇的に削減できる。従来ではロボットに動き方を伝えるのに特別なコードをプログラマーたちは使用していた。現在ではスマートな組み立てラインを作るのに製品のCADファイルが使用される。アルゴリズムがこれらの構図をロボットのチェックリストへ翻訳を行う。
組み立てラインの設計を行うのは一人での仕事というわけでないが、ロボット、人間共に苦労して取り組むことになる。産業ロボットは特定の座標から座標に移動して原則的に到達する最終的な目的地を要求する―その方向に人がいようがいなかろうが。部品が流れ出て無くなるまで何度も繰り返し同じ作業をロボットが行うように、製造者側がプログラムを組む。もし、動作や移動が行えなくなると、生産ロボットはエラー状態に陥りパワーダウンを起こしてしまう。この状態は、人の頭を通り過ぎるよりマシだが、しかし、どちらもあまり良いとは言えない。彼らがお互いに近づき過ぎたとき、ロボットがどれくらいで動きを止めるか考える必要がある。
次世代の産業ロボットは本質的に、人間の周囲では安全でなくてはならない。もし、ロボットが人にぶつかる事故が起きた場合、その打撃が致命的・危険であってはならない。マシンの作業スペースに人がいたら、それを感知し人間のパートナーと音声やジェスチャー、表情、テキストやグラフィックを用いて意志疎通をはかれるようにする必要がある。
ロボットメーカーは製造労働力のニーズに合わせたマシンの組み立ての準備を整えている。スピットファイアはチューリッヒを拠点としたABB製のロボットを基にしている。ABBはフリーダを提供していて、フリーダは２本腕のロボットで人間の周りで安全に作業をするように設計されている。話変わってボストンを拠点としたRethink Robotics社はiRobot社の創設者グループのひとりであるロドニー・ブルックスにより設立された。Rethink Robotics社によりバクスターは開発された。バクスターは多数のセンサーはもちろん、２本の腕を持ち、前世代のロボットよりプログラミングをするのが容易になっている。
「My Boss the Robot」
オペレーターは、一連の動きを通して、マシンを手動で操作することによって、バクスターをプログラムする。その後、ロボットは、動きを繰り返す。この芸当は、簡単な学習アルゴリズムと画像処理によって成し遂げられた。例えば、人が、動いているコンベヤベルトの上のパーツの選び方をバクスターに教えているなら、部品が不規則な場所と時にベルトが来ても、バクスターは、適合して、それを実行する方法を学ぶ。
カリフォルニア州メンローパークのWillow Garageは、2本の腕と頭と多数のセンサーが配列されているＰＲ２と呼ばれているモバイルデモンストレーションロボットを開発した。フリーダとバクスターのように、PR2は、人間と共に並んで安全に働くように設計されている。ここ、カーネギー・メロン大学では、私たちは、比較的複雑な環境で飲み物と軽食を訪問者に出すのにPR2を使用する。
丁重な処置
ＳＰＩＴＦＩＲＥは、人間からただ学ぶだけではない。また、ＳＰＩＴＦＩＲＥは人間に指示できるくらい頭がいい。ＳＰＩＴＦＩＲＥは、大型プロジェクトを小さくステップに分解し、優先権がどちらにもない（人間もしくは、ロボット）の状態で、誰がより早くできるかによって仕事を分ける。
ドーソン-ハガティとSpitfireは、スペースフレームのCAD記述から「部品表」を引き出すことによって、彼らのフレームを溶接する仕事を始めた。この購入品目リストに基づいて、ロボットのコンピューターは、どのパーツを供給元に注文すべきか、そして、どのように正確な長さに標準的なサイズの鋼管を切るべきか自動的に計画した。コンピューターが、溶接作業を実行するために最も良い系列を計画して、部品を支える最善の方法を指定したので、それらは溶接の間、安心であった。
