Development of Intelligence Robots Development of Intelligent Robots Controlled by Chemical Reaction of Substances
| Project/Area Number |
23K21704
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| Project/Area Number (Other) |
21H03512 (2021-2023)
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Multi-year Fund (2024)
Single-year Grants (2021-2023) |
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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 | Future University-Hakodate |
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Principal Investigator |
櫻沢 繁 公立はこだて未来大学, システム情報科学部, 教授 (40325890)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
香取 勇一 公立はこだて未来大学, システム情報科学部, 教授 (20557607)
高木 清二 公立はこだて未来大学, システム情報科学部, 准教授 (80372259)
田中 吉太郎 公立はこだて未来大学, システム情報科学部, 准教授 (80783977)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥17,290,000 (Direct Cost: ¥13,300,000、Indirect Cost: ¥3,990,000)
Fiscal Year 2025: ¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000)
Fiscal Year 2024: ¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000)
Fiscal Year 2023: ¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000)
Fiscal Year 2022: ¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000)
Fiscal Year 2021: ¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
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| Keywords | 化学知能ロボット / BZ反応 / レザバー計算 / ソフトコンピューティング / BZゲル / ソフトマター |
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| Outline of Research at the Start |
BZ反応で膨潤・収縮する機能性高分子（BZゲル）により構成される化学ロボットに、BZ反応の複雑な化学振動現象を利用する情報処理（BZレザバー計算）を組み込んだ知能化学ロボットを構築する。このロボットは環境の有機物からのエネルギー収集（生物における代謝）しながら、感覚・運動機能を実現するうえ、環境から得られる情報に基づき判断・学習し自律的に行動する。本研究では、理論と実験の両面から、上述のロボットの開発に取り組みながら、物質基盤知能の概念を提案し、生物の高い環境適応性を持つ知能ロボットの理論的な基盤を創る。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、生物の代謝を模倣したBZ反応によって自律的に膨潤・収縮する機能性高分子（BZゲル）を用いて、「知能」に必要となる「感覚・運動」機能および「判断・学習機能」を実装した化学知能ロボットを実現することを目的としている。今年度は特にBZ反応の複雑な振動現象を活用するレザバー計算（BZレザバー計算）の実現に向けて、数値計算と実験の双方の観点から研究することとした。
まず、BZ反応でレザバー計算を行うことができるかどうかを数理モデリングから調査した。モデルでは、BZレザバーの中間層に与えた光の強さを変化させることで、入力や出力の逆投影を行うことにした。BZ反応は、GFモデルに拡散項を付与した反応拡散系で与えられると仮定した。中間層の素子は正方格子上に与えて、その素子上のデータを行列に格納し、素子上の時系列データの線形和が教師データになるように線形和の係数を求めた。そこで、sin波を教師データとして学習した結果、時間が経つにつれて、素子上の時系列データの線形和が教師データのsin波に近づく様子が観察できた。さらに難しい時系列データとして、カオス的な解を生み出すMackey Glass方程式の解についても入力信号に近い解を出力することができた。これらより、数理モデリングの観点からBZレザバーが周期的・非周期的な時系列データを予測できることがわかった。
次に、それらが実際の化学反応系において実現可能か否か調べるために、実験系の構築に取り組んだ。中間層（レザバー）のBZ反応溶液を上部からビデオカメラで撮影し、キャプチャーボードを介してPCに取り込み、撮影画像の中から10×10の格子点の輝度変化を記録した。光刺激は415nmのPWM制御Laseによって与え、パルス照射のデューティをマイコンで制御した。これによりSin波を入力信号として与えた時、BZ反応の固有周期に近い時には光刺激に追従するような周期で反応することが分かった。
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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
初年度の2021年度における最も重要な課題は、BZ反応を用いたレザバー計算の可能性を探る事であり、数値シミュレーションを用いた調査の結果、理論的に可能であることが示された。同時に、BＺレザバーの実験系構築、BZゲルの這行運動のシミュレーションに着手し、順調に進んでいることから、初年度としてはおおむね目標に沿っていると考えられる。
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| Strategy for Future Research Activity |
2022年度の大きな目標は、理論的に実現可能性が示されたBZレザバーを、実際の実験系で示すことである。そのために反応溶液の循環系を確立することが解決すべき問題として挙げられる。その安定した実験系によって、適切な溶液条件や光刺激の条件を探索してゆく。同時にゲルロボットの運動系をシミュレーションし、知能的な振る舞いの探索を行っていく。
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Report
(1 results)
Research Products
(8 results)
