2-3. From Engineering

2-3.工学から

2-3-1. Robotics 

2-3-1.ロボット工学より 

2-3-1-1. Subsumption Architecture (in Robotics)

Subsumption Architecture (SA) is the reactive idea used in artificial intelligence (AI) developed to determine robot behaviour. This word and field were invented by R. Brooks in 1986 (Brooks, R. 1986). This philosophy widely influences self-standing robots and real-time artificial intelligence. SA consists of hierarchical modules, with each module containing a simple behaviour. The idea is to divide complex intelligence into simple modules as layers. Each layer is designed and implemented for a specific objective. The higher layer is, the more abstract. This methodology differs from traditional artificial intelligence techniques; Subsumption Architecture takes a bottom-up approach. R. Brooks made the insect-type robot called ‘GENGHIS’ in 1991 (Brooks, R. 1991), based on this idea: Subsumption Architecture. As a development of this robot, the automated cleaner: ‘ROOMBA’ ( http://www.irobot.com/) was realised practically in the consumer world. Also, the automated bomb remover in the military field: ‘Packbot’ ( http://www.irobot.com/) works in disinterred areas such as battlefields and earthquake zones. 

2-3-1-1包摂アーキテクチャ（ロボット工学の分野において）

　包摂アーキテクチャ（サブサンプションアーキテクチャ、以後SA）とは、広義の人工知能で使用される、ロボットの動作を決定するための概念である。この分野は、用語と共に1986年にロドニー ブルックス（ブルックス、R.1986年）によって発明され、確立した。この概念は、自立（自律）型ロボットやリアルタイム人工知能などにはばひろく影響を与えている。SAは複数の階層（レイヤー）モジュールで構成され、各モジュールは比較的単純な動作で構成されている。そのアイデアは、複雑にみえる知能を持ったものの振る舞いを階層状に簡単なモジュールに分割することである。各階層は特定の目的のために設計され、上位層はより抽象的である。この方法はボトムアップからのアプローチという面で、その当時の旧来の人工知能技術とは異なった。ロドニー ブルックスは1991年に（ブルックス. 1991年）、このSAのアイディアを基に"GENGHIS"と呼ばれる昆虫型のロボットを制作した。このロボットの発展型として、自走式掃除機の「ルンバ」（http://www.irobot.com/）が市場で成功を納めた。また、軍事分野でも「パックボット」（http://www.irobot.com/）とよばれる自動爆弾除去ロボットが、戦場や地震地域などの地域で活躍している。 

2-3-1-2. Swarm Robotics

Swarm robotics is a relatively recent methodology for a multiple-robot system. Each individual robot consists of a simple unit when compared to a traditional intelligent machine. The collective behaviour emerges from the robot-to-robot interaction and the robot to environment interaction. The idea was developed from biological studies of insects such as ants and other natural phenomena. The emergent behaviour is observed in social insects: relatively simple individual rules will produce a large set of complex swarm behaviours. From this, the field of artificial swarm intelligence gets its name. It concerns not only computer science but philosophy as well.

2-3-1-2. 集合的ロボット工学

　「集合的ロボット工学」とは、比較的最近の技術的方法であり、複数のロボットを制御するためのシステムである。伝統的な知的機械に比べ、個々のロボットが比較的単純なユニット（すなわち構成、ハード的にもソフト的にも）を形成する。ロボットとロボットの相互作用、そしてロボットと環境への相互作用から集団的振る舞いが創発される。この概念は、アリなどの昆虫の生物学的研究や、また類似した他の自然現象などをヒントに開発され、発展してきた。「社会性昆虫」のあいだで創発的ふるまいが観察された。すなわち、比較的単純な個体規律（ローカルルール）が、一連の複雑な集合的行動（グローバルルール）を生み出す。この現象を人工的に計算機の中で実験することから、「人工集合知能」という名がこの学問分野に銘打たれて使用されている。それは、コンピューター科学のみならず哲学分野にも発展している。

