| Project/Area Number |
17H01798
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Research Field |
Soft computing
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| Research Institution | Kyushu Institute of Technology |
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Principal Investigator |
TAMUKOH HAKARU 九州工業大学, 大学院生命体工学研究科, 准教授 (90432955)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
森江 隆 九州工業大学, 大学院生命体工学研究科, 教授 (20294530)
末竹 規哲 山口大学, 大学院創成科学研究科, 教授 (80334051)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2019)
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| Budget Amount *help |
¥17,810,000 (Direct Cost: ¥13,700,000、Indirect Cost: ¥4,110,000)
Fiscal Year 2019: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Fiscal Year 2018: ¥5,070,000 (Direct Cost: ¥3,900,000、Indirect Cost: ¥1,170,000)
Fiscal Year 2017: ¥8,060,000 (Direct Cost: ¥6,200,000、Indirect Cost: ¥1,860,000)
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| Keywords | 脳型計算機 / Deep Learning / FPGA / ディジタルハードウェア / ロボットミドルウェア / ROS / RoboCup / ホームロボット / 論理回路 / 深層学習 / Robot Operating System / ソフトコンピューティング / ニューラルネットワーク |
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| Outline of Final Research Achievements |
This research project aims to realize an embedded brain-like computer system. Toward the brain-like computer, we proposed various hardware-oriented neural networks and their digital hardware architectures, a ROS-FPGA that enables easy access to FPGA internal intelligent circuits from the robot operating system space, and a semi-automatic dataset generation method for training object recognition systems. We integrated these functions into a home service robot for RoboCup and WRS competitions and won the world championship third times.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究成果は，ホームロボットへの応用を軸に，組込指向脳型計算機の方向性を示したものである．本成果を活用したホームロボットが世界大会3連覇を達成していることから，その有効性は極めて高く，我が国が得意とする組込みシステムや自動車・ロボット分野へ大きな波及効果が見込め，その社会的意義は大きい．また，分野横断研究の成果として複数領域からの受賞を果たしている．従来の学問体系では成し得ない研究成果が得られており，高い学術的意義を示すことが出来た．
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