状況認知と問題解決の双方向創発による深層模倣学習の省データ化と高汎化性達成

2022 Fiscal Year Comments on the Screening Results

• Project/Area Number: 22H00528
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Medium-sized Section 61:Human informatics and related fields
• Research Institution: The University of Tokyo
• Principal Investigator: 國吉 康夫 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 教授 (10333444)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 長久保 晶彦 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 主任研究員 (00357617) ; 大村 吉幸 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 特任研究員 (10598022)
• Project Period (FY): 2022-04-01 – 2025-03-31

Summary of the Research Project

本研究は、深層模倣学習によって、人間のように臨機応変かつ器用に物体操作ができるロボットの実現を目指すものである。そのために、状況解釈の認知プロセスと問題解決の創造的プロセスにおける双方向の創発原理について研究を行い、少ない模倣データで高い汎化能力を示す模倣ロボットシステムを構築する。

Scientific Significance and Expected Research Achievements

少ない模倣データで状況適応的に行動可能な模倣ロボットシステムの構築は、工学的・産業的に有用である。さらに、深層模倣学習に注意のメカニズムや感覚情報の抽象化を取り入れるという着想は独創的であり、学術的・社会的にも意義がある。本研究の成果は、深層模倣学習の性能向上につながる模倣システム基盤技術となると期待される。