     The research is divided into three main parts: the design of their physical bodies, the design of their control behaviours, and lastly, the development of observational methods. In terms of their physical parts, the major difference from stand-alone (distributed) robots is the number of robots requiring a degree of scalability. This physical robot must also have a wireless transmission device using transmission media and protocols such as radio or infrared waves, Wi-Fi, or Bluetooth. Most of the time, they use it locally.  In terms of control behaviours, the system operates through constant feedback between members of the group. This communication is the key. The swarm behaviour involves the constant change of individuals in cooperation with others, as well as the behaviour of the whole group.  Lastly, to observe this phenomenon systematically, video tracking though there are other ways: recently ultrasonic position tracking system was developed by Bristol robotics laboratory is an essential tool.

　この研究は大きく３つの部分に分けられる、物理的な筐体の設計、行動および制御の設計、そして最後に計測方法の開発である。この種の分散型ロボットと独立型ロボットの物理的な違いは、スケーラビリティのために、ロボット個体の数である。この物理的ロボットには、通信メディアやプロトコル等のために、ラジオ電波、赤外線、Wi-Fi、またはブルートゥースなどのワイヤレスの通信デバイスもまた搭載されていなければならない。大抵の場合、それらは局地的に使用される。行動の制御のために、その行動制御システムはグループの個体間で、継続的なフィードバックを行う。このコミュニケーションこそが重要で、個体が他と協調して常にその振る舞いを変化させ、また群れ全体の行動も変化させる。最後に、体系的にこの現象を観察するためにビデオトラッキングが開発された。もっとも、最近ではより良い代替案もある。超音波ポジション追跡システムがブリストルのロボット工学研究所で開発され、この類の研究では欠かせないツールとなっている。

     Generally the limiting constraints are the body’s miniaturisation and its cost. A possible solution is simplifying the individual robots as the significant behaviour is located at the swarm level, instead of at the individual level. Though most efforts have focused on relatively small groups of machines, a swarm consisting of 1,024 individual units was demonstrated by Harvard in 2014, the largest to date. Further research about reliable prediction of swarm behaviour is expected, where only the features of the individual swarm members are assigned. One of the major potential applications of swarm robotics are distributed sensing tasks in micro machinery such as inside the human body. This is called nanorobotics or microbotics. Other future applications in the fields of mining and agricultural foraging are predicted. 

　この分野で一般的に制約となるのは、本体の小型化とそのためのコストである。可能な解決法は個々のロボットを単純化することである。それは有意な挙動はロボット個体のレヴェルではなく、集合体レベルで担保するという考え方である。殆どの群集合ロボットの試みは比較的少数で構成されたグループの機械であったが、2014年にハーバード大学で1,024の個体ロボットからなる群集合ロボットが発表された。これは現在までで最も数の多いものである。今後のさらなるリサーチトピックとして、群れのなかの個体の特徴のみから、群れ全体の行動を確度たかく予測する研究が期待されている。群ロボット工学の有力な適用先のひとつは、人間の体の中のような場所で微細機械が分散的にセンシングするようなタスクである。これはナノロボティクスまたはマイクロロボティクスと呼ばれる。その他、採鉱や農業の採餌の分野で、さらなる適用が予想されている。

2-3-1-3. Self-Reconfigurable Modular Robots

Self-reconfigurable modular robots are defined as autonomous kinematic machines that have variable morphology. "Self-reconfiguring" or "self-reconfigurable" means that the mechanism is capable of utilising its own control system to change its overall structural shape. In the title "modular" refers to the ability to add or remove modules from the system, instead of an ordinal reference to a series of modules. To have an indefinite number of identical self-reconfigurable modules in a matrix structure creates the potential for a variety of functions. There are two typical methods of segment articulation: chain reconfiguration and lattice reconfiguration. 