私たちは、ＳＰＩＴＦＩＲＥに教室用の小型プロジェクターを与えた、それによって、イメージやテキストを直接スペースフレームに表示することができる。イメージは、一種の拡張現実になった。ロボットは、そのプロジェクターを使用して、ドーソン-ハガティに複雑な構成プロセスのセットアップの方法を伝えている。複雑な構成プロセスでは、作業場に部品や備品が送られ、溶接している。ドーソン-ハガティは、すべて適所に動かした。ここでの人間は、私たちが「退屈でつまらない仕事」と考えているよりよいオプションである。なぜなら、部品は比較的軽量で様々な形状のものがあり、それらは簡単に人間の手で理解できたからだ。
ＳＰＩＴＦＩＲＥはまた、正確に三次元作業空間を認識し、すべての部品を確認し、チェックするためにレーザー変位計を使用していた。プロジェクターとセンサーを用いることで、それは、スペースフレーム上に強調することができて、建設プロセスを通して人間を誘導できる。
チームは一度、溶接する部品を配置したら、ＳＰＩＴＦＩＲＥがその仕事を引き継いで、すばやく作業することができる。ＳＰＩＴＦＩＲＥは早く溶接（2インチ溶接するのにたった5秒しかかからない）するだけではなく、とても綺麗に溶接する。一般的に、熟練した溶接工は、電圧、溶接速度および溶接ワイヤー供給量のような約20の重要な溶接の要素を調整している。実験で、私たちは、ＳＰＩＴＦＩＲＥが自分自身で20個の変数を最適化し続けられる試みをセットアップするように指示した。これらの実験が進むにつれ、 ＳＰＩＴＦＩＲＥは、試運転の結果を測定し、その性能を向上させるためにその設定を調整する。ロボットは、溶接技術を熟練させるために、自己学習した。
スペースフレームに400もの溶接部が必要な場合を考えると、ＳＰＩＴＦＩＲＥの溶接の速度とすぐれた才能はとても大きな利点である。しかし、ＳＰＩＴＦＩＲＥも完璧ではない。場合によっては、特殊な溶接をロボットができないことがあり、その場合は、ＳＰＩＴＦＩＲＥがドーソンハガティに手際のいい作業を実行する手段を伝える。
LIGHTS ON
人とロボットのチームがどのくらい早く進歩するのかを正確に予測するのは難しいが、（製造業者の多くの場合新技術を導入するのが遅い）知的なオートーメーションの明確な長所は、今後5年以内に共同システムを会社で推し進めることであろう。我々、先進的な製造業の展望は、“lights out”の製造から長い道のりを歩んできた。カートヴォネガットの1952年の小説プレーヤーピアノで有名になった自動化された工場はすべての仕事を自動化している。物語が進むにつれて、自動化は労働を時代遅れにする、しかし、それは、意味のない人生（人々に受け入れがたい(そして、不必要な)経路を作ること）によって人々を惨めにする。より良い方法は、能力によって作業が活動的に振り分けられた人間とロボットがチームとして協力することである。望みは、ものを作るプロセスにとても関与している満足感から、人々が喜びを得ることができるということだ? たとえ彼らが機械から指示を時々受けているとしても。
「flight of the robobees」
実際はより小さい；ロボビーは細部を見せるために拡大されている．実寸は次のページ参照．
・概略
ロボビーは蜂サイズの飛行ロボットである．それらの大きさは多くのさまざまな物理やコンピュータの課題である．
そのような小さな寸法では、モーターやベアリングのような既製部品はまったく役立たないだろうから、その蜂は特別に設計された人工筋肉によって出力し、飛行を制御しなければならない．
加えて、そのごく小さな蜂たちは、周囲の環境からの刺激を処理するセンサーや次に何をすべきかを決定するプロセッサーを用いて自分で考えなければならない．
本物の蜂のように、単一のリーダーに頼ることなく彼らの行動を協調すれば、何千もの個体の群れとして働かされるときにベストな働きをする．蜂の群れは、多くのミツバチが失敗したとしてもグループがその目的を達成できるように、十分快活でなければならない．
・ロボビーたちの飛行
何千ものロボット昆虫が共通の目標を追求して空を飛ぶだろう。
