現場での製造革命：プログラム可能な材料とモジュラーアセンブリの最前線

Manufacturing 2024年09月28日

3つの要点

✔️ 製造と組み立ての自動化を目指し、複数の製造プロセスを統合する新しいプラットフォームを提案
✔️ デジタル製造技術とロボティクスを用いて、機械、部品、材料の各レベルでの製造と組み立ての自動化を実現
✔️ マルチプロセス製造機械、モジュラーセルフアセンブリ、プログラム可能な材料の3つのテーマで検証を実施

Computational Fabrication and Assembly for In Situ Manufacturing
written by Martin Nisser
[Submitted on 21 May 2024]
Comments: MIT PhD Thesis 2024
Subjects: Robotics (cs.RO); Emerging Technologies (cs.ET)

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概要

製造業は現在、広範な産業施設に分散された大型機械に依存しており、これらは専門家によって多くの部品からアーティファクトを段階的に構築および組み立てるために運用されています。この従来の中央集権型大量生産パラダイムは、大規模な資本コストと変化するニーズへの柔軟性の欠如、経済的および政治的安定性に依存した複雑なグローバル供給チェーン、そして現代の多様な個人や使用ケースの技術的および個人的なニーズに応えられない均一なアーティファクトの過剰生産と廃棄が特徴です。

これらの課題は、特に宇宙環境で顕著です。宇宙環境は遠隔で予測不可能であり、その場で製造する能力は、新たな課題に対処するための独自の機会を提供します。しかし、宇宙で直面する課題は地球上でもよく見られます。病院、災害現場、資源の少ない環境、研究所では、ニーズに応じたアーティファクトをその場で製造する能力が、予期せぬ出来事に迅速に対応する能力を大幅に向上させることができます。

本論文では、ロボティクスおよびヒューマン・コンピュータ・インタラクションのツールを活用して、その場でのカスタマイズされたアーティファクトの製造を自動化するデジタル製造プラットフォームを紹介します。製造機械、モジュラーアセンブリ、プログラム可能な材料の3つの研究テーマを強調し、機能するロボットの製造、微小重力下での宇宙アセンブリ用のモジュラーロボットプラットフォーム、および選択的にアセンブルするための磁性材料のプログラミング手法について論じます。

はじめに

製造業は、かつては個々のニーズに応じた製品を手工業的に製造するものでした。しかし、産業化が進むにつれて、まずは繊維製品、次にその他のさまざまな製品が安価に大量生産されるようになり、経済規模の拡大とともに多くの人々の生活水準が向上しました。フォードのデトロイト工場で最初のモデルTが製造されてから100年以上が経過し、1950年代にトヨタが提唱したリーン生産方式などの組織的革新を除けば、21世紀初頭の製造業は基本的に100年前と同じ手法を用いていました。

しかし、ここ数十年でデジタル製造技術の普及により、個々のニーズに応じた製品を製造する能力が復活しました。ムーアの法則により、製造機械の価格とサイズが劇的に低下し、コンピュータ支援設計（CAD）ツールの普及と生成モデルの進化により、専門家でなくても製品を設計できるようになり、製造業は根本的に変革されています。

従来の製造業は、莫大な資本コストを必要とする超専門的な機械を用いて、大量の均一な部品を大量に生産することで利益を得ていました。しかし、この大量生産と大量消費の累積的なコストが明らかになり、環境への負荷も増大しました。世界経済フォーラムは2022年に、製造業が世界の炭素排出量の5分の1、エネルギー消費の半分以上を占めていると報告しています。

デジタル製造技術とロボティクスの進展により、製造業は新たな道を歩み始めました。デジタル設計、自動化、カスタマイズを特徴とし、従来の製造インフラに比べて低コストで、3Dプリンティング、CNC加工、レーザー焼結などのデジタル製造プラットフォームが普及しています。2015年には、最終製品部品の生産が積層造形サービスの51%を占めるまでになりました。主要なメーカーは、フラッグシップ製品を大量生産するために積層造形技術を採用しており、2014年には国際宇宙ステーションでラチェットが3Dプリントされました。また、欧州宇宙機関のアリアン6ロケットの燃料インジェクタは、248個の個別に加工された部品から構成されていましたが、現在ではニッケル合金の一体成形品として3Dプリントされています。

