ヒトとAIの協調による個人最適化された技能獲得フィードバック訓練法の開発

• 研究課題/領域番号: 24K02992
• 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61020:ヒューマンインタフェースおよびインタラクション関連; 小区分62040:エンタテインメントおよびゲーム情報学関連; 合同審査対象区分:小区分61020:ヒューマンインタフェースおよびインタラクション関連、小区分62040:エンタテインメントおよびゲーム情報学関連
• 研究機関: 一般社団法人NeuroPiano(研究開発部)
• 研究代表者: 奥 貴紀 一般社団法人NeuroPiano(研究開発部), 研究開発部, リサーチグループリーダー (10891492)
• 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: 18,590千円 (直接経費: 14,300千円、間接経費: 4,290千円); 2026年度: 3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円); 2025年度: 8,710千円 (直接経費: 6,700千円、間接経費: 2,010千円); 2024年度: 5,980千円 (直接経費: 4,600千円、間接経費: 1,380千円)
• キーワード: 音楽演奏科学 / 運動学習 / 技能熟達支援 / ヒューマンインザループ

研究開始時の研究の概要

外科手術や楽器演奏等の巧緻技能の獲得に膨大な訓練を必要とされる理由の一つとして，個人ごとに最適な運動パターンは異なるため，その獲得に膨大な探索が手探りで必要となることが挙げられる．本研究は，ヒューマンインザループ（HITL）の手法を技能獲得訓練に取り入れ，ヒトとAIが協調して最適運動パターンを探索するHITL技能獲得フィードバック訓練の開発に取り組む．