2021 Fiscal Year Research-status Report
深層学習を用いた自己-他者間の身体動作対応付けの獲得と模倣モデル
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20K19880
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| Research Institution | Hokkaido University |
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Principal Investigator |
野口 渉 北海道大学, 情報科学研究院, 博士研究員 (60868082)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 深層学習 / 模倣 / 予測学習 / 自己 / 他者 / 身体イメージ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は，自己と他者の身体の3次元形状の内部表現を感覚情報の教師なし学習により獲得する深層学習モデルの構築を試みた．年度前半ではNeural Renderingの手法をベースに，自己の一人称視点から見える自己の身体と他者の身体をそれぞれ共有な3次元表現により認識するモデルについて検討・シミュレーション実験を行なったが，共有な内部表現の獲得を実現するには至っていない．
年度後半においては，視覚以外の感覚情報として触覚情報から形状表現を獲得可能な深層学習モデルの構築を試みた．簡易なシミュレーション環境において，ある身体姿勢において得られる触覚入力を予測する学習を行うことで，環境中の物体形状の内部表現を構築可能であることを示した．現状では，自己身体ではない物体の形状のみを扱ったモデルであるが，このモデルを発展させることで，自己身体の3次元形状の内部表現を獲得するモデルの構築を計画している．
また，空間を移動する移動ロボットのシミュレーションにおいて，自己ロボットの視覚を予測する学習により，視覚により観測する他者ロボットの目的地の内部表現を，自己ロボットの目的地の内部表現と共有した形で獲得するモデルを構築した．本課題で取り組む腕や脚等の身体動作に対する表現ではなく，行動の種類や複雑さが限定された簡易なシミュレーション環境での結果であるものの，動作の目的を表現するという特性をもつミラーニューロン的な内部表現の獲得をモデル化できたことになる．
また，本課題研究の基盤となる自己と他者の共有表現を獲得する共有モジュールを備えた深層学習モデルについての研究成果をまとめた論文を発表した．さらにそれらのモデルの基となる，視覚の予測学習を通して外部空間構造の内部表現を獲得するモデルについての解説論文を執筆した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
本年度は，前年度の成果を受けて当初の計画を変更し，自己と他者の身体の3次元形状の内部表現を予測学習を通して獲得する深層学習モデルの構築を試みた．触覚予測学習により，物体形状の内部表現を獲得可能なモデルの構築は実現されたものの，自己の身体形状の獲得については未検証である．本課題が自己と他者の身体の対応付けに加え，動作の対応付けによる模倣が可能なモデルの構築を目的としているため，やや遅れていると判断する．
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| Strategy for Future Research Activity |
自己と他者の身体の3次元形状の内部表現を予測学習を通して獲得するモデルの構築に加え，3次元形状の表現を仮定した上で自己他者の身体の対応付けと動作模倣を実現するモデルの構築を並行して行う．この場合，学習を通して獲得される3次元形状表現と，仮定する3次元形状表現の乖離があった場合に，並行して構築したモデルの結合が困難になるため，双方を結合が可能な表現となるようにモデル化を行うこととする．
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| Causes of Carryover |
昨年度に未使用額が生じていたことに加え，今年度も引き続き旅費の使用が困難な状況であったため．次年度は研究の遅延状況を改善するために計算機の追加購入を計画している．
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Research Products
(4 results)