このように、デジタル製造技術の発展により、個別化されたハードウェアの現場製造が可能となり、特定のニーズに応じた製品を迅速かつカスタマイズして製造する新たな機会が生まれています。宇宙環境や病院、災害現場、研究所などでは、このような技術の導入が特に重要です。従来の集中型大量生産パラダイムは、個別のニーズや用途に応じた製品を提供することが難しく、供給チェーンの制約や経済的・政治的安定性に依存しているためです。

本論文では、次の3つのレベルでの製造と組み立ての自動化方法を紹介します。

機械レベル: 複数の製造プロセスを統合する製造機械。
部品レベル: 部品の再構成を可能にするモジュラーアセンブリ。
材料レベル: 材料そのものをプログラムしてアセンブルするプログラム可能な材料。

これにより、現場での製造と組み立ての自動化が可能となり、ロボット、宇宙構造物、分子機械など、さまざまなスケールと用途での高度な機能性アーティファクトの製造が実現されます。さらに、これらのハードウェアプラットフォームに対応するソフトウェアツールも紹介し、ユーザーが設計および組み立てプロトコルを定義できるようにします。

図1.1に示すように、本論文では、これらの階層的なアセンブリ技術を使用した製造と組み立ての自動化方法を紹介します。

図1.1：機械レベル、部品レベル、材料レベル。本論文では本論文では、(1)多工程製造機、(2)モジュール式組立プラットフォーム、(3)材料レベル (2)モジュール式組立プラットフォーム、(3)プログラマブル材料。

マルチプロセス製造機械

本セクションでは、複数の製造プロセスを統合する製造機械について詳述します。以下の内容を含みます。

ハードウェアアドオン

既存のレーザーカッターを拡張するハードウェアアドオンを開発しました。このアドオンには、銀のディスペンサーと部品を配置するピックアンドプレース機構が含まれており、これにより回路トレースの作成と電子部品の配置が可能です（図3.1）。

図3.1： LaserFactoryは、完全に機能するデバイスを作成する統合された製造プロセスである。デバイスを作成する統合製造プロセスである。(a)既存のレーザー・カッターに追加したハードウェアは、銀ディスペンサーとピック・アンド・プレース機構で構成されている。とピックアンドプレース機構で構成され、形状を切断するだけでなく、回路トレースを作成し、電子部品を組み立てることができる。回路トレースを作成し、電子部品を組み立てる。当社の加速度計ベースのモーションアドオンは、ファームウェアを変更することなく、レーザーカッターとのインターフェイスを可能にします。

ハードウェアの実装
図3.3に示すように、ハードウェアアドオンは、レーザーヘッドに取り付けられ、銀のトレースを作成し、電子部品を配置する機構から構成されています。また、加速度計を使用して、動作シグナリングを検出し、アドオンの動作を制御します。

図3.3：ハードウェア・アドオン。物理的デバイス。このアドオンは、回路トレースを作成するための銀ディスペンサーと、電子部品を組み立てるためのピック・アンド・プレース機構で構成されている。電子部品を組み立てるためのピックアンドプレース機構で構成されている。レーザーヘッドに取り付ける、レーザーヘッドは、デバイスの形状を作成し、回路トレースを硬化させるために使用される。画像には画像には、アドオンが動作を開始／停止するタイミングを知らせるモーションを検出するための加速度センサーも示されている。動作の開始／停止を通知するために使用される加速度センサーも写っている。

レーザー焼結

銀のトレースを焼結するための技術として、CO2レーザーの減衰パワーを使用したレーザー焼結法を開発しました。これにより、高度に導電性のある回路トレースを作成できます（図3.2）。

図3.2: LaserFactoryによるデバイスの作成：(a) デバイス形状の切断、(b) 回路トレースを形成するための銀のディスペンス、(c) コンポーネントのピックアンドプレース。(a)デバイス形状の切断、(b)回路トレースを形成するための銀のディスペンス、(c)コンポーネントのピッキングと配置。クアッドコプターのローター。(e）最後のトレースが硬化するとここでは、クアッドコプターがプラットフォームから直接持ち上がる。

レーザー焼結の製造設定
レーザー焼結の製造設定は、プロセス順序、線操作、レーザーカッターの設定、銀のディスペンサーとピックアンドプレース機構の設定を示す表3.1にまとめられています。

表3.1：加工設定。左から右の列は、(a) 工程順、(b) ライン操作、(c) レーザー・カッターの設定、(d) シルバー・ディスペンサーとピック・アンド・プレース機構の追加設定。ピックアンドプレース機構。チルダは値を変化させることを示す。