それほど大昔ではないが、蜂群(ほうぐん)崩壊症候群(CCD)と呼ばれる不可解な現象がミツバチの巣を一掃し始めた。アメリカにおいて、これらの蜂たちはほとんどの農作物の授粉を担っていて、その上彼らがいなくなると、農業が痛手をこうむり始めるという不安を引き起こした．2009年、我々三人はハーバード大学と東北大学（中国）の同僚と一緒に、蜂ロボットのコロニーを作り始めたいと本気で考え始めた．我々は機械の蜂がただの個々の行動ではなく、多数の蜂間での相互作用から発生する特有の行動を再現できるのではないかと思った．我々は現在、最初の蜂と同サイズの飛行ロボットロボビーを作成し、本物の蜂の群れのように多数のロボットを協力させる方法に取り組んでいる．
表面上、その仕事はほとんど不可能に思える．蜂は何百万年もの発展の間に驚くべき飛行マシンに形を変えられてきた．彼らの小さな体は何時間も飛ぶことができ、突風が吹いている間も安定性を維持でき、花を見つけ捕食生物を避けることができる．5セントサイズの本体でそれをやってみる．
さて、蜂の群れを考える．蜂の群れには監督者も中心権力もないように思われる。しかし、数万の蜂のコロニーは、群れ全体の健康のための重大な仕事を達成するために、理性的に労働を分担している。群れがより花粉を必要とするときは追加の蜂が捜し、番が必要なときは巣にとどまる．そして、不意に女王蜂が死ぬなどのまずい出来事が発生すると、蜂たちは状況の変化に急速に順応する．誰も統率していないのに、どのようにしてそのような大きなコロニーは、時間をかけずに、誤解による混乱なしに複雑な決定を下すのか．
ロボットの群れは花の授粉だけでなくよりもはるかに多くのことができるだろう（たとえ農業が１潜在的な利用だとしても）．実際に、小さく、機敏で、単純なロボットは少数の高性能のロボットよりも効率的にたくさんの仕事を実行できる．例えば、ロボビー１０００体が入った１kgに満たない箱をもった救急隊員を考える．ロボビーは自然災害の現場で、熱や音、息に含まれる二酸化炭素などの生存者のサインを捜すために放たれる．群れの大半が発見できなくても、例えば三匹が仕事を達成できれば、それは群れとしての成功だ．１台１０万ドルする現在の救助ロボットでは、同じことは言えない．
しかし、蜂型ロボットの群れは多くの技術的課題を呈している．それらの小さなロボットは全長数センチ以内で、重さは約0.5gを超えないだろう．この重さは世界最軽量の自律飛行マシンの１００分の１である．その非常に小さいパッケージは、蜂の飛行システムと電子頭脳、視覚装置、群れのほかの蜂とどのように相互作用するかを管理する制御装置を持っていなければならない．近年の材料科学やセンサー技術、コンピュータ設計はそれらの目標を手の届くところに置きつつある．
・機体と飛行
小さな飛行ロボットを作ることにおいて最も明らかな課題は、それを飛ばす方法を解決することである．あいにく、過去１０年以上ロボットを小型化してきた安定した進歩は、ロボビーの小ささでは働く力の性質が変わるため、ほとんど役に立たない．摩擦のような表面力が、重力や慣性のような体積に関連する力を支配し始める．このスケーリング問題は、回転ベアリングや歯車、電磁モーターを含むほとんどの機械工学の基本的な道具を使い物にならなくする．大型ロボットでは至る所で構成要素をなしているが、ロボビーではとても効率が悪いためだ．
回転モーターとギアの代わりに、飛行昆虫を厳密に真似した構造をもつロボビーを設計した．これは（この場合）人工筋肉によって翅を羽ばたかせる（上の囲み参照）．筋肉組織は駆動と制御に別々の「筋肉」を使っている．比較的大きな駆動用の作動装置は翅を駆動させるのに翅・胸部を振動させ、一方、より小さい制御用の作動装置は制御と操縦のためのトルクを生み出すために翅の動きを微調整する．どちらの作動装置も、翅と本体の接する間接部分で働く．
