| 研究課題/領域番号 |
24K15125
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分61050:知能ロボティクス関連
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| 研究機関 | 広島大学 |
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研究代表者 |
大倉 和博 広島大学, 先進理工系科学研究科(工), 教授 (40252788)
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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 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2026年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2025年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2024年度: 3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)
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| キーワード | 群れシステム / 超個体 / 恒常性 / 深層ニューロエボリューション / 深層強化学習 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
近未来社会では，無数の人工物が自律性を持つことが想定される.しかし，不特定多数の自律人工物からなる系はモデル化・定式化がうまくできず，制御および最適化が困難であるという特徴がある.
研究代表者は，自律人工物の群れが生物の群れのように振る舞うこと，すなわち，超個体化に基づくアプローチが有望であると考える. 本主張を支持する背景として，計算機処理能力の急速な進展により大規模計算資源が安価に入手可能になるとともに，その利用方法がいわゆる機械学習法として確立しつつあることが挙げられる.本研究では，自律人工物の群れシステムの超個体化に基づく構築法を開発する.
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