非平面ジオメトリの作成
レーザー焼結技術は、折りたたみによる2.5Dジオメトリの作成や、素材の基板自体を切断してピックアンドプレースすることにより、離散化された3Dジオメトリの作成にも使用できます（図3.4）。

図3.4： LaserFactoryは、(a)折り曲げによる2.5次元形状、(b)切断および材料基板自体のピックアンドプレースによる離散化された3次元形状の作成に使用できる。(b)切断と材料基板自体のピックアンドプレースによる離散化された3D形状。

レーザーカッターの動的シグナリングの拡張

モーションシグナリング技術を使用して、既存の製造プラットフォームをソフトウェアにインターフェースすることなく拡張する方法を開発しました。これにより、シグナルキャリブレーションやリアルタイム分類が可能です（図3.6および図3.7）。

フィルタリングされた加速度計データ
図3.6に示すように、埋め込まれたパターンの実行中に加速度が急激に変化し、この特性を使用してシグナルを開始/停止する制御シグナルを生成します。

図3.6：埋め込みパターン実行中にフィルタリングされた加速度センサーデータ。パターン実行時パターンが実行されると、(青)の加速度が反対符号のスパイクを立て続けに発生させる。連続している。(a,d)この特徴的なテンプレートにより、(橙)エラー信号が(緑)しきい値を下回る。(緑)の閾値を下回ると、制御信号が反転してコマンドを開始/停止します、銀の押し出しの開始/停止。(b)一定速度の期間は、0付近の加速度で示される。(c)連続したトレース間を移動するような揮発性の操作は、大きな誤差を引き起こす。(c)連続したトレース間の移動のような揮発性の操作は大きな誤差を引き起こすため、製造ファイルに埋め込まれた実際のモーション信号の指示と区別することができる。と区別できる。

シグナル分類のしきい値キャリブレーション
図3.7では、シグナル分類のためのしきい値キャリブレーション方法を示しており、正のシグナルとノイズを区別するためにデータセットを使用しています。

図3.7：信号分類器の閾値特性。信号がサンプリングされ信号がサンプリングされ、真の陽性のデータセットが構築される。のデータセットを構築するためにサンプリングされる。これらを正規分布としてモデル化し、その交点に閾値を設定する。信号とノイズを区別する。

レーザーファクトリーの設計と応用

レーザーファクトリーの設計ツールを使用して、ユーザーがパーツライブラリから部品を選択し、ジオメトリや回路トレースを描画し、デバイスを設計することができます（図3.8および図3.9）。設計ファイルは機械指示に変換され、製造プロセスが実行されます。

図 3.8： LaserFactory パイプライン： (a) 設計ツール：ユーザはコンポーネントを配置し、ジオメトリと回路トレースを描画する。(b) 可視化ツール：ユーザーは、デザインを3Dでプレビューし、デザインのデバッグのために製造ステップを視覚化することができます。(c) ポスト処理：エクスポートすると、設計ファイルは拡張レーザー・カッター用の機械命令に変換されます。(d) 加工：すなわち、形状を切断し、回路トレース用に銀を吐出し、コンポーネントをピック・アンド・プレイスし、銀を硬化させてトレースを導電性にし、コンポーネントを焼結します。一旦製造されると、デバイスは完全に機能する。

図3.9: ユーザーはデザインツールバーを使ってクアッドコプターなどのデバイスをデザインする。(a,e)部品ライブラリから部品を配置し、(b,f)回路トレースを配線し、(c,g)ジオメトリの線を引き、(d,h)エクスポートツールを使用します。可視化ツールの出力をレンダリングする。

応用例
レーザーファクトリーを使用して作成されたデバイスの応用例として、自己展開型クアッドコプター、個別化されたウェアラブルデバイス、プリント基板が挙げられます（図3.11）。

図3.11：LaserFactoryで作られた機能的デバイス：(a) リフトアップ可能なクアッドコプター。(b)ジェスチャー認識が可能なセンサー付きリストバンド、 (c)プリント回路基板、特にHブリッジ。

モジュラーセルフアセンブリ

本セクションでは、再構成によるモジュラーセルフアセンブリについて詳述します。

アクチュエーション機構

この研究では、各キューブエッジに組み込まれた電磁石を使用してモジュール間のアクチュエーションを実現する方法を提案しています。これにより、同極間の反発力と異極間の引力を利用して、モジュールのピボット操作を行います（図4.1および図4.2）。

