| 研究課題/領域番号 |
24H00172
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| 研究種目 |
基盤研究(A)
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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 |
中区分10:心理学およびその関連分野
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
今水 寛 東京大学, 大学院人文社会系研究科(文学部), 教授 (30395123)
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| 研究分担者 |
高木 優 国立情報学研究所, 大規模言語モデル研究開発センター, 特任研究員 (20828553)
大畑 龍 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 研究員 (30814488)
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| 研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 2027-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
47,320千円 (直接経費: 36,400千円、間接経費: 10,920千円)
2025年度: 14,820千円 (直接経費: 11,400千円、間接経費: 3,420千円)
2024年度: 18,200千円 (直接経費: 14,000千円、間接経費: 4,200千円)
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| キーワード | 熟練技能 / 脳のネットワーク / 機械学習判別 / 脳情報の解読 / 技能の個人差 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
運転技能を題材として、エキスパートらしさが発揮される「重要な場面」で、エキスパートが何を見て、聞いて、どこに注意を向け、どう感じ、考えているかを、エキスパートらしさの基盤となる脳の領域から読み出す技術を開発する。「重要な場面」は、エキスパートと一般人を脳活動で分ける判別器を機械学習で作成し、エキスパートに特異的な脳活動が現れる場面を特定する。エキスパートを集めやすい職業ドライバー（タクシー運転手など）を対象として、基礎技術を確立する。次に、トップクラスのエキスパートであるカー・レーサーを対象とする。これにより、エキスパートにおける脳の情報処理の特異性を、人工知能で探索する技術を開発する。
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