Construction of a comprehensive cognitive architecture based on the POMDP theory and its application to physical RPA
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19K12157
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 61040:Soft computing-related
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| Research Institution | Saga University |
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Principal Investigator |
Itoh Hideaki 佐賀大学, 理工学部, 教授 (20345375)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
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| Keywords | 確率的情報処理 / POMDP / 認知アーキテクチャ / Physical RPA / 行動最適化 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究ではヒトの様々な「考える」能力を包括的に実現でき、理論的基盤がしっかりしていて工学的に応用しやすい認知アーキテクチャを構築する。具体的には、既存の認知アーキテクチャを部分観測マルコフ決定過程(POMDP)理論に基づいて定式化し直す。そしてAlpha Zeroなどの高性能な最適化手法を用いてその解法を実装する。またフィジカルRPAという実問題に応用し、構築したアーキテクチャの有効性を明らかにする。
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| Outline of Final Research Achievements |
In this study, we have constructed a novel cognitive architecture that can comprehensively realize cognitive abilities (i.e., "thinking" abilities), has a solid theoretical foundation, and is easy to apply to real problems, by reformulating a fundamental cognitive architecture, the blackboard model, based on the Partially Observable Markov Decision Process (POMDP) theory. Furthermore, we have applied the proposed architecture to a real problem called physical Robotic Process Automation (physical RPA) and showed its effectiveness. Additionally, we have developed an electroadhesive pad and an electroadhesion sensor to realize physical RPA systems for handling paper.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究で構築した新たな認知アーキテクチャは、認知能力を包括的に実現でき、理論的基盤がしっかりしていて工学的に応用しやすいため、本研究において開発したロボットシステム以外にも様々な応用に役立つと考えられる。また、本研究では黒板モデルを定式化し直したが、同様のアプローチは他の様々な認知アーキテクチャの再定式化にも用いることができると考えられる。さらに、本研究で開発した静電吸着パッドや吸着センサは、今後、紙を用いる作業を自動化することのできるフィジカルRPAを実現する際に有用であると考えられる。
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Report
(5 results)
Research Products
(15 results)