図4.1： 4つのElectrovoxelsは、埋め込まれた電磁石を使って微小重力下で3次元的に再構成できる電磁石作動モジュールである。埋め込まれた電磁石を使用して、微小重力下で3次元的に再構成できる。

図4.2： (上)旋回と(下)横転のための再構成操作。電磁石は、グローバル座標系に対する分極を示すため、赤と青の網掛けになっている。同極性は反発し、異極性は引き合う。

電磁石のパラメータ
電磁石のパラメータは、電磁石の数、巻線数、電流値などの詳細を含んでおり、これによりアクチュエーションの力を制御します（図4.4）。

図4.4：電磁石の力の計算。ここではD1,D2=10で1ターンのコイル間コイル（マゼンタ色の力ベクトル）。

動的モデル
動的モデルは、質点モデルを用いて、力のベクトルやモジュールの動きをシミュレートします。このモデルにより、モジュール間の動的相互作用を解析します（図4.5）。

図4.5：力学モデル。長さL（実線）のマスレス・リンクは点質量mを連結している。力Fは斥力によってピボットを作動させ、Gは電磁石を引き寄せて新しい安定した結合を形成する。

ハードウェア

ハードウェアの設計は、エレクトロニクスとメカニカルデザインの両方を含みます。電磁石や電子部品の配置、モジュールの機械的構造について詳述しています（図4.6および図4.7）。

図4.6：プリント基板の設計。(左）回路図、2ページの1 （右）レイアウト、基板1/2。

図4.7：モジュール設計の反復。（左）最初のプロトタイプから（右）最終プロトタイプまで。

図4.8：立方体モジュールのCADモデル。

電子回路基板の設計
回路基板の設計図は、モジュール内の電子部品の配置と接続を示しています（図4.6）。

実験と結果

2次元および3次元の自己再構成実験を行い、エアテーブル上での2D実験と、放物線飛行中の微小重力環境での3D実験を実施しました（図4.12）。

図4.12：旋回マヌーバを行う2つのエレメント（a）。(a)2Dマヌーバでは微小重力環境をシミュレートするために使用されるエアテーブル上で。(b)微小重力下での3Dマヌーバ。

シミュレーション結果
シミュレーション結果は、ピボット操作や移動操作の計画を示し、これにより再構成の成功率を評価します（図4.3および図4.9）。

図4.3：再構成を計画し、関連する電磁石コマンドを計算するためのウェブシミュレーション。(A) 事前にスクリプト化された操作。(B) ビューポート。(C) 設定。

図4.9：椅子、テーブル、ソファーの間の再構成

実験結果
2Dおよび3Dの実験結果は、再構成の成功率やモジュール間の力の測定値を含みます。特に、図4.11は、電流と電磁石の分離距離に対する力の関係を示しています。

図 4.11: N=5 の生データと平均 ±1 St.D.を示す力 v 電流と電磁石離隔距離。比較のために(4.2)から予測された力と距離の関係を示す。

議論

実験結果に基づき、再構成ロボットのスケーラビリティや実用性について議論します。特に、コスト、複雑さ、サイズ要件などの課題を検討し、スケーラブルな自己再構成ロボットの設計に向けた提案を行います。

折りたたみによるモジュラーセルフアセンブリ

折りたたみによるモジュラーセルフアセンブリについて詳述します。

アルゴリズム

折りたたみ可能な3Dジオメトリを生成するためのアルゴリズムを開発しました。このアルゴリズムは、3Dメッシュを平面シートに展開し、そのシートを引っ張ることで3D構造を作成する方法を示します（図5.1）。

図5.1：我々のデジタル・ファブリケーション・パイプラインは、ユーザーが3Dオブジェクトを迅速に試作することを可能にする。A）3Dメッシュをアップロードしてレンダリングするためのウェブベースのツール。このツールは、メッシュを貫通穴のある面に分割した平面シートに展開する（B）アンパッキング・アルゴリズムを実行する。(C）この展開された形状をレーザーカッターで加工し、穴に糸を通し、糸を引っ張ってシートを目的の構造に折り畳む。

頂点セットの識別
図5.2に示すように、頂点セットを識別し、それらを接合するための糸を通す方向を計算します。頂点セットの深さを考慮し、必要な接合のみを行うことで、必要な糸の量を最小限に抑えます。

