AIに作らせた“ミニ四駆の最速セッティング”が参考になる……？　タイヤが車体外に飛び出た前衛的マシンが好タイム

　AIに作らせた“ミニ四駆の最速セッティング”が、かなり前衛的な形状になっており人気です。そうはならんやろと言いたくなる形状から好タイムが繰り出される……！

自作物理演算ミニ四駆とコースを使用

　この動画を公開したのは、ミニ四駆関連の動画などを公開しているぜるさん。2022年から物理演算で動くミニ四駆とJCJC（ジャパンカップ ジュニアサーキット／タミヤの公式コース）をUnityなどで自作しており、この物理演算ミニ四駆にAIを搭載すれば最速セッティングを探せるのではないかと実験しています。

　仕組みとしては、AIが考えたマシンがチェックポイントを通過するたびに報酬を与え、完走したらより多くの報酬を与えるというもの。あとはAIがランダムにマシンを作り続け、時間をかけて少しずつより高確率で報酬を得られるマシンを学習して作り出すようになっていくはずです。

学習の仕組み

最初はチェックポイントに到達することもできません

　設定を終え1日強学習させると、完走できるマシンが徐々に作れるようになってきました。こうして完成したマシンを見てみると、そこにはボディーから大きく飛び出た空間に大量のタイヤやローラーが空中浮遊する謎の現代アートがありました。なんぞこれ。

!?

　しかし、走らせてみるとちゃんと完走に成功。タイムは7秒38。実現できればちゃんと走るようです。実現できれば。

ちゃんと走ります

　さらにここから数日間に渡って学習させ続けたところ、完走率が大幅アップ。相変わらず作るマシンはタイヤとローラーが亜空間を漂っていますが、5.3秒の好タイムで完走するマシンを作り上げました。

もっと上を目指せそうです

数日に渡る学習の末に完成したマシン

　あまり現実的でない構造をしているため一見参考にならなそうですが、「タイヤを右前方に集中させレーンチェンジでシャシーを床に接させてブレーキをかけコースアウトを防いでいる」「タイヤを壁にぶつけて車体の浮きを抑える」といった、現実のミニ四駆セッティングでも参考にできる可能性のあるセッティングが見受けられたそうです。

難関のレーンチェンジは胴体ブレーキでクリア

タイヤの配置を偏らせているのにもちゃんと理由がありそうです

タイヤで浮きを抑制しているもよう