ネズミがDOOMをプレイする

 (ratsplaydoom.com)
3 ポイント 投稿者 GN⁺ 2025-12-14 | 2件のコメント | WhatsAppで共有
  • ネズミ向けの完全なVRシステムを構築し、実際のネズミがクラシックゲームの DOOM を操作して探索できるように実装
  • システムは モーショントラッキングボール、パノラマ型ヘッドセット、入力トリガー、報酬回路 で構成され、すべてのハードウェアとソフトウェアが オープンソースとして公開
  • 第2バージョン（V2）は より高精度なセンサー、180°視野の AMOLED 画面、モジュール式 3D プリント部品 などにより改善
  • Python ベースの制御ソフトウェア が Raspberry Pi と PC 間の通信を通じて、移動、報酬、ゲーム連携をリアルタイムで処理
  • ネズミは実際に 仮想空間を探索し、射撃行動を行う ことができ、これは 動物行動研究とインタラクティブシステム開発の新たな可能性 を示している

プロジェクト概要

  • ネズミが DOOM をプレイできるようにする カスタム VR 環境 を構築
    • 構成要素: モーショントラッキング用トレッドミルボール、パノラマ型ヘッドセット、入力トリガー、報酬回路
    • すべての部品は 3D プリント設計データ、回路図、ファームウェア、制御ソフトウェア とともにオープンソースで提供
  • 初期バージョン（V1）はニューヨークで開発され、単純な通路走行訓練しかできなかったが、V2 で完全なモジュール式システム へと発展
  • 金属部品は SZURWIN KFT と協力して設計・製作

V1 と V2 の比較

  • V1
    • 基本的なボール構造と前進訓練のみ可能
    • センサーと機械構造がシンプルで、パノラマ画面なし
  • V2
    • 新しいボールドライバーメカニズム により滑らかな動きを実現
    • 水平 180°、垂直 80° の視野角を持つ AMOLED 画面 を搭載
    • アップグレードされたセンサー により高精度な動作追跡
    • ミキシングモーターを含む強化された報酬システム
    • モジュール式 3D プリント部品 と 向上した電子回路の安定性 を確保
  • ネズミの年齢のため完全な行動検証は行われていないが、システム自体は正常に動作

ハードウェア構成

  • 全体構造
    • ネズミの動きを検知する球形トレッドミル、射撃用トリガー、パノラマスクリーン、砂糖水報酬システムで構成
    • すべての装置は モジュール式アルミフレーム 上に設置され、独立した実験環境を形成
  • 視覚インターフェース
    • ネズミの頭を包み込む 折りたたみ式 AMOLED ヘッドセット で、ヒゲの空間を妨げない
    • 左右のヒゲ付近に エア噴射ノズル を配置し、壁衝突などのゲームイベントを伝達
    • 報酬ディスペンサーチューブ と 小型スピーカー用スロット を含む
  • 移動検知
    • 自由回転ボールの 光学センサー で移動を追跡し、ゲーム内の動きに変換
    • モーター駆動機能 により訓練中の経路シミュレーションが可能
  • トリガー入力
    • ネズミが前足で引く レバー式射撃装置 で、スプリングとロータリーエンコーダーを含む
    • ステッピングモーター による自動デモが可能で、視覚刺激と動作を結びつけた訓練を支援
  • 報酬システム
    • 10μL 単位で砂糖水を高精度に吐出 し、ポンプ・圧力センサー・ソレノイドバルブで制御
    • ミキサー が濃度を一定に保ち、ゲームイベントと同期した即時報酬を提供
  • 制約事項
    • ネズミの大きさや性格に応じて トリガー位置と報酬フロー の調整が必要

ソフトウェア構成

  • Python ベースのモジュール式制御システム で全体ループを管理
    • 主な機能: 移動キャプチャ、ボール制御、トリガー検知、報酬分配、DOOM 統合、訓練ロジック
    • ViZDoom 環境 と連携し、リアルタイムの閉ループ行動制御を実行
  • PC と Raspberry Pi 間の TCP 通信
    • Pi: センサー読み取り、ボール駆動、報酬制御
    • PC: ゲーム実行、データ処理、高水準コマンド送信
  • すべての構成要素は 手動または自動モード で動作可能で、パラメータは Python コード内で設定
  • 制約事項
    • 自動キャリブレーション機能がないため、センサー整列と報酬タイミングを手動で検証 する必要がある
    • 一部のマイクロコントローラ用ファームウェアは、ハードウェア誤差に応じた調整が必要

実験結果

  • ネズミは 仮想環境を探索し、射撃トリガーを作動させる ことに成功
    • 個体ごとに約 2 週間の適応期間 が必要
    • 完全な高度訓練は未完了だが、システムへの参加度と反応性 において前向きな結果を確認
  • 制約事項
    • 長期訓練および個体間変動性の研究は不十分
    • VR への曝露がネズミの健康に与える影響 はさらなる研究が必要

今後の計画

  • Rat VR Build Guide を作成中で、関心のある研究者や製作者に 構築支援を提供
  • YoloRun.Capital はこのような 創造的で実験的なプロジェクト に投資中
  • 新しいアイデアの提案を歓迎

チーム構成

  • Viktor Tóth – ネズミ訓練担当
  • Sándor Makra – 電子工学設計
  • Ákos Blaschek – ドキュメント作成およびオープンソース化担当

