| 研究課題/領域番号 |
22K12195
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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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| 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 | 佐賀大学 |
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研究代表者 |
伊藤 秀昭 佐賀大学, 理工学部, 教授 (20345375)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
2024年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2023年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2022年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
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| キーワード | 確率的情報処理 / ACT-R / POMDP / 認知アーキテクチャ / Physical RPA |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究ではヒトの様々な「考える」能力および認識能力・行動決定能力を統合的に実現でき、理論的基盤がしっかりしていて工学的に応用しやすい認知アーキテクチャを構築する。具体的には、統合的な認知アーキテクチャとして知られるACT-Rを部分観測マルコフ決定過程(POMDP)理論に基づいて定式化し直す。そして近年研究の進んでいる高性能な最適化手法を用いてその解法を実装する。またフィジカルRPAという実問題に応用し、構築したアーキテクチャの有用性を明らかにする。
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| 研究実績の概要 |
本研究の目的は、認識能力・行動決定能力・認知能力の全てを統合的に実現でき、理論的基盤がしっかりしていて工学的に応用しやすい認知アーキテクチャを構築することである。具体的には、統合的な認知アーキテクチャとして知られるACT-Rを部分観測マルコフ決定過程(POMDP)理論に基づいて定式化し直すこと、そして近年研究の進んでいる高性能な最適化手法を用いてその解法を実装すること、またフィジカルRPAという実問題に応用し、構築したアーキテクチャの有用性を明らかにすることを目的としている。
初年度は、まずPOMDP理論に基づいてACT-Rを定式化し直し、新たな認知アーキテクチャを構築すること、そして、計算機上の数値実験により提案手法の性能を確かめることを計画していた。具体的には、認識能力と行動決定能力だけを備えた既存の手法と、それに加えて認知能力を備えた提案手法とを比較し、提案手法の優位性がどれほどであるかを明らかにすることを計画していた。
今年度は実際に、POMDP理論に基づいてACT-Rを定式化し直し、計算機上に実装する作業を進め、簡単な強化学習による実装までは行うことができた。しかし、まだ高性能な最適化手法による実装を完了させることができておらず、数値実験も行えていないため、これらは次年度に行いたい。また、フィジカルRPAへの応用のため、その要素技術の開発を進めた。その結果、重なった紙の認識や、紙と紙以外の物体の両方を把持できるロボットハンドなどの要素技術を開発することができ、一部は学会発表することができた。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
「研究実績の概要」欄に記した通り、初年度の計画がまだ完全に達成できていないため。遅れている理由は学内で重い他業務があったためであり、研究内容に問題が発生しているわけではない。
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| 今後の研究の推進方策 |
研究内容に問題が発生しているわけではないので計画通り研究を進める。
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