高次元行動空間におけるマルチタイムスケールな適応能力の実現

• 研究課題/領域番号: 24KJ0674
• 研究種目: 特別研究員奨励費
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 国内
• 審査区分: 小区分61050:知能ロボティクス関連
• 研究機関: 東京大学
• 研究代表者: 小林 武史 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 特別研究員(DC2)
• 研究期間 (年度): 2024-04-23 – 2026-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 1,500千円 (直接経費: 1,500千円); 2025年度: 600千円 (直接経費: 600千円); 2024年度: 900千円 (直接経費: 900千円)

研究開始時の研究の概要

本研究の特色は以下の4点である。
1. 競合回路のニューロン数を増加すると最適化計算ができなくなる部分に着目し、それを解決するためにニューロンの集団を使用する点
2. オンライン学習による適応能力を検証する点
3. SNNの適応性の原理が高速な最適化計算によると仮説し、検証する点
4. 自由エネルギーの最小化によって、SNNに時間的階層構造を組織化させ、多様な時間スケールでの適応的な情報処理を実現する点
本研究の完成によって、リアルタイム計算が要求される変動の激しい環境でのロボットの適応的な制御が可能となる。この成果は自動運転技術など、人との距離が近い場所で動くロボットの実現に貢献すると考えられる。