運動シナジーに基づく深層学習ベース運動制御計算の高速化と体系化

• Project/Area Number: 24K00841
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 20020:Robotics and intelligent system-related
• Research Institution: Tohoku University
• Principal Investigator: 林部 充宏 東北大学, 工学研究科, 教授 (40338934)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 沓澤 京 東北大学, 工学研究科, 助教 (30881205)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥14,820,000 (Direct Cost: ¥11,400,000、Indirect Cost: ¥3,420,000); Fiscal Year 2026: ¥5,980,000 (Direct Cost: ¥4,600,000、Indirect Cost: ¥1,380,000); Fiscal Year 2025: ¥6,240,000 (Direct Cost: ¥4,800,000、Indirect Cost: ¥1,440,000); Fiscal Year 2024: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
• Keywords: 冗長性 / 運動制御 / 運動シナジー / 深層学習 / 強化学習

Outline of Research at the Start

本研究は、エネルギー効率の高い深層学習ベース運動制御計算法の体系化と高速化の実装を目的とする。そのため深層学習計算の自動評価法を確立し、不要な計算を効果的に省く手法を開発する。計算コスト低減化と運動エネルギー自体の低減化により、二つの意味でのエネルギー効率向上を実現し、また学習計算高速化につなげる。冗長性のあるロボットでも生物模倣的に運動シナジーの活用により適応的でありかつ自然な時空間パターン運動制御フレームワークを実現する。