Active-Inference-Driven Cooperation Strategies in Sensor-Actuator Networks for Smart Environments

• Project/Area Number: 24K20759
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 60060:Information network-related
• Research Institution: The University of Tokyo
• Principal Investigator: 田谷 昭仁 東京大学, 生産技術研究所, 助教 (10867948)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000); Fiscal Year 2027: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000); Fiscal Year 2026: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2025: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2024: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
• Keywords: 環境認識 / センシング / アクティブセンシング / 能動的推論 / 自律分散システム

Outline of Research at the Start

スマートホーム・シティなどのスマート環境ではセンサをネットワークで接続し、高度なセンシングや制御が行われている。しかし、受動的なセンサだけでは環境変化があった際、想定している変化に対しては予め対策を用意できるが、想定外の変化に対応することができない。そこで、スマート環境が自ら考え対象や環境に変化を加える工夫が必要となる。本研究では生物の脳の能動的推論を模倣する方法でセンサとアクチュエータを連携させることで、想定外の事態に対処可能なスマート環境を開発する。