コウモリの耳を持つドローンが、煙の中で人を救う

超音波センサーと機械学習を組み合わせた新型ドローンが、煙・霧・暗闇でも飛行可能に。バットの反響定位から着想を得た技術が、捜索救助の現場を変えようとしている。

煙が充満した廃墟の中で、カメラは何も映さない。

建物が崩落した直後の現場を想像してほしい。粉塵が舞い、視界はゼロ。消防士が踏み込める限界がある。ドローンを飛ばしても、カメラもLiDARも機能しない。そこに残されているのは、助けを求める声だけだ。

この「視覚が使えない環境」という壁を、自然界はとっくに乗り越えている。コウモリは、完全な暗闇の中でも人間の髪の毛ほどの細さの障害物を検知しながら飛ぶことができる。体重はわずか紙2枚分。それでも、洞窟の複雑な地形を超音波だけで把握する。

ニティン・サンケット博士率いる研究チームは、このコウモリの能力を小型航空ロボットに実装することに成功した。

コウモリに学んだ、二つの発明

問題の核心は、ドローンのプロペラ音にあった。超音波センサーを搭載しても、プロペラが発する騒音が障害物からの微弱なエコーをかき消してしまう。研究チームはこれを「ジェットエンジンの隣で友人の声を聞こうとするようなもの」と表現する。

この難題を解決するために、チームは二つのアプローチを組み合わせた。

ひとつ目は、物理的な遮音構造だ。コウモリの耳介（じかい）——あの複雑に折れ曲がった耳の軟骨——にヒントを得た音響シールドをセンサー周囲に装着し、プロペラ由来のノイズを物理的に低減する。ふたつ目は、Sarangaと名付けられたニューラルネットワークだ。このAIは、ノイズに埋もれた微弱なエコー信号から、時間的なパターンを学習することで障害物の位置を三次元で復元する。コウモリの脳が音を処理する仕組みを模倣したものだ。

広告掲載について

[email protected]

この二つを組み合わせることで、ドローンは煙・霧・粉塵・完全な暗闇の中でも障害物を検知し、安全に飛行できるようになった。消費電力はミリワット級。既存ソリューションと比べて、消費電力は1,000分の1、重量は10分の1、コストは100分の1という試算が示されている。

なぜ今、この技術が重要なのか

日本は世界有数の災害多発国だ。地震、台風、土砂崩れ——毎年のように、視界不良の環境での捜索救助が必要となる現場が生まれる。2024年の能登半島地震では、倒壊家屋の中に取り残された生存者の捜索が、いかに困難かを改めて社会に示した。

現在の捜索用ドローンは、カメラやLiDARに依存している。だが瓦礫の粉塵、山火事の煙、洞窟の暗闇では、これらのセンサーは機能を失う。超音波航法ドローンは、まさにこの「センサーの死角」を埋める可能性を持つ。

ソニーやDJI（競合）との関係で見ると、日本の航空ロボット産業にとってもこの技術は無関係ではない。小型・低コスト・低消費電力という特性は、日本が強みを持つ精密製造技術と組み合わせやすい。さらに、少子高齢化が進む日本では、危険な現場に人間を送り込まずに済む自律ロボットへの需要は今後も高まり続けるだろう。