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Cyborgization of Frog Legs Using Deep Learning

Research Project

Project/Area Number 19K22875
Research Category

Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)

Allocation TypeMulti-year Fund
Review Section Medium-sized Section 61:Human informatics and related fields
Research InstitutionKyushu Institute of Technology

Principal Investigator

Ikemoto Shuhei  九州工業大学, 大学院生命体工学研究科, 准教授 (00588353)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 清水 正宏  大阪大学, 基礎工学研究科, 准教授 (50447140)
Project Period (FY) 2019-06-28 – 2021-03-31
Project Status Completed (Fiscal Year 2020)
Budget Amount *help
¥6,500,000 (Direct Cost: ¥5,000,000、Indirect Cost: ¥1,500,000)
Fiscal Year 2020: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
Fiscal Year 2019: ¥3,900,000 (Direct Cost: ¥3,000,000、Indirect Cost: ¥900,000)
Keywords生物規範 / ニューラルネットワーク / 学習制御 / 生物規範ロボティクス / 深層学習
Outline of Research at the Start

生物の身体が,運動のための優れた特性を持っているという考え方は,ロボティクスにおいて極一般的なものになった.しかし,生物の身体はあまりに複雑であるため,その特性を状態方程式で表現し,制御対象として扱うことは現実的に不可能である.ここで,もし,何らかの方法で生物の身体の状態方程式を手に入れ,制御対象として制御・解析できるようになれば,生物の身体の工学的な理解に向け,重要な一歩を踏み出すことになる.本研究では,カエルの脚を例に,生物の身体を制御対象と捉えて制御理論に則った制御・解析をするための基礎技術の確立を目指す.

Outline of Final Research Achievements

In this study, we aim to develop a fundamental method to control and analyze biological systems in accordance with control theory, using frog legs as an example. To accomplish this goal, we approximate the nonlinear state equation by using NN. If the input of the NN, which is the vector representing the current state and the current input, is determined, the equivalent linear state equation can be extracted from the NN, and the control system can be designed in accordance with the control theory. If we can observe the motion of a frog by electrical stimulation with a multi-electrode array on its leg, we can design a control system based on the control theory. The evaluation experiment has not been accomplished due to COVID-19.

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

生物の身体は,その運動のための優れた特性を持っている.しかし,生物の身体はあまりに複雑であるため,その特性を数式(状態方程式)で表現し,扱うことは現実的に不可能である.本研究は,何らかの方法で生物の身体の状態方程式を手に入れ,生物の身体を制御対象として扱うことができないか?という着目で実施された.具体的には,一旦NNによって状態方程式を近似した後,そこから等価な数式を抜き出すというアイデア・手法を提案し,その基礎技術の確立を行った.一方で,コロナ禍の影響により,評価実験までを完了することはできなかった.提案手法の一般性は高く,今後,多くの応用可能性を秘めていると考えられる.

Report

(3 results)
  • 2020 Annual Research Report   Final Research Report ( PDF )
  • 2019 Research-status Report
  • Research Products

    (5 results)

All 2021 2020 2019

All Journal Article (3 results) (of which Peer Reviewed: 1 results) Presentation (2 results) (of which Invited: 1 results)

  • [Journal Article] Neural Model Extraction for Model-Based Control of a Neural Network Forward Model2021

    • Author(s)
      Ikemoto Shuhei、Takahara Kazuma、Kumi Taiki、Hosoda Koh
    • Journal Title

      SN Computer Science

      Volume: 2 Issue: 1

    • DOI

      10.1007/s42979-021-00456-4

    • NAID

      120007186037

    • Related Report
      2020 Annual Research Report
  • [Journal Article] Noise-modulated neural networks for selectively functionalizing sub-networks by exploiting stochastic resonance2021

    • Author(s)
      Ikemoto Shuhei
    • Journal Title

      Neurocomputing

      Volume: - Pages: 1-9

    • DOI

      10.1016/j.neucom.2020.05.125

    • Related Report
      2020 Annual Research Report
  • [Journal Article] Goal-Conditioned Variational Autoencoder Trajectory Primitives with Continuous and Discrete Latent Codes2020

    • Author(s)
      Takayuki Osa, Shuhei Ikemoto
    • Journal Title

      SN Computer Science

      Volume: 1 Issue: 5

    • DOI

      10.1007/s42979-020-00324-7

    • NAID

      120007147069

    • Related Report
      2020 Annual Research Report
    • Peer Reviewed
  • [Presentation] 状態方程式を近似するNNからの数式モデル抽出に基づくモデル予測制御2019

    • Author(s)
      池本 周平,組 泰樹,細田 耕
    • Organizer
      日本ロボット学会学術講演会
    • Related Report
      2019 Research-status Report
  • [Presentation] ノイズと創発:確率共鳴による生物規範型の情報処理2019

    • Author(s)
      池本 周平
    • Organizer
      創発システムシンポジウム
    • Related Report
      2019 Research-status Report
    • Invited

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Published: 2019-07-04   Modified: 2022-01-27  

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