Driving Episodic Memory: Mapping Driver Behavior and Episodic Memory in Extreme Driving Environments

Research Project

Project/Area Number	24K15146
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 61060:Kansei informatics-related
Research Institution	Iwate Prefectural University
Principal Investigator	間所洋和岩手県立大学, ソフトウェア情報学部, 教授 (10373218)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2027-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000) Fiscal Year 2026: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000) Fiscal Year 2025: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000) Fiscal Year 2024: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
Keywords	深層学習 / エピソード記憶 / 適応共鳴ネットワーク / 自己写像特性 / 時系列データ
Outline of Research at the Start	出来事に感情が結び付いた思い出は、掛け替えのない長い人生の宝物である。本研究では適応共鳴ネットワークを多層化し、エピソード記憶の工学モデルの創出を目的とする。自動運転化が進む自動車は、様々なセンサとアルゴリズムより制御されるが、システムが運転継続困難と判断した場合、ドライバに運転が引き継がれる。このためドライバは常に引き継ぎ準備が求められるものの、運転経験の少ない場面では、正しい判断や運転動作による安全確保が難しい。本研究では、深層学習を用いて地吹雪のような極限シーンをリアルに生成すると共に、表情から類推する感情とシーンのマッピングにより、運転エピソード記憶を構築する手法を提案する。