遺伝的プログラミングを用いた学習データ自動取得クローラの開発

Research Project

Project/Area Number	22K21291
Research Category	Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
Allocation Type	Multi-year Fund
Review Section	1001:Information science, computer engineering, and related fields
Research Institution	Kushiro National College of Technology
Principal Investigator	秋川元宏釧路工業高等専門学校, 創造工学科, 助教 (20967004)
Project Period (FY)	2022-08-31 – 2024-03-31
Project Status	Completed (Fiscal Year 2023)
Budget Amount *help	¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000) Fiscal Year 2023: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000) Fiscal Year 2022: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Keywords	遺伝的プログラミング / ロボット制御 / 人工知能 / 深層学習 / 進化計算
Outline of Research at the Start	深層学習をロボット分野で使用する場合、ロボットの仕様や動作環境が一定ではないため、学習データの再利用が困難かつ、学習データの作成には多大な時間を要するため、システム開発の大きな障壁となっている。本研究課題では深層学習で構築されたロボット制御を行うシステムの学習時に用いるデータセットを自動作成する手法を遺伝的プログラミングを用いて開発することを目的とする。
Outline of Annual Research Achievements	遺伝的プログラミングを用いた学習データ収集クローラー作成を目標に、期間中研究を行った。昨年度では「ロボット制御における遺伝的プログラミングの素性を明らかにすること」と「遺伝的プログラミングにおける評価関数の特性を明らかにすること」の二つを中心に据え研究を行った。遺伝的プログラミングにおけるロボット制御ではシミュレーション上で投球を行うロボットの制御を行った。遺伝的プログラミングにおける評価関数の特性評価については、詰将棋を題材とし、一般的な評価関数である二乗誤差は使わず、成功回数を直接評価とする評価関数を用いることで評価関数の評価を行った。この二点において、それぞれ国内学会にて発表を行った。本年度は、本研究課題のクローラー作成に注力した。クローラー作成において、まず遺伝的プログラミングによる実ロボットの制御および、iMACMSAによる実ロボットの制御を行った。前年度において、シミュレーションによるロボット制御は行っていたが、シミュレーションと実ロボットではセンサーの数や外乱などの違いがあるため、必須の工程となる。また、ロボット本体の制御だけではなく、学習データ収取のために使用するセンサー類を遺伝的プログラミングから制御するために必要なライブラリの開発も同時に行った。さらに、クローラーから得られた学習データの加工も遺伝的プログラミングで行うために、遺伝的プログラミングによる画像処理についても研究を行った。現在、成果をまとめている段階であり、今後この成果を査読付き国際会議へと投稿予定である。