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Learning of Embodied Modules of Redundant Robots Using a Neuronal Network Functionalized by Noise

Publicly Offered Research

Project AreaMulticellular neurobiocomputing: Understanding and advancing towards biological supremacy
Project/Area Number 25H02619
Research Category

Grant-in-Aid for Transformative Research Areas (A)

Allocation TypeSingle-year Grants
Review Section Transformative Research Areas, Section (IV)
Research InstitutionKyushu Institute of Technology

Principal Investigator

池本 周平  九州工業大学, 大学院生命体工学研究科, 准教授 (00588353)

Project Period (FY) 2025-04-01 – 2027-03-31
Project Status Granted (Fiscal Year 2025)
Budget Amount *help
¥11,440,000 (Direct Cost: ¥8,800,000、Indirect Cost: ¥2,640,000)
Fiscal Year 2025: ¥5,720,000 (Direct Cost: ¥4,400,000、Indirect Cost: ¥1,320,000)
Keywords確率共鳴 / テンセグリティ / 運動学習 / 機能局在
Outline of Research at the Start

現在のAI技術の根幹をなすニューラルネットワークは、ヒトの脳を規範としている反面、根本的な違いも多くある。その一つとして、ヒトの脳では近い場所に近い機能が局在するが、ニューラルネットワークでは必ずしもそうならないことが挙げられる。本研究では,ノイズが加わることで機能化するニューラルネットワークがある場合、近しい身体部位から得られる感覚信号やノイズの性質は似ていると考えられることから、機能局在が自然に形成されるという仮説を考え、その妥当性をロボットを使って示すことを目指す.

URL: 

Published: 2025-04-17   Modified: 2025-06-20  

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