| 研究課題/領域番号 |
17H01798
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
ソフトコンピューティング
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| 研究機関 | 九州工業大学 |
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研究代表者 |
田向 権 九州工業大学, 大学院生命体工学研究科, 准教授 (90432955)
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| 研究分担者 |
森江 隆 九州工業大学, 大学院生命体工学研究科, 教授 (20294530)
末竹 規哲 山口大学, 大学院創成科学研究科, 教授 (80334051)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
17,810千円 (直接経費: 13,700千円、間接経費: 4,110千円)
2019年度: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2018年度: 5,070千円 (直接経費: 3,900千円、間接経費: 1,170千円)
2017年度: 8,060千円 (直接経費: 6,200千円、間接経費: 1,860千円)
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| キーワード | 脳型計算機 / Deep Learning / FPGA / ディジタルハードウェア / ロボットミドルウェア / ROS / RoboCup / ホームロボット / 論理回路 / 深層学習 / Robot Operating System / ソフトコンピューティング / ニューラルネットワーク |
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| 研究成果の概要 |
組込指向脳型計算機の実現を目指し，様々なハードウェア指向ニューラルネットワークとそれらのディジタルハードウェアアーキテクチャ，Robot Operating SystemからFPGA内部の知的処理回路へ容易にアクセス可能とするROS-FPGA，物体認識用データセットの半自動生成法などを提案した．これらをホームサービスロボットへ集約，ホームロボットの国際競技会であるRoboCupとWRSで，世界大会3連覇を果たした．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究成果は，ホームロボットへの応用を軸に，組込指向脳型計算機の方向性を示したものである．本成果を活用したホームロボットが世界大会3連覇を達成していることから，その有効性は極めて高く，我が国が得意とする組込みシステムや自動車・ロボット分野へ大きな波及効果が見込め，その社会的意義は大きい．また，分野横断研究の成果として複数領域からの受賞を果たしている．従来の学問体系では成し得ない研究成果が得られており，高い学術的意義を示すことが出来た．
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