運動シナジーに基づく深層学習ベース運動制御計算の高速化と体系化

• 研究課題/領域番号: 24K00841
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分20020:ロボティクスおよび知能機械システム関連
• 研究機関: 東北大学
• 研究代表者: 林部 充宏 東北大学, 工学研究科, 教授 (40338934)
• 研究分担者: 沓澤 京 東北大学, 工学研究科, 助教 (30881205)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 14,820千円 (直接経費: 11,400千円、間接経費: 3,420千円); 2026年度: 5,980千円 (直接経費: 4,600千円、間接経費: 1,380千円); 2025年度: 6,240千円 (直接経費: 4,800千円、間接経費: 1,440千円); 2024年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
• キーワード: 冗長性 / 運動制御 / 運動シナジー / 深層学習 / 強化学習

研究開始時の研究の概要

本研究は、エネルギー効率の高い深層学習ベース運動制御計算法の体系化と高速化の実装を目的とする。そのため深層学習計算の自動評価法を確立し、不要な計算を効果的に省く手法を開発する。計算コスト低減化と運動エネルギー自体の低減化により、二つの意味でのエネルギー効率向上を実現し、また学習計算高速化につなげる。冗長性のあるロボットでも生物模倣的に運動シナジーの活用により適応的でありかつ自然な時空間パターン運動制御フレームワークを実現する。