教育型コンピューター①
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??MSの動作を司る機体制御システム??
限りなく人体に近い構造を持つMSは、既存の兵器をはるかに超える複雑な機構を持つ兵器であった。この複雑な機構を持つMSをどのように動かすのか？開発当初、その操縦方法が問題となった。
最初期には、人間の動きをそのままMSにトレースさせる「モーション・キャプチャー方式(所謂モビルトレースシステム)」が考えられたといわれる。しかし、人間が十分に動くスペースをMSの内部に確保できなかったこと、さらにMSの動作に個人差が出やすいことなどの理由から、このシステムの採用は見送られた。
その後、検討が重ねられ、MSのコックピットには、パイロットが着座するシート、2本のコントロール・スティックと二つのペダル、そしていくつかの切り替えスイッチという、宇宙用艦艇とほぼ同じ構造の操縦システムが採用された。
このような操縦システムでMSが操縦可能となった理由の一つに、動作の「オートマチック化」が挙げられる。
機体の動作のオートマチック化は、MSが実用化された時点で一応の完成を見た。それがZEONIC(ジオニック)社の開発した「AMC(アクティブ・ミッション・コントロール)」である。
AMCは「人間が無意識に行う行動」をMSに行わせるシステムで、例えばザク・マシンガンを抱えさせる、射撃の反動に備える、AMBAC(アンバック)システムで姿勢を制御するなどの基本的な動作を自動的に取ることができた。更に、ヒート・ホークで振り下ろす、もしくはなぎ払うなどの動作をもプログラムに組み込むことで、一連の動きをオートマチック化することに成功したのである。
AMCの開発によって単純な動作で複雑な動作が可能となったが、そうした動作のほとんどをプログラムに頼っているため、データにない状況に対応できないという欠点もあった。
これを解決したのが、連邦軍の「ICN(推論型ナビゲーション・コントロール)」システムである。
一般的には教育型コンピューター、または学習型コンピューターと呼ばれるICNは、データの蓄積によって、より効果的な動作を可能とする他、データにない状況に対しても、既存のデータから対応策を推測し、それを動作に反映させることができた。
これはミノフスキー粒子の影響かでも安定して稼働する光集積回路(GOM)によって実用化されたシステムで、連邦軍のRX系MSに採用され、豊富な実戦データを回収した。それらは後に開発された連邦製量産MSの動作プログラムにフィードバックされている。
このようにAMCやICNに代表される機体制御＝パイロット・サポート・システムによって、本来であれば複雑な操縦システムを採用せざるを得なかったMSは、既存の兵器をはるかに超える柔軟かつ多彩な行動パターンを手に入
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