2011 Fiscal Year Annual Research Report
知能ロボットのための生物学的ニューラルコントローラ:BMIアプローチ
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21700220
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| Research Institution | University of Toyama |
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Principal Investigator |
CAPI Genci 富山大学, 大学院・理工学研究部(工学), 教授 (20389399)
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| Keywords | BMI / 知能ロボット / ニューラルネット |
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| Research Abstract |
この研究の目的は、知能ロボットの生物学的ニューラルコントローラーを開発し、生物の思考により環境に適応してロボットを制御できるシステムを構築する。ラットがレバーを目的の位置に操作する時の脳活動を写像するニューラルネットワーク(NN)を開発することができた.皮質ニューロンの記録に基づくレバー位置の予測は人工のニューラルネットワークを適用して求められた.我々は,分類の目的に有用な多層パーセプトロンニューラルネットワーク(MPLNN)を用いた.これは,入出力間のほとんど全ての規定を近似できる.
我々のモデルでP(t)は,各列が脳記録データに対応する入力パターンの行列である.T(t)はレバー位置のサンプルを含む目的出力の行列である.MPLNNの重みは教師付き学習によりオフラインで調整される.MLPNNの学習の後,獲得したスキルを前もって見ていないサンプルにうまく適用することができた.そこでは良い外挿的,内挿的能力を示した.
今後すぐに行うことは,実時間でのニューラルネットワーク(NN)の性能向上である.研究の目的はNNの更新を実時間データに基づいて行うことである.そのために,オフラインで学習したNNを実時間で適応させることを考える.さらに,ロボットを実時間制御するために,人間の脳活動を考慮してBMIの研究を拡張する.
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