図5.2: (A) 文字列で結合する必要のある頂点集合を特定するアルゴリズムの図解。色は結合されるネットの頂点を表し、数字は各頂点の剛性の深さを表す。小さな矢印は各頂点からの探索方向を示す。さらに、剛性深度1の頂点は、最終的な立方体を組み立てるためにひもで結合する必要はない。3Dの挿入図では、カットエッジが点線で示されている。(B)同じ概念を12面体ネットの一部で示したもの。完全に結合した幾何学的構造を決定するために、深さ1と2の頂点は必ずしも結合する必要はない。これらすべての頂点対の間に紐を追加すると、少なくとも2倍の量の紐が必要になり、その経路で何度か急旋回する必要があるため、組み立て時の摩擦が大きくなり、組み立て工程が複雑になる可能性が高い。組み立てられた物体の機能と予想される荷重によっては、これは最終的な構造の剛性を高めるためのトレードオフとして価値があるかもしれない。

ウェブツール
ウェブベースのツールを開発し、ユーザーが3Dメッシュをアップロードして折りたたみアルゴリズムを適用し、計算された展開ネットを表示できるようにしました（図5.3）。

図5.3：ウェブベースの可視化ツール。(A)このインターフェースにより、ユーザーは形状ファイルをアップロードするかジオメトリファイルを選択し、そのジオメトリにフォールディング・アルゴリズムを適用し、計算された穴のあいたネットをレンダリングする。折りたたみ手順の各段階で穴のあいたネットが表示される。(B）折りたたみプロセスのステップを可視化できる。

製造された構造と応用

この方法を使用して製造された構造は、多様な形状とスケールを持ち、教育用ツールから負荷を支える家具まで、さまざまな用途に対応しています（図5.4および図5.5）。

図5.4：われわれのパイプラインを使って製造された構造体は、正多面体から有機物まで、さまざまなスケールに及ぶ。まで、また耐荷重性から審美的なものまで、さまざまなスケールで製造されています。VR、教育、機能的な耐荷重コンテクストを含む。

図5.5：多面体の製作。(A) 4つの単純な3次元立体の梱包されていないレイアウト (B,C,D,E) 折り畳み中に作製された構造。

ポリヘドラの製造
図5.5に示すように、簡単な3D固体の展開レイアウトを使用して製造されたポリヘドラの例を示します。糸を通してシートを引っ張ることで、ターゲット形状に折りたたまれます。

有機的な形状の製造
図5.6は、スタンフォードバニーのレンダリング、展開、および製造プロセスを示しており、複雑な有機的形状の製造も可能です。

図5.6：有機形状の製作。(A）レンダリング、（B）開梱、（C）製作。スタンフォードのウサギ。

引き上げネットの例
図5.7に示すように、展開ネットの一面を固定しながら引っ張ることで、安定した折りたたみ操作が可能です。

図5.7：プルアップ・ネットを使った3次元多面体の折り畳みの例：慣例により、折り畳みネットの一方の表面（灰色）は折り畳み手順の間固定されたままであり、ユーザーが折り畳みを操作している間、構造を安定させるのに役立っている。

応用例
図5.8に示すように、教育用キットからVR用の低解像度物理プロップ、負荷を支える本棚やスツールなど、さまざまな応用例があります。

図5.8：（A-D）面積と体積の関係を教える教育用ツールキット、（E）バーチャル・リアリティ用の低解像度物理的小道具のオンデマンド製作、（F）本棚やスツールなどの耐荷重アプリケーション。

議論

この手法の利点と課題について議論します。特に、低コストで簡単に製造できる点、外部の動力を利用して強力にアクチュエーションできる点が強調されています。一方で、材料の選択や折りたたみ操作の制御についての課題も検討されます。

プログラム可能な材料

本セクションでは、プログラム可能な材料について詳述します。

エンコーディングの生成

プログラム可能な材料のエンコーディング生成方法を開発しました。これは、磁性ピクセルを使用して、特定の構成でのみ結合するようにプログラムされたモジュールを作成する手法です（図6.1）。

図6.1：（左）安価な（0.23ドルの）キュービックモジュールを使って、確率的自己組立を可能にします。(上、右）ハダマード行列に基づくエンコーディングの一意的に嵌合するペアでモジュールの面を磁気的にプログラミングすることでこれを達成し、その性能の境界を示します。(下、右）モジュールの成功の鍵は、他のすべての並進、回転、および非配向モジュールに対して不可知論的でありながら、配向相手に強く引き付けられる能力です。