2-3-1-3. 自己再構成モジュールロボット

　自己再構成モジュールロボットとは、可変的な形態を持ちえる自律的な運動機械と定義される。「自己再構成」または「自己再構成可能」とは、機構が自身の制御システムを利用して全体の構造形状を変更することができることを意味する。 また、タイトルにある 「modular」は、一連のモジュールを指す序列ではなく、この文脈ではシステムのモジュールを追加・削除できることを意味する。 そのような自己再構成可能な同一のモジュールを、数を決めずに行列状に構成することが可能だとすれば、さまざまな機能を実現できる可能性がある。例えば、セグメント連結の代表的な方法として、チェーン構成とラティス構成がある。

     In terms of the physical robot, compared with morphologically fixed robots, these robots can change their own shape by rearranging their connection of their parts deliberately. The objectives of this function are to adapt to new circumstances, to perform another task, or to recover from damage, etc. As to their actual morphology they can, for instance, assume a worm-like shape to crawl forward, a spider-like shape to walk on a rough road, or ball-like shape for rolling on flat terrain. They can also assume fixed forms such as a wall or a building. They consist of mechanical parts, but also may have distributed electronics such as sensors, processors, memory, actuators and power supplies. The major difference from normal (stand-alone) robots is that each individual has multiple connectors allowing for a variety of ways to connect. The modules may have the ability to automatically connect and disconnect themselves to and from each other. Thanks to these parts, robots can form a variety of objects and perform many tasks that involve moving in and manipulating the environment. 

　物理的には、形態が固定されたロボットに比べ、それらのロボットは意図的にそれらのパーツの接続を再編成することによって形を変えることができる。この再構成機能の目的は、新しい外的状況に適応すること、別のタスクをこなすこと、またはダメージから回復すること、などである。形態が持つ機能といえば、例えば、毛虫のような形は前方に這う、蜘蛛のような形はでこぼこした道の上を歩く、または、ボールのような形は平らな地形を転がるといったものである。同様にそれらはまた、壁や建物などの固定された形態を再現することもできる。それらは機械的なパーツから構成されているが、また、センサー、プロセッサー、メモリ、アクチュエーター、電源などの電気製品も使用していることであろう。通常の（独立型）ロボットとの主な違いは、各々の個体ロボットが他と結合することを可能にするために、多数の、多様なコネクタ－を装備することである。その部品は、個体同士がお互いに、自動的・自発的に結合・離反する機能を持っている。それらの部品のおかげで、ロボット群は様々な形体を形成することができ、その環境状態において、多様なタスクをこなしたり、なにがしかの操作等を行うことができる。 

2-3-1-4. Cooperative / Social Robot

Cooperative Robot vs Social Robot : A cooperative robot is an autonomous robot that interacts and communicates with other autonomous physical agents. A social robot is an autonomous robot that interacts and communicates with humans or other autonomous physical agents by following social behaviours and rules attached to its role. The definition of these two robots ‘Cooperative Robot’ and ‘Social Robot’ are almost the same but vary slightly on the point of the interaction target. Compared to the cooperative robot that only communicates with other robots, a social robot interacts with humans and embodies agents. In other words, the social robot is able to exhibit competitive behaviour within the framework of a game. This can include minimal or even no interaction as uncooperative behaviour can be considered a social response in certain situations. A robot that only interacts and communicates with other robots would not be considered to be a social robot, but cooperative. 

2-3-1-4. 協調型／社会的ロボット

　協調型ロボットと社会的ロボット：「協調型ロボット」は、他の自律的な物理的エージェントと相互作用し、コミュニケーションをとる、自律的なロボットである。また「社会的ロボット」は、社会的行動や規範、それに付随する役割に従うことによって、人間や他の自律的な物理的エージェントと相互作用し、コミュニケーションをとることのできる、自律的ロボットである。「協調型ロボット」と「社会的ロボット」の定義は、ほとんど同じであるが、相互作用のターゲットにおいて異なる。他のロボットとのみ通じ合うことができる「協調型ロボット」と比べ、「社会的ロボット」は人間や具現化されたエージェントと相互作用する。換言すると「社会的ロボット」はゲームの枠組みの中で、競争的な行動を示すことができる。ほかとの相互作用が殆どないか或いは全くない場合も含め、非協力的な振る舞いにみえても、ある状況で社会的な反応がとれる場合はこの分類になる。逆に、単に他のロボットと相互作用しコミュニケーションをとるロボットは協力的ではあるが社会的ロボットとしては考えられない。

     The idea of ‘robot’ traditionally excludes characters on screen, ‘talking heads’ for instance, suggesting that both the cooperative and social robot must have a physical embodiment. This may, however, be a bit old school, as recently there are mechanisms which are on the borderline between the physical and digital domains. For instance, there is a mechanism that has a projected head and a mechanical body, but is considered a ’robot’. 