関連記事

2件のコメント

 
roxie 2025-12-14

動物実験の倫理の観点から問題ないのか気になりますね。Hacker Newsのコメントでも指摘している方がいました。
 
GN⁺ 2025-12-14
Hacker Newsのコメント
  • このプロジェクトは本当に気に入った。
    ただ、すべての部品が STLファイル としてしか公開されていないのは惜しい。パラメトリックモデルやソースファイルも一緒に公開されていれば、反復設計 はずっと速くできる。たとえばラットではなく猫や別の動物で実験したい場合、単純なスケール調整だけでは足りず、最初から作り直す必要がある。
    それと、BOM（部品表）に コスト見積もり も加えてくれるとありがたい。正確である必要はないが、プロジェクト予算を素早く見積もれるし、コスト削減ポイントも見つけやすくなる。
    最後に、ラットたちがDoomを楽しんだのか、それとも別のゲームのほうが好きだったのかも気になる。こうした問いを通じて、動物の 性格と好み をもっと深く理解できそうだ。オープンソースで公開してくれてありがとう。今後の発展が楽しみだ
    • 長い間いくつものバージョンで作業していたので、とにかく早く公開したかった。パラメトリックなソースなしで上げてしまったのはミスで、近いうちに ソースと価格情報 も一緒にアップロードする予定だ。
      ラットより小さい動物（例: マウス）の場合は装置全体を作り直す必要があり、猫にはもっと大きなボールと弱いスプリングが必要になる。猫向けの VRセットアップ もいつかぜひ作ってみたい。
      今回の実験ではラットたちは実際にDoomをプレイしておらず、単に環境に慣れる段階だった。以前のセットアップでは、報酬と行動の関係を理解して本当に没入していた。
      ラットが好みそうなゲームは、一人称視点が自然に見える。フィードバックありがとう。いつか ペットVR が現実になることを願っている
    • ちなみに、猫は Fruit Ninja が好きだ
  • 2032年、Rodrone戦争 が勃発する。2026年にラットたちがDoomを完全にプレイできるようになったあと、2028年には齧歯類が操縦する監視ドローンが登場し、2030年には兵器化された。
    人間より速く進化したラットたちは、ついには Rodot と呼ばれるロボットを作り出し、人類を圧倒する。人類が防衛を整える前に、ラットの反乱は現実のものとなった
    • 続報として、Pets.comがOracleの清算人との取引で ハムスターホイール付きデータセンター 800万平方フィートを取得し、4000億ドルのIPOを狙っているというニュースが伝えられた
    • ちなみに、第二次世界大戦中には ハト誘導爆弾プロジェクト（Project Pigeon） もあった。 Wikipediaリンク
  • ラットのいとこみたいな立場の自分がもしこのシステムを使うなら、発射から反応まで 0.5秒の遅延 があったら、ひげを噛みちぎりたくなるほどもどかしいと思う。
    こういう遅延は学習報酬ではなく フラストレーション を与えるだけなので、ぜひ修正すべきだ
    • その通り。報酬は速く与えるほど学習はずっとスムーズになる。脳の学習は複数の時間スケールで起こるが、300ms以内の即時フィードバック が最も効果的だ
    • とはいえ、遅延報酬 を理解して受け入れることも知能の重要な特性だ。結局、脳はその遅れた快感を学習するよう進化してきた
  • 実験ノートによると、ラットたちはVR環境には慣れたものの、本格的な訓練は始められず、年を取ったため中断されたという。
    本当に素晴らしい VRリーグ なのに、このプロジェクトが続かなかったのは残念だ
    • ここまで作っておいて止められるものかなと思う。たぶん、ほかの人たちが進捗の遅さにしびれを切らして自分で試し始めるのを待っているのかもしれない。その頃には彼は 高度に訓練されたラット部隊 で挑戦状を叩きつけるだろう
  • 2034年、人間の脳を模倣しようとするあらゆる試みが失敗したあと、最後に残された選択肢はただ一つだった――「ラットを連れてこい」
    • Douglas Adamsなら、ラットたちがすでに私たちを Doomプレイヤーとして訓練していた と言っただろう
    • ついに誰かがそれを理解した
  • 動作動画がないのが理解できない
    • ここに動画がある: YouTubeリンク
    • 最近のエンジニアは 視覚的な成果物 を共有しないことがあまりにも多い。ロボットやGUIアプリのような視覚中心のプロジェクトなのに、GitHubリンクだけを貼って動画はない
    • 結果セクションには画像があるはずだが、「placeholder_rat_playing.png」のリンクが 404エラー になっている
  • 本当に素晴らしいプロジェクトだ。これで リスが車にひかれないよう訓練 できるのだろうかと気になる
    • それより、運転者が 速度を落として注意する方法 を学ぶほうが簡単かもしれない
    • 実際には シカが車にひかれないようにする ほうが、より経済的かもしれない
  • id SoftwareがDoomを発売したとき、30年後にラットたちが 砂糖水の報酬 を受けながらこのゲームをプレイすることになるとは思ってもいなかっただろう
    • 彼らは知らなかっただろうが、きっと 大笑いした と思う
  • 私はこのプロジェクトに反対だ。動物を実験に使うことは、どんな理由があっても 倫理的に正当化できない。
    動物が自発的に参加できる仕組みならまだしも、そうでなければ自由を制限し、心理的・身体的被害 を与えるおそれがある。
    動物の権利を支持する立場として、代替実験や自発的参加の方法のほうが望ましいと思う
    • 同意する。それでも、たいていの 動物実験の残酷さ と比べれば、はるかにましではある。多くの実験では動物が極度の苦痛を味わい、最後には犠牲になるからだ
    • 最初は大げさだと思ったが、実際のセットアップを見たら共感した。トラックボールとVRヘッドセット に縛られた生き物の姿は、本能的に不気味に感じられる
  • 類似の研究として、ブタが鼻でビデオゲームを操作 できることを示した実験もある
    BBC記事リンク