乳児自発運動時の感覚-運動ダイナミクスを利用した行動発達モデルの構築
| Project/Area Number |
21K11495
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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 59030:Physical education, and physical and health education-related
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
金沢 星慶 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 特任助教 (60744993)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2021: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
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| Keywords | 感覚運動発達 / 新生児 / 乳児 / シミュレーション / 筋骨格 / 子宮 / 胎児 / 柔軟 / 発達 / 行動 / 身体性 |
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| Outline of Research at the Start |
ヒトは出生前から生後1-2年で様々な行動を獲得するが、その背景には基本的な運動機能や感覚情報処理機能の発達が存在する。ここでの発達では単に神経学的に成熟によるものだけでなく、運動/行動時に生じる多種多様な運動情報および感覚情報の学習、統合などが重要と考えられる。一方で、ヒトや生物が持つ多種多様かつ大量の運動/感覚情報が実際の行動時にどのように利用されているか？利用するためにどのように学習しているか？は明確ではない。
本研究では、発達過程に生じる複雑な行動の獲得に必要な報酬や条件を追求するため、感覚-運動情報構造に着目した強化学習モデルを提案する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
ヒトは出生前から生後1-2年で様々な行動を獲得するが、その背景には基本的な運動機能や感覚情報処理機能の発達が存在する。ここでの発達では単に神経学的に成熟によるものだけでなく、運動/行動時に生じる多種多様な運動情報および感覚情報の学習、統合などが重要と考えられる。一方で、ヒトや生物が持つ多種多様かつ大量の運動/感覚情報が実際の行動時にどのように利用されているか？利用するためにどのように学習しているか？は明確ではない。本研究では、発達過程に生じる複雑な行動の獲得に必要な報酬や条件を追求するため、感覚-運動情報構造に着目した強化学習モデルを提案する。
本年度は、昨年度に進めたシミュレーションの改善と実験を進めるとともに乳児自発運動の計測を簡易化も進めた。前者については、これまでモデル化していた筋活動、固有感覚、触覚入力に加えて視覚情報を与えることで、視覚情報を再現する形への運動生成のアルゴリズム開発を進めた。これによって、実際の乳幼児で行っているようなマルチモーダルな学習が可能となった。また、感覚運動学習を強化学習ベースで実装し、一定の行動獲得を再現することができた。
また、後者については、これまで乳幼児の詳細な運動計測にはモーションキャプチャ用赤外線カメラを10台程度必要としていたが、1台のRGBカメラで可能にした。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
シミュレーションの改善や計測簡易化が順調に進んでおり、来年度の実験準備が整っている。
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| Strategy for Future Research Activity |
今年度に進めたシミュレーションの改善から、シミュレータ上でのマルチモーダル学習が可能となり、また強化学習による簡易的な行動獲得が可能となったため、次年度では本研究の核心であるどのような報酬が購読獲得に重要であるかを検証可能となった。
また、計測機器やアプリケーションの開発も進んでいるため、実際の乳児の行動発達や学習について検証するためのデータ収集がしやすくなっている。こちらについても来年度は開発した方法にてデータ収集および解析を進める。
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Report
(2 results)
Research Products
(13 results)
