| 研究課題/領域番号 |
20H04258
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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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| 審査区分 |
小区分61040:ソフトコンピューティング関連
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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, 教授 (20557607)
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| 研究分担者 |
田向 権 九州工業大学, 大学院生命体工学研究科, 教授 (90432955)
森江 隆 九州工業大学, 大学院生命体工学研究科, 特任教授 (20294530)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
17,550千円 (直接経費: 13,500千円、間接経費: 4,050千円)
2023年度: 4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2022年度: 4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2021年度: 4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2020年度: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
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| キーワード | リザバー計算 / 超立方体計算 / 強化学習 / ホームロボット / 電子回路実装 / レザバー計算 / ニューラルネットワーク / 感覚情報処理 / 運動制御 / 人工知能 / 機械学習 / 脳型人工知能 / 脳型情報処理 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
超立方体上の疑似ビリヤード・ダイナミクスを用いた計算機構（「超立方体計算」と呼ぶ）は、人工知能、機械学習、ニューラルネットワークなど多様な情報処理の基盤になる枠組みで、これまでにない超高速・超省電力のハードウェアを実現するアーキテクチャである。本研究申請では、①情報処理に有効なネットワーク構造・学習機構の構築により、超立方体計算の理論を確立する。②超立方体計算を集積回路に実装し、その効率的な回路構成法を確立する。③超立方体計算を基に、センサー情報処理、アクチュエータ制御、行動計画のシステムを構築し、その実用性を明らかにする。本研究により、新しい情報処理プラットフォームの構築に道筋をつける。
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| 研究成果の概要 |
本研究では、脳の予測符号化や報酬学習を基にしたリザバー計算モデルを用いて、ホームロボットのナビゲーション性能を向上させることに成功しました。提案モデルは、感情評価やエピソード記憶を活用し、障害物を避けながら効率的にゴールに到達する能力を実現しました。また、超立方体計算機構を用いた電子回路の実装により、大規模ニューラルネットワークの効率的なハードウェア実装を達成しました。これらの成果は、サービスロボットの実用化に向けた重要な一歩となります。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究は、脳に着想を得たリザバー計算モデルを用いて、ロボットのナビゲーション性能を大幅に向上させました。この成果は、AIの計算資源や消費電力の削減に寄与し、効率的なロボット制御を実現する新たなアプローチを提供します。また、超立方体計算機構を基盤とする電子回路の実装により、複雑な組み合わせ最適化問題を高速かつ低消費電力で解決する手法を確立しました。これにより、社会における自律移動ロボットやサービスロボットの実用化が進み、日常生活の利便性向上に貢献することが期待されます。
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