     A final aspect of these mechanisms alongside ‘socialising’ and ‘embodiment’ is ‘autonomy’. For example, a remote controlled robot cannot be considered to be cooperative/social even though it seems to interact with others. It is merely an extension of another human because it does not make decisions by itself. There is an argument as to whether semi-autonomous machines are cooperative/social robots.

　「ロボット」という概念は伝統的に画面上のキャラクター、例えばトーキングヘッド≒テレビに登場する語り部等は除外されており、協調的/社会性ロボットも物理的筐体を持たなければならないことを示唆している。しかしこの考え方はやや古くなってきており、近年では物理領域とデジタル領域の境界線上にあるメカニズムもある。例えば、頭部が投影されていて、機械的な身体を持っていながら「ロボット」とされているようなしくみがある。

　「社会化」、「具現化」と並ぶこれらのメカニズムの最後の側面は「自律性」である。例えば、遠隔操作されたロボットは、他と交際・交流しているように見えても、協調的／社会的であるとは考えられない。その場合、ロボットが自身で意思決定をしないので、他の主体意思の延長線上にあるに過ぎない。また、半自律型ロボットが協調型／社会的ロボットであるかどうかについては未だ議論がある。

     The field of cooperative/social robotics was started in the 1940s-50s by William Grey Walter (1910-1977, American-born British neurophysiologist and robotician). In 1949, W. Grey Walter started building three wheeled, mobile robotic vehicles, calling them ‘turtles’ or ‘Machina Speculatrix’ after their speculative tendency to explore their environment. These vehicles consist of a light sensor, a touch sensor, a propulsion motor, a steering motor, and a two vacuum tube analogue computer. Even with this simple design, Grey demonstrated that his robots exhibited complex behaviours. His robots were unique because, unlike the robotic creations that preceded them, they didn't have a fixed behaviour. The robots had reflexes which, when combined with their environment, caused them to never exactly repeat the same actions twice. This emergent life-like behaviour was an early form of what we now call Artificial Life. It also examined how two machines interact, recording it as a long exposure picture. That is the reason this research was about cooperative/ social robots. (fig 2-3-1-4, 1,2,3) 

　協調的／社会的ロボット工学の分野は、1940年代から50年代にかけて、ウィリアム・グレイ・ウォルター（1910-1977、アメリカ生まれのイギリスの神経生理学者、ロボット工学者）により始められた。1949年、W.グレイ・ウォルターは3輪の移動型ロボット車両を作り始め、環境を探索する思索的な性質から「マキナ・スペキュラトリックス」と名付け、その見た目から愛称を「タートル（亀）」とした。この車両は、光センサー、タッチセンサー、推進モーター、操舵モーター、2本の真空管式アナログコンピューターで構成されている。このようなシンプルな設計でありながら、グレイのロボットは複雑な挙動を示すことが実証された。グレイのロボットは、それまでのものとは異なり予め決められた行動をとらないという点でユニークだった。このロボットには反射神経（回路）があり、それがおかれた環境と組み合わさることで、同じ行動を2度と正確に繰り返さないようにしたのだ。この生物のような振る舞いは、現在私たちが人工生命と呼んでいるものの初期形態である。また、2つの機械がどのように相互作用するかを、長時間露光の写真として記録した。これが、この研究が協調的／社会的なロボットと呼ばれる所以である。(図2-3-1-4, 1,2,3)

2-3-1-5. Replicative/evolutionary Robot

The development of robotics is not only about control methodologies. Robust performance when faced with uncertainty is one of the biggest challenges as most robotic systems are manually designed and based on physics or mathematics. One of the starting points in the face of uncertainty is a learning system to improve performance and accuracy in the midst of uncertainty. But even learning systems are only effective in connection to an initial starting point; they don’t have adaptability in the face of unexpected changes in circumstances. Recently (2010s), a new research field has arisen using names such as replicative-robotics or evolutionary robotics.