人工筋肉は、厚さ方向に電圧をかけると縮む圧電材料で作られる．そのような作動装置はいくつかの欠点（たとえば高電圧が必要、もろいなど）があるが、ここではスケールの物理学が我々に味方するひとつのケースである．それらの作動装置が小さいほど、速く動ける．そして１サイクル（単位質量）あたりの仕事量はほぼ一定に保たれるから、より速い羽ばたきは大きな力を導く．実際、それらの筋肉は同サイズの昆虫の筋肉に匹敵する量の力を生み出す．ここ２〜３年の間に、我々は多数の異なる外形の動作装置と関節を試した．我々がそれぞれの設計において捜したことのひとつは、どれだけ簡単に組み立てられるかである．何千もの蜂の群れを大量生産する必要があるだろう．
我々がこれまでに提案した最善の設計は、サンドイッチ状の三つの層から作られている．それは上下が硬いシートで、真ん中が薄い高分子フィルムになっている．上の層と下の層から材料を削り、真ん中の高分子の層を残し曲げることにより屈曲関節を作る．
蜂サイズのロボット製作において我々は大きく進歩したが、それを動かす良い方法をまだ考えている．小さなスケールで、飛行に必要な燃料の要求を克服するため、その蜂の質量のほとんどは主要作動装置と電力ユニットに要される（我々は超小型固体酸化物燃料電池の使用の可能性を検討しているが、「電池」と考えてよい）．その電力問題もジレンマ的な状態であることがわかった．大きな電力ユニットはエネルギーをより蓄えるが、増えた重量を扱うのに大きな推進システムが必要になり、今度はさらに大きな動力源を必要とする．
ロボビー自身の動力の下ではまだ飛ばすことはできないが、100ｍｇの蜂が離陸するのに十分な推進を生み出すことができることを証明した（我々はそれを外部電源につながれた状態にしていた）．ロボビーはまた、能動メカニズムと受動メカニズムの連携を使って自身を安定させることもできる．電池のエネルギー密度における技術や全体の構成要素の効率の状態を考慮すると、よく考えても飛行時間は数十秒にとどまると見積もられる．飛行時間を増やすために、我々は質量を最小限にし、本体の構成要素それぞれの効率を最大化するよう働いている．
「flight of the robobees」
脳と制御
有線はロボビーを繋ぎ止めるだけのものではない。内蔵する脳も未解決問題の一つである。野生の中でロボビーは自身の環境の維持を継続的にし、最善の飛行コースを決め、機械的飛行能力をコントロールなければならない。研究の中で外部電力はその場しのぎの解決策として使っているが、ロボビーの働きは自前の脳を必要とする。
高いレベルで脳は個々のロボビーを操作するだけでなく、共同体の中で他のロボビーとの相互のやりとりを管理することができるぐらいの知能を構成しているべきである。
私たちは自然環境を知れるセンサー、基本的操作機能を操れる電子神経システム、高いレベルの決定を下す電気組織、この３つを組み込める階層的な脳を作ろうと試みている。第一段階として、私たちは自立して飛べる脳を作ろうと努めた。この挑戦はセンサーと信号処理装置と本体パーツの動きを制御する制御ループが必要である。
センサーの使用方法と脳の電気回路図をどのように組み合わせるか理解するため、私たちはもう一度自然に目を向けた。飛ぶもの（それに類推するもの）は世界の自分自身の道を探すために一般的に二つのタイプのセンサーを使う。固有受容センサーはどれくらい速く翼を動かすか例えば左翼にバッテリーからどれくらい電力を供給するかなどの内部状態についての飛行情報を与える。外受容センサーは外部の情報を与える。
現代の技術ではGPS、加速度センサー、多軸ジャイロスコープがあるがそのようなセンサーは概して重過ぎるまた、電力を消費しすぎるもしくはその両方があるため役に立たない。そこで私たちは、自然の蜂が持つようなイメージセンサーの視野の中での物体のはっきりとした動き（オプティカルフロー）を分析する電子視覚システムを調べている。車の窓から外を眺める風景を想像してみてください。あなたの視界の中では近くのものの動きは速く見えるが、遠くのものの動きは遅く見える。この情報を利用すれば、それが小さくて簡単な画像センサーであっても視界システムは自然界の詳細な3次元視野を作れる。
