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「制御のコツ」に基づくAI制御システムデザイン:次世代モデルベースト制御論の構築

研究課題

研究課題/領域番号 23K28369
補助金の研究課題番号 23H03680 (2023)
研究種目

基盤研究(B)

配分区分基金 (2024)
補助金 (2023)
応募区分一般
審査区分 小区分90010:デザイン学関連
研究機関大阪大学

研究代表者

南 裕樹  大阪大学, 大学院工学研究科, 准教授 (00548076)

研究分担者 石川 将人  大阪大学, 大学院工学研究科, 教授 (20323826)
佐藤 一宏  東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 准教授 (00751869)
田中 大介  新居浜工業高等専門学校, 機械工学科, 准教授 (70782613)
研究期間 (年度) 2023-04-01 – 2026-03-31
研究課題ステータス 交付 (2024年度)
配分額 *注記
18,720千円 (直接経費: 14,400千円、間接経費: 4,320千円)
2025年度: 3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
2024年度: 7,410千円 (直接経費: 5,700千円、間接経費: 1,710千円)
2023年度: 7,670千円 (直接経費: 5,900千円、間接経費: 1,770千円)
キーワードAI制御システム / モデルベースト制御 / モデル圧縮 / 自動運転
研究開始時の研究の概要

AI技術を活用し,モノの動きを表現する詳細モデル(AIモデル)を構築することで,モノの動きを調べたり再現したりできるようになる.しかし,動きをデザインする場合には,詳細モデルではなく,システム設計に必要な最小限の情報を反映した「設計モデル=制御のコツ」が重要になる.本研究では,システム制御の視座で,AIモデルの解析や圧縮技術の開発に取り組み,制御のコツを押さえたAI制御システムデザイン論の構築を目指す.

研究実績の概要

制御系設計においては,設計に必要な最小限の情報を反映した「設計モデル=制御のコツ」が重要になる。本研究では,AIモデルの解析や圧縮技術の開発に取り組み,制御のコツを押さえたAI制御システムデザイン論の構築を目指す。
この目的に対して,本年度得られた主な成果は以下のとおりである。
(1)AIモデルの圧縮:まず,ニューラルネットワークモデルの重み係数を量子化する問題において,重み係数の量子化で生じる量子化誤差を周辺の重み係数に拡散させるノイズシェーピング量子化手法を検討した。そして,学習データの特徴を考慮して量子化を行う手法を提案した。つぎに,状態空間層を有するAIモデルの軽量化に対して,状態空間層を平衡打ち切り手法で低次元化する方法を検討した。さらに,モデルではなくデータそのものを圧縮する取り組みとして,画像量子化がVisual SLAMのメモリ使用量と精度に与える影響を考察した。
(2)低次元AIモデルの構築のための制御器設計:制御目的を達成するAI制御システムを構築する際,新たに構築するAIモデルの規模を小さくする方法として,タスクを分割し,既存の制御器に一部のタスクを任せるというアプローチが考えられる。本研究では,自動運転車の合流制御問題において,カーブミラー画像に映る接近車の位置情報から接近車の道路上の位置を幾何学的な計算で求める方法を提案した。また,速度制御をアクティブスピードバンプとシンプルな制御器を利用して行う方法を提案した。さらに,生成AIで動画像を生成し,大規模なロボット群でその動画像を再現するための分散制御則の検討を行った。
(3)実験プラットフォームの構築:移動ロボットを購入し,実験環境を構築した。そして,成果(2)の自動運転車の合流制御に関する実験を行った.また,Visual SLAM のためのセンサ配置の検討を行った。

現在までの達成度 (区分)
現在までの達成度 (区分)

2: おおむね順調に進展している

理由

おおむね当初の計画通りに進められており,一定の成果が得られている。とくに,AIモデルの圧縮に関しては,モデルそのものの圧縮だけではなく,低次元AIモデルを得るための制御器の設計についても議論することができ,いくつかのアプローチが検討できた。そして,次年度以降につながる,新しい知見とアイデアが得られた。

今後の研究の推進方策

本年度に引き続き,AIモデルを制御システムに組み込むためのモデル圧縮技術や,低次元AIモデルの構築のための制御器設計に取り組む。とくに,モデル圧縮技術においては,AIモデル単体の特性に注目するのではなく,AIモデルをフィードバック制御系に組み込むことを前提とした軽量化に取り組む。さらに,本年度,十分検討できていなかったAIモデルで表現されたシステムに対する制御器設計についても研究を進めていく。

