| Project/Area Number |
22K21291
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
1001:Information science, computer engineering, and related fields
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| Research Institution | Kushiro National College of Technology |
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Principal Investigator |
AKikawa Motohiro 釧路工業高等専門学校, 創造工学科, 助教 (20967004)
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| Project Period (FY) |
2022-08-31 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| 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)
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| Keywords | 遺伝的プログラミング / 深層学習 / ロボット制御 / 人工知能 / 進化計算 |
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| 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。
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| Outline of Final Research Achievements |
A large amount of training data must be prepared to develop a system composed of deep learning. In this research project, we developed a crawler that automatically acquires training data. The crawler to be developed uses a method called genetic programming, which allows the crawler to evolve.
During the research period, we focused on robot control using genetic programming and research to understand genetic programming itself. we also developed the necessary libraries for crawler developments.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
近年の深層学習研究では、優れた学習データを如何に収集するかが重要なポイントとなっている。進化的に学習データを収集するクローラーの開発を行った。ロボット制御や手法の特性に関する研究成果と作成されたライブラリを用いることで、今後学習データ収集の負荷を軽減することが見込める。
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