しかしロボビーの脳は画像センサーからのデータの流れを処理し、体の動きを操作するための制御決定を正確にするのに十分なくらい強力でなければならない。ここでもやはり、既製の部品は高度なものであってもうまく働かないだろう。その結果、私たちはコンピュータ利用の一般的な目的とアクセラレータと呼ばれる特殊化した回路をつなぎ合わせるロボビーの脳のためにコンピュータ構造の新しい種類を調査した。一般的な目的の（一般家庭で使われているようななんでもできるチップを使った）プロセッサーと違って、アクセラレータは結局一つのことしかできないがうまく処理できる回路ブロックを使っている。私たちはこのアクセラレータを使えば、正確な電力の割り当て以内でフィードバック制御ループを必要とする実時間の計算を実行し、同時に安定した飛行が可能になるだろう。
主要な問題は私たちが処理できるものの範囲である。例えば、私たちは高い分解能のカメラを使うことができるようになりたい。しかし、高いピクセルの計算はより大きな画像センサーと画像処理のための追加のコンピュータ電力を必要とする。スイートスポットはどこにあるのだろうか。
それらの種類の問題を解決するために私たちは特別なテスト部屋を作った。私たちはロボビーを固定した多軸の応力とトルクのセンサーの上に置き、羽を動かして飛ばそうと試みた。
テスト部屋の壁に私たちはロボビーが飛び回る身体環境のイメージを映した。この方法で私たちは試作版のシステムの脳と体がどのように働き、世界を飛んでいるかを調査することができる。
飛行操作はもちろん始まったばかりだ。私たちはロボビーが災害瓦礫に埋まった人を見つけるような特定の仕事完遂するようにする他のタイプのセンサーを調査する平行活動もしている。
不幸なことに、最新のロボビーが直接蜂とコミュニケーションを取る見通しは立っていない。無線交信に使うコストがとても多くなるからである。しかし、それは蜂が単独行動すると言う意味ではない。
群れとコミュニケーション
単体のロボビーは私たちが望んでいる世界と比較してすごく小さく限りがある。ロボビーが個々に感知と会話のタイプのハードウェア持たせようとすると電力と重量の予算を抑えるのは厳しくなる。したがって、私たちはロボビーの体と脳の研究に加えて、どのように群れを作るか理解しなければならない。ミツバチと同様に単独のロボビーは仕事をほとんどできない。だが群れではどうだろうか。グループでロボビーが単純な観察をすることによって多くの範囲を監視し、効率的に仕事を分けることによって個々の蜂が死んでも全体ではうまくいくだろう。小さくて、すばしっこく、潜在的に使い捨てのロボットの群れは個々のロボットではできないような多くの新しいことができる。例えば、授粉や起こりそうな災害の探索と救助である。
1990年代前半から“群れ知能”の分野の研究の中で働いてきたコンピュータ科学はよく組織された捜索部隊からきれいに分担された働き蜂まで、群れをなす虫によって鼓舞された多くの強い組織のアルゴリズムで解明してきている。だが、それらの利用できるアルゴリズムでさえロボットの群れは単体のロボットのように管理できない。
一つに、個々のレベルにおいてのプログラミングと理論は千もの実体を制御できない。それはまるで平均的なソフトウェア開発者にコンピュータの前に座らせ、コンピュータ中で機能している命令の物理的なビットをすべて書き出せというようなものだ。そうではなく、ちょうど編集者がコンピュータプログラムを人が読めるように教え、それを個々のトランジスタを制御する二進法に翻訳するようなもので、私たちは全体として群れについての理論的なプログラミングのより高いレベルを必要とする。群れに対するグローバルな命令を個々の行動プログラムに翻訳する群れのためのプログラミング言語が必要である。
