| 研究課題/領域番号 |
16K00246
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
知覚情報処理
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| 研究機関 | 公立はこだて未来大学 |
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研究代表者 |
香取 勇一 公立はこだて未来大学, システム情報科学部, 准教授 (20557607)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2018年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2017年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2016年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | 非線形ダイナミクス / 脳型人工知能 / リザバー計算 / 時系列解析 / 聴覚情報処理 / ニューラルネットワーク / レザバー計算 / 多変量解析 / 脳波 / リザーバ計算 / スパース性 / 機械学習 / 音声等認識 |
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| 研究成果の概要 |
多数の非線形素子の結合系で生じる複雑な運動を用いて様々な情報処理を行うレザバー計算の枠組みを基に，聴覚データを想定した多次元時系列データに適用可能なモデリング原理の確立に取り組んだ．レザバー計算と予測符号化を組み合わせた動的予測符号化のネットワークモデルについては階層的なネットワークに拡張した．音響データを用いて、その性能評価を行い，音響時系列データの階層的な構造を抽出することに成功した．研究の過程で，音声・音響だけではなく様々な対象に応用できることを見いだし，研究を多面的に発展させた．視覚系の情報処理モデル，多変量時系列データの解析，ロボット制御など様々な応用研究に発展させることができた．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究は高次元の非線形力学系で生じる複雑なダイナミクスを積極的に活用することで，新しい情報処理の仕組みを構築する試みである．本研究の成果は，音声・音響だけでなく視覚的な情報，各種センサー情報処理，ロボット制御などを含む，新しい脳型人工知能など工学的な応用に結びつくことが強く期待される．また非線形素子の結合系ともみなせる生体の脳・神経ネットワークの情報処理機構の理解を通して，生理学・医学の発展に結びつくことが期待できる．
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