図6.2：確率的自己組織化アプローチの概要。(左）磁気ピクセル：立方体モジュールは、磁気ピクセルの行列でプログラムされています。これにより、モジュールの面が選択的に嵌合し、ターゲット形状を組み立てることができます。わかりやすくするために3x3のマトリックスを示していますが、当社のモジュールは8x8を使用しています。左中央）スケーラビリティ：当社の2値8x8マトリックスは、ユニークな順列を持つ264のモジュール面をエンコードでき、モジュールは安価（0.23ドル）です。(中央右）選択性の保証：ハダマード行列を利用して、2つの基準で面上の磁気ピクセルを符号化します。「ローカル」な場合、相手となる面は1つの構成でのみ引き付けられ、「グローバル」な場合、相手とならない面はどの構成でも引き付けられません。(右）再構成可能性：エンコーディングは、3軸CNCに設置された磁石を使用して、磁気ピクセルとして「プログラム」されます。モジュールは、新しいターゲット形状に自己アセンブルするように再プログラムすることができます。

マトリックス検索
マトリックス検索アルゴリズムを使用して、エンコーディングパターンを生成します。これにより、ハダマード行列の順序に従って、正規化されたバイナリ値のピクセル配置を計算します（図6.3）。

図6.3：（上）2、4、8、16の次数Nの行列で生成された正規化された自然順序のハダマード行列。と-1の2進値はそれぞれ暗い画素と明るい画素として表現されます。(下）その仲間。

磁性プロッタ
図6.6に示すように、3軸CNCに取り付けられた磁性プロッタを使用して、モジュールの磁性ピクセルをプログラムします。これにより、高精度のプログラムが可能です。

図6.6: マグネットプロッタ: (a) 3軸CNCに取り付けられたアドオン。(b) 上から見たアドオンの電子機器。(c) 書き込み用の先端が円錐状の電磁石と、磁気プログラムを読み取るためのホール効果センサーで構成されるプロッティング用エンドエフェクターのクローズアップ。

結果

磁性プログラムの信頼性や最大磁場強度など、プログラム可能な材料の性能を評価しました。

磁場強度の最大値
図6.7に示すように、電磁石の飽和時の磁場強度を評価しました。これにより、プログラムされたピクセルの強度を確認します。

図6.7：電磁石のB-H曲線。電磁石は(a)正端('North')と(b)負端('South')の両方で0.34Tで飽和。

磁場の持続性
図6.8では、シートのヒステリシス曲線を示し、完全に飽和した場合と未飽和の場合の磁場の持続性を評価しています。

図6.8：シートが完全に飽和している場合（メジャーループ、青）と、完全に飽和していない場合（マイナーループ、赤）のシートのヒステリシス曲線。(a)正と負の飽和度、(c)正と負の残留磁束、(e)正と負の保磁力。

磁性ピクセル値の読み取り精度
図6.9に示すように、ホール効果センサーを使用してスキャンされた磁性ピクセル値のヒストグラムを示し、北向きおよび南向きのピクセルが明確に区別されています。

図6.9：ホール効果センサーによってスキャンされた磁気ピクセル値のヒストグラム。北向きと南向きの画素が明確に区別されています。

予測対測定インタラクション
図6.10では、チェッカーボードパターンとハダマード行列の交差相関を評価し、予測されたインタラクションと実際の測定結果を比較しています。

図6.10: チェッカーボードとハダマード行列の2つのパターンをそれらのマイナスと相互相関させたときの磁気相互作用の予測と測定。

プログラム可能なDNAアセンブリ

プログラム可能な磁性材料の概念をDNAアセンブリに応用するためのアプローチを開発しました。これにより、ナノスケールでの自己組み立てが可能になります。

DNAタイル設計
図6.18に示すように、DNAタイルの設計と製造プロセスを開発しました。これにより、プログラムされたDNAタイルが目的の形状に自己組み立てされることを実証しました。

図6.18：DNAアセンブリーで使用するためのコード理論アレイの翻訳の概要。(a) A、T、G、Cの4値のアルファベットを用いて、2値の磁極としてインスタンス化した2次元配列を1次元の文字列に変換します。(c) 実際のDNAを合成し、特定のオーバーハング配列がその相補的な空孔に結合するように設計された空孔とオーバーハングの系列として1次元コードをインスタンス化します。(d)私たちは、正方形のタイルが階層的に大きな正方形に組み上がるように設計しました（左）。原子間力顕微鏡による集合体の形成（右）。