ミツバチの群れのすることをとらえ、ロボビーの群れに望む行動をさせる正しい言語は何なのだろうか。まだ簡単な答えはないが、わたしたちは始めに二つの抽象的な言語を開発した。一つ目にカルマ言語でこれは群れが達成すべき仕事の流れを明示する。その流れに新しい仕事の状況表現の連係も含まれている。カルマシステムは本物のミツバチの群れの巣が果たしている役割をまねて、個々のロボットから帰ってくる情報に基づいて仕事への資源配分を調整する。
もう一つのOptRAD(Optimizing Reaction-Advection-Diffusion)と呼ばれる違ったアプローチの言語は飛行中のロボットの群れを自然の中を広がる一つの流れとして扱う。個々のロボビーは確率的なアルゴリズムを現在の環境状態に基づいて仕事をするべきかどうかを決定するために使う。そのシステムがロボビーの群れを流れとして扱うことはOptRADで予期される結果と新しい状況に適応する振る舞いの調整を高いレベルでできるということだ。
私たちはまだ十や百でなく操作する人より膨大に数で勝る千の自立ロボットを含む大きな群を建設し経営するためにも多量の研究をしなければならない。千のロボットがいるとき、個々のレベルでのロボット操作は操ることができないほどになる。想像してみてください、もしすべてのロボットがオンオフのスイッチを持ち一つに対して電源を付けるのに5秒かかるとすると千のロボットを付けるのに一時間半かかってしまう。同様の制限はメンテナンスに掛かるコストにも言える。すべてのロボットは安く、共同体レベルで操作が簡単でシンプルでなければならない。理想的にすべてのロボットの操作が実現可能であるのが良い。それは共同体のサイズが大きくなっても仕事を実行するのに掛かる時間が増加しない（もしくは少なくともその増加よりもとてもゆっくり増える）のが望ましいということだ。
それらの問題に対して私たちはキロボットを作った。幅が25セント硬貨ほどの百のロボットの共同体で振動することで動き、近くにいる他のキロボットとコミュニケーションをとる。私たちはプログラミング言語と緊急処置する数学的モデルの効き目をテストする共同体を使える。結局、本物のハードウェアの起動なしに私たちはロボットの物理的な緊急処置行動を知ることができないだろう。
その共同体は多くのグループの行動をテストすることができる。それは私たちが最終的にロボビー群を完成させるために必要なことだ。例えば、ある環境の中で目的の対象を探索するよう命じた場合、キロボットのどれか1台が対象を見つけ出すと、その場所を集団に報告する。私たちはキロボットの設計を他のグループが設計したいときにできるように公開した。また、教育用ロボットメーカーであるKチームから既製のキロボットを買うこともできる。私たちは個々のグループではできない研究の中でそのような標準化されたロボットのキットが新しいアイディアの進歩を助け、共同体の発展に拍車をかけるのを望んでいる。それは結局私たちの力より群れの力に期待し依存しているということだ。
未来は
私たちは多くの発展はしたがまだたくさんの仕事が残っている。私たちはここ数年以内に狭い制御室の環境でロボビーが飛ぶと予想している。その5年から10年以降あなたは広い範囲で使用されるのを目の当たりにするだろう。
有名なロボット工学者のブルックスは1989年、“速く、安く、制御不能：太陽系へのロボット侵略” と題する宇宙探索のための小さいロボットの利点について書いた。これはもちろん技術者に古くから伝わる“速く、安く、信頼できる”という言い回しのもじりだ。元のフレーズは消費者向けの製品はこの3つの形容詞のうちどれか2つの組み合わせによって特徴づけられ、3つ当てはまるものはないという意味のことわざである。多くの個体があるなら一つがだめになってもほとんど影響はない。
ブルックスはこの概念がロボットについても同じことが言えることを予言した。もし効果的に、ともに働くたくさんの簡単なことを処理し、個々の失敗が定期的にあっても気にしない。ロボットの成功を確実にする唯一の方法は個々のロボットがたまに地面に落ちても良いようにすることだ。