報告書

(1件)
  • 2023 実績報告書
  • 研究成果

    (13件)

すべて 2024 2023

すべて 雑誌論文 (1件) (うち査読あり 1件) 学会発表 (12件) (うち国際学会 6件)

  • [雑誌論文] モデル探索アプローチによるサンプル値駆動型動的量子化器の設計2023

    • 著者名/発表者名
      荻尾優吾,南裕樹,石川将人
    • 雑誌名

      計測自動制御学会論文集

      巻: 59 号: 12 ページ: 542-549

    • DOI

      10.9746/sicetr.59.542

    • ISSN
      0453-4654, 1883-8189
    • 関連する報告書
      2023 実績報告書
    • 査読あり
  • [学会発表] Estimation of Approaching Vehicle Position and Speed using Traffic Mirror Images at Intersection2024

    • 著者名/発表者名
      H. Kawahata, S. Suzuki, Y. Minami, M. Ishikawa
    • 学会等名
      29th International Symposium on Artificial Life and Robotics
    • 関連する報告書
      2023 実績報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] A TDA-based Performance Analysis for Quantized Neural Networks2024

    • 著者名/発表者名
      Y. Ogio, N. Tsubone, Y. Minami, M. Ishikawa
    • 学会等名
      29th International Symposium on Artificial Life and Robotics
    • 関連する報告書
      2023 実績報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] Generative Image AI based Robotic Display for Animations2024

    • 著者名/発表者名
      Y. Li, Y. Minami, S. Izumi, M. Ishikawa
    • 学会等名
      29th International Symposium on Artificial Life and Robotics
    • 関連する報告書
      2023 実績報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] Cooperative Merging of Automated Vehicles using Active Speed Bump on Highway On-Ramps2024

    • 著者名/発表者名
      R. Mizoguchi, Y. Minami, M. Ishikaw
    • 学会等名
      29th International Symposium on Artificial Life and Robotics
    • 関連する報告書
      2023 実績報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] Assessing the Impact of Dynamic Image Quantization based on Error Diffusion on Visual SLAM2024

    • 著者名/発表者名
      S. Tao, Y. Minami, M. Ishikawa
    • 学会等名
      29th International Symposium on Artificial Life and Robotics
    • 関連する報告書
      2023 実績報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] Improving Controllability of Manual Control Systems by Altering Visual Information2024

    • 著者名/発表者名
      K. Tanaka, Y. Minami, M. Ishikawa
    • 学会等名
      29th International Symposium on Artificial Life and Robotics
    • 関連する報告書
      2023 実績報告書
  • [学会発表] Pythonを用いた制御系設計:えっ!そんなことできるの?2024

    • 著者名/発表者名
      南裕樹,田中健太,荻尾優吾
    • 学会等名
      第11回制御部門マルチシンポジウム
    • 関連する報告書
      2023 実績報告書
  • [学会発表] 平衡実現打ち切り法を用いた対角状態空間層の低次元化2024

    • 著者名/発表者名
      江副 陽花,佐藤 一宏
    • 学会等名
      第11回計測自動制御学会制御部門マルチシンポジウム
    • 関連する報告書
      2023 実績報告書
  • [学会発表] ニューラルネットの軽量化のための学習データ依存型ノイズシェーピング量子化2023

    • 著者名/発表者名
      坪根直希,南裕樹,石川将人
    • 学会等名
      第 67 回システム制御情報学会研究発表講演会
    • 関連する報告書
      2023 実績報告書
  • [学会発表] 動的システムのLSTMモデルに基づく動的量子化器設計2023

    • 著者名/発表者名
      黒﨑智,南裕樹,石川将人
    • 学会等名
      第 67 回システム制御情報学会研究発表講演会
    • 関連する報告書
      2023 実績報告書
  • [学会発表] Noise-Shaping Quantization Utilizing Training Datafor Compaction of Neural Networks2023

    • 著者名/発表者名
      N. Tsubone, Y. Minami, and M. Ishikawa
    • 学会等名
      SICE Annual Conference 2023
    • 関連する報告書
      2023 実績報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] 自動運転型特殊自動車のためのセンサ配置の一検討2023

    • 著者名/発表者名
      戒能暉都,田中大介
    • 学会等名
      令和5年度計測自動制御学会四国支部学術講演
    • 関連する報告書
      2023 実績報告書

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公開日: 2023-04-18   更新日: 2024-12-25  

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