議論と将来の研究

本セクションでは、研究の総括と将来の研究について議論します。

研究の総括

本論文では、デジタル製造とハードウェアの小型化の進展を基に、現場で機能するアーティファクトを単一プラットフォームで製造する統合製造技術を開発しました。これにより、ロボットや宇宙構造物、分子機械など、さまざまなスケールと用途で高度な機能を持つアーティファクトを製造する機会が生まれました。

マルチプロセス製造機械
機械レベルでは、レーザーファクトリーのようなマルチプロセス製造機械を開発し、機能するクアッドコプターや健康ウェアラブルなどを自動的に製造することに成功しました（図3.1および図3.2）。

モジュラーセルフアセンブリ
部品レベルでは、エレクトロボクセルのようなモジュラーセルフアセンブリプラットフォームを使用して、2Dおよび3Dの自己再構成を実現しました（図4.1および図4.2）。

プログラム可能な材料
材料レベルでは、磁性材料やDNAを使用して、特定の形状に自己組み立てされるプログラム可能な材料を開発しました（図6.1および図6.2）。

将来の研究

将来の研究では、以下の分野に焦点を当てることが考えられます。

製造機械のさらなる統合:
- 複数の製造プロセスをさらに統合し、より高度な機能を持つアーティファクトを製造するための技術開発。
- 新しい素材やプロセスを統合することで、製造機械の性能と柔軟性を向上させる。
セルフアセンブリ技術の拡張:
- モジュールの設計とアクチュエーション技術を改良し、より複雑な形状や構造を自己再構成できるようにする。
- ナノスケールやマクロスケールでの応用を目指したセルフアセンブリ技術の開発。
プログラム可能な材料の応用:
- 新しいエンコーディング方法と材料を開発し、さまざまな環境や用途に対応できるプログラム可能な材料を作成する。
- 医療や宇宙開発など、特定の用途に向けた応用研究。
ユーザーフレンドリーなソフトウェアツールの開発:
- エンドユーザーが簡単に設計と製造プロトコルを定義できるようなソフトウェアツールを開発する。
- インターフェースの改善と自動化機能の追加により、ユーザーエクスペリエンスを向上させる。

結論

本論文では、製造業の現場での製造と組み立ての自動化を目指し、複数の製造プロセスを統合する新しいプラットフォームを提案しました。具体的には、デジタル製造技術とロボティクスの進展を活用し、機械レベル、部品レベル、材料レベルでの製造と組み立ての自動化を実現する方法を示しました。

主な貢献

マルチプロセス製造機械:
- 回路トレースを作成し、電子部品を配置するハードウェアアドオンの開発。
- CO2レーザーを用いた銀のトレースの焼結技術。
- 動的シグナリングを利用した既存の製造プラットフォームの拡張。
モジュラーセルフアセンブリ:
- 電磁石を使用してモジュール間のアクチュエーションを実現する方法の提案。
- キューブモジュールを使用した3Dの自己再構成ロボットの開発。
プログラム可能な材料:
- 磁性材料を使用して、特定の構成でのみ結合するようにプログラムされたモジュールの開発。
- DNAを使用したナノスケールでの自己組み立ての実証。

これらの技術は、現場での迅速な対応やカスタマイズされた製品の製造において、大きな可能性を秘めています。特に、宇宙環境や災害現場など、従来の製造方法では対応が難しい場面での応用が期待されます。

将来の研究

今後の研究では、製造機械のさらなる統合やセルフアセンブリ技術の拡張、プログラム可能な材料の新しい応用を目指し、さらに技術を発展させていく予定です。また、ユーザーフレンドリーなソフトウェアツールの開発を通じて、エンドユーザーが簡単に製品を設計し、製造プロトコルを定義できるようにすることを目指します。

本論文で提案した技術と方法が、製造業の未来に向けた一歩となることを期待しています。

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友安昌幸 (Masayuki Tomoyasu): JDLA G検定2020#2, E資格2021#1 データサイエンティスト協会 DS検定日本イノベーション融合学会　DX検定エキスパート合同会社アミコ・コンサルティング CEO

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現場での製造革命：プログラム可能な材料とモジュラーアセンブリの最前線

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