2-3-1-5.  自己複製／進化的ロボット

　ロボット工学の発展は、制御方法論にとどまらない。大半のロボットシステムが物理や数学に基づいて手動で設計されているため、予め想定されていないケースに直面したときに対応できる性能は依然として大きな課題のひとつである。その想定外の何かに直面したときの対処の方法は、まず初めに不確実性の中で性能や精度を向上させるための学習する仕組みである。しかし、その学習システムが当初の目的に関して効果的だとしても、状況の予期せぬ変化に十分に適応できるわけではない。このような背景のもと近年（2010年代）、自己複製ロボット、または進化的ロボットなどの名称で、新しい研究分野が生まれている。 

1) Evolving Virtual Creatures by K Sim in 1994.

In 1994, digital creatures which were proposed by Karl Sim in his thesis ‘Evolving Virtual creatures ’ (K. Sim,1994) represented some of the earliest work on artificial evolutionary computing. The robotic object, even in its virtual form, is revolutionised within the ‘hyperspace’ of his world, which consists of a 3-dimensional virtual space, based on physical laws such as gravity, friction, and air viscosity. The system is governed by a combination of GA (genetic algorithm) and neural networks.
He also invented a methodology for describing hierarchical connections between plural objects. He started this work as an animation using automated control of object behaviour, rather than with an interest in robotics. There is a trade-off in object control in animation: when you use ‘Kinematic control’ it is difficult to show chaotic or random disorder, while if you use ‘Dynamic Simulation’ it becomes difficult to get the simulated behaviour to match the desirable behaviour. 

1）『エボルビング・バーチャル ・クリチャーズ』1994年、カール・シム

1994年にカール・シムの論文「エボルビング・バーチャル・クリチャー」で提案されたデジタル生物は、もっとも早い時期の（人工）進化的演算の一例である。（カール・シム、1994年）彼の用語でいうところの「ハイパースペース」と呼ばれる仮想空間内で、ロボット的物体、およびその形態が進化する。その空間は3次元空間で、重力、摩擦、そして空気の粘度などの物理法則をもとに構成される。そのシステムはGA(遺伝的アルゴリズム)とニューラルネットワークの組み合わせによって統御される。
彼はまた複数の物体間の階層的な結合を説明するための記述方法を発明した。彼はロボット工学というよりも、アニメーションに於いての物体自律・自動制御のためにこの研究を始めた。アニメーションの中の物体制御には典型的なトレードオフがある：「キネマティック・コントロール」を使用して動作を決定するとき、無秩序またはランダムな動作を導出することがむずかしい。一方、「ダイナミック・シミュレーション」を使用すると期待する行動にあった振る舞いをさせることが、困難になる。

By giving the creature a system where they evolve themselves, this system can govern both their own morphology and provide control. He used nodes and connections for his genome. There were numerous ‘fitness’ criteria, but in this experiment the distance from initial point to target point was used. The creatures invented unique shapes and behaviour by themselves, this sometimes went beyond the designer’s imagination. 

　それら「生物」が自ら進化する能力をあたえることによって、このシステムはその生物のの形態と、制御の両方を管理することができる。その生物は、オブジェクトの結節点と、その接続の有無を、自己形体の遺伝子として使用する。多数の「目的関数＝「適応度」の定め方があるが、この実験ではその生物の最初の位置から移動後の位置までの距離が使用された。その生物達はユニークな形体や行動をそれら自身で発明し、時には外部のデザイナー/設計者の想像を超えたものが生まれる。 

     In the last chapter, he described 4 future plans. First by making fitness criteria more complex not only by introducing multiple criteria but by incorporating the idea of efficiency. Second, allow the rendering (skins and material) and morphological features to also become evolutionary and engage in material evolution. Thirdly, competition between plural individuals like in the biological world, not only bringing improvement but adding socialising to the mix. Finally applying it to a real robot. Those points are indeed interesting suggestions. In referring to his thesis, however, it is worth noting the way he interfered with the creatures’ evolution. He did not clearly explain his methodology or the benefits apart from the use of a human ’aesthetic’ decision to pick out different results in the end. Also he mentioned the intelligence of the creatures in the very end of the thesis but did actually develop an argument for this. 

