| 研究課題/領域番号 |
22K21291
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| 研究種目 |
研究活動スタート支援
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
1001:情報科学、情報工学およびその関連分野
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| 研究機関 | 釧路工業高等専門学校 |
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研究代表者 |
秋川 元宏 釧路工業高等専門学校, 創造工学科, 助教 (20967004)
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| 研究期間 (年度) |
2022-08-31 – 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 |
2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
2023年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2022年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | 遺伝的プログラミング / 深層学習 / ロボット制御 / 人工知能 / 進化計算 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
深層学習をロボット分野で使用する場合、ロボットの仕様や動作環境が一定ではないため、学習データの再利用が困難かつ、学習データの作成には多大な時間を要するため、システム開発の大きな障壁となっている。
本研究課題では深層学習で構築されたロボット制御を行うシステムの学習時に用いるデータセットを自動作成する手法を遺伝的プログラミングを用いて開発することを目的とする。
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| 研究成果の概要 |
深層学習を用いたシステムを開発するには、大量な学習データを事前に準備する必要がある。本研究課題では、学習データを自動で取得するクローラーを開発することで、システム開発の効率向上を狙う。
開発するクローラーは遺伝的プログラミングと呼ばれる手法を用いることにより、クローラーが進化する仕組みをとっている。
研究期間中では、まず遺伝的プログラミングを用いたロボット制御と遺伝的プログラミング自身の素性を把握する研究に注力した。その後は、クローラー開発に向けて、必要なライブラリの開発などを行った。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
近年の深層学習研究では、優れた学習データを如何に収集するかが重要なポイントとなっている。進化的に学習データを収集するクローラーの開発を行った。ロボット制御や手法の特性に関する研究成果と作成されたライブラリを用いることで、今後学習データ収集の負荷を軽減することが見込める。
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