| 研究課題/領域番号 |
20H04269
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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61050:知能ロボティクス関連
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| 研究機関 | 慶應義塾大学 |
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研究代表者 |
杉浦 孔明 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 教授 (60470473)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022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)
2022年度: 4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2021年度: 7,930千円 (直接経費: 6,100千円、間接経費: 1,830千円)
2020年度: 5,200千円 (直接経費: 4,000千円、間接経費: 1,200千円)
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| キーワード | マルチモーダル言語処理 / クロスモーダル言語生成 / データ拡張 / 生活支援ロボット / Sim2Real / クロスモーダル言語処理 / 機械知能 / 知能ロボティクス / 敵対的データ拡張 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、要支援者とその家族を時間的拘束から解放するために、日常タスクを支援する生活支援ロボットを実現する。生活支援ロボットのハードウェアは最近標準化されたものの、曖昧な指示を理解する精度は不十分である。そこで本研究では、多様なデータを敵対的に生成・分類・変換するデータ拡張手法（敵対的データ拡張）の基礎研究を確立するとともに、マルチモーダル言語理解・生成へ適用して生活支援ロボット上に実装するなどの工学的応用を推進する。
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| 研究成果の概要 |
本研究では，マルチモーダル言語理解，マルチモーダル言語生成，Sim2Real転移学習と介助犬タスクでの評価を行った．理解班では，Vision-and-Language Navigationタスクにおいて，敵対的摂動更新アルゴリズム Momentum-based Adversarial Trainingを構築した．生成班では，動画から将来の状況を説明する文を生成するfuture captioning手法を構築し，既存手法を上回る結果を得た．Sim2Real班では，生活支援ロボット評価フレームワークを構築し，指示文生成とタスク実行を自動化した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では，要支援者とその家族を時間的拘束から解放するために，日常タスクを支援する生活支援ロボットの言語理解技術構築を目的とする．生活支援ロボットのハードウェアは最近標準化されたものの，曖昧な指示を理解する精度は不十分である．本研究では，マルチモーダル言語理解に関する標準データセット上で世界最高精度を達成するとともに，タスク生成・実行・評価のすべてにおいて人手を要しない生活支援ロボット評価フレームワークを世界で初めて構築した．
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