　最後の章で彼は4つの将来の研究展望について述べている。第１に適応度のクライテリアをより高度にすることで、それは目的関数の複数化だけでなく、効率的という概念と組み合わせたことである。第２に、形態的特徴に加えて、物体表面のテクスチャのレンダリング（表面や材質のセッティングを設け）を個体の進化に関与させる。3つ目は、生物界のように複数の個体間で競争させ、品種改良はもちろん、種を混ぜ合わすために社会性を持たせることである。4つめ、最後にそれを本当のロボットに適用するのである。さて、上記の３ポイントは確かに示唆に富む提案である。しかし、いざ論文を参考にしようとするならば、シムは彼の使用した進化的なアルゴリズムの方法について明確には述べていない。とくに「生物の進化」に人間が干渉する方法については参考にならない。実験の結果として、より良い個体が計算によって選択されるために、人間の「美的」判断を使用しない利点について明確に説明していない。また、彼はこの論文の最後にクリエイチャ－の知能について仄めかしているが、実際このための議論や、具体的な発展はない。 

2) Golem Project in 2000

Around 2000’, two researchers at Brandeis University in the US started a self-replicative robot project, called the ‘Golem project’. Later this series of work was compiled as ‘Automatic design and manufacture of robotic life forms’ (2000, H. Lipson and J. Pollack). In these projects, they demonstrate an autonomous replicative robot and its evolution (note: it is not only evolutionary computation) with minimum human intervention. Using MEMS (microelectromechanical systems) and rapid prototyping, the winning individual in the virtual world was automatically converted into a physical object.

2)ゴーレム・プロジェクト、2000年

　2000年代の頃にＵＳのブランダイス大学で、ふたりの研究者が「ゴーレム　プロジェクト」とよばれる、自己複製可能なロボットのプロジェクトを始めた。後にこの一連の研究は、「Automatic design and manufacture of robotic life forms（ロボット生命体の自動設計と自動製造）」（2000年、H.リプソンとJ.ポラック）として、編纂されることになる。これらのプロジェクトで、最小限の人間の介入はあるものの、基本的には自身で自主的に複製可能で、自律的進化が可能なロボット（注釈：それは単に進化的な計算ではない）を実証した。MEMS（micro-electro mechanic systems、メムス＝微小電気機械システム）とラピッドプロトタイプを使用し、仮想空間中で一番得点の良い個体が、半自動的に物理的な物体へと変換された。 

     Even before this thesis, the idea of evolutionary computing including the idea of self- replacement had been developed. (see the previous chapter) But their projects’ uniqueness lay in the fact that they made progress in the area of autonomous design and manufacturing. Traditionally life and body design and generational individual replacement were thought to require a complex set of chemical factories. They emphasised that artificial life or intelligence cannot stay in the virtual world but needs to be revealed in the physical world through feedback or sensing. 

　この論文以前にも、自己交換を含む、進化型コンピューティングの考え方はあったが（前章参照）、このゴーレムプロジェクトのユニークさは、自動設計と自律的製造の双方の領域で進展を遂げた点にある。従来、生命や身体のデザイン、個体の世代交代には、複雑な化学工場のセットが必要だと考えられていた。彼らは、人工生命や人工知能はバーチャルな世界に留まっていては不十分で、フィードバックやセンシング等の機構によって物理的な世界に姿を現す必要があることを強調した。 

3) Resilient machine:

Cornell University’s research group consists of Bongard. J and Zykov. V and Lipson. H. It uses the term ‘resilient machine’ in a way that is close to the use of ‘adaptability’ in this thesis. In their paper ‘Resilient Machines Through Continuous self-modelling ’ (Bongard. J and Zykov. V and Lipson. H, 2006), a robot which has self-modelling features can adapt to unexpected situations, especially damage, such as missing a leg in their arthropod type robot. They mentioned the benefits of this methodology that can reduce time, energy costs and risk for autonomously improving systems as against systems without internal self-models.

3）レジリエントな機械（resilient machine）

　コーネル大学のボンガード・Ｊとジコフ・Ｚ、そしてホッド・リプソンからなる研究グループは、本論文における「適応的（性、可能性）」の用語に近い意味で「レジリエント」という専門用語を用いている。彼らの論文 『Resilient Machines Through Continuous self modelling』 (ボンガード、他, 2006) では、自己モデリング機能を持つロボットは予期せぬ状況に遭遇した際にも適応できるという趣旨を主張している。ここではロボットの物理形状が節足動物＝クモのようで、例えばその足のうちの一本が欠損するようなダメージを受けても、その状況で続けて運用すことが出来る仕組みを開発した。彼らはこの方法の利点として、自己モデルを持たないシステムに比して、自律的にシステムを改善するための時間、エネルギーコスト、リスクを削減できることを利点に挙げている。 

     They made two particularly useful points for this thesis; one is the idea of ‘self-modelling’ and the second is ‘continuous’ modelling. ‘Self-modelling’ corresponds with digital modelling on the screen in this PA (Programmable Architecture) proposal. Hence the physical robot corresponds to the building in PA. The digital model is equivalent to the system of Architecture (building and system) described earlier. Interestingly, the approach is similar though the research field is different. 　 

　このプロジェクトでとりわけ参考になったのは次の2点である。ひとつは「自己モデリング」、もうひとつは「連続モデリング」という考え方である。「自己モデリング」は、このPA（Programmable Architecture）提案におけるパソコン画面内のデジタルモデリングに相当する。デジタルモデルは、先に述べたアーキテクチャーの建築の制御システムに等しい。したがって、物理的なロボットはPAにおける物理的なビルディングに相当する。興味深いことに、研究分野は違えど、アプローチは似ている。 

     In traditional architecture, the ‘model’ is a scaled dummy to show to the client. Whether a hand drawing or CAD drawing it represents a copy of the actual building. However, because of the advancement of computer-aided design (CAD) tools, it can become more than a drawing. For example, it can be used as a mathematical model for structural analysis, a digital model for computational fluid dynamics (CFD) analysis, or used for building information modelling (BIM). ‘Continuous modelling’ relates to temporal design in PA. In the field of robots, it is natural to design a machine that operates within the flow of time, but within architecture, this is quite a unique point. Basically, dynamic modelling is not needed for architectural design, because buildings are static. However, PA is truly dynamic so a new strategy is necessary to replace the blueprint. 

　建築のフィールドにおける「モデル」の概念は、スケール変更された実物のダミーである。それは、クライアントに見せるため等の理由で作成される。広義では手書き図面であれ、CAD図面であれ、それは実際の建物のコピーであるの意味を持つことが多い。しかし今日では、コンピュータの進化もあるが、むしろCAD（Computer Aided Design）ツールの進歩により、製図以上の意味を持たせることが出来る。例えば、構造解析のための数学的モデルとして、あるいは流体解析（CFD）シミュレーションのためのデジタルモデルとして、あるいは建築情報モデリング（BIM）に利用することができる。「連続的なモデリング」は勿論時間的に連続し、絶え間なく自己モデルを更新し続けるという意味であるが、これはPAにおける先述のテンポラルデザイン（時間的なデザイン）に関係する。ロボットの分野では、時間の流れの中で動作する機械を設計することは当然だが、建築の分野では一部設備機器等を除いて、かなり特殊である。建築の設計/デザインにおいては、基本的に動的なモデリングは必要ない、一般に建築は静的なオブジェクトだからである。しかし、PAは真の意味で動的なので、ブループリント（固定された図面）に代わる新しい戦略が必要なのである。