実世界マルチモーダル行動生成のための時空間基盤モデル構築における領域横断的研究

• 研究課題/領域番号: 25K03180
• 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61030:知能情報学関連; 小区分60030:統計科学関連; 合同審査対象区分:小区分60030:統計科学関連、小区分61030:知能情報学関連
• 研究機関: 名古屋大学
• 研究代表者: 武田 一哉 名古屋大学, 情報学研究科, 教授 (20273295)
• 研究分担者: 藤井 慶輔 名古屋大学, 情報学研究科, 准教授 (70747401)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 18,980千円 (直接経費: 14,600千円、間接経費: 4,380千円); 2027年度: 4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円); 2026年度: 4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円); 2025年度: 10,400千円 (直接経費: 8,000千円、間接経費: 2,400千円)
• キーワード: 機械学習 / 基盤モデル / 運転行動 / スポーツ

研究開始時の研究の概要

実世界相互作用を計測したデータを用いて、人間行動をマルチモーダルに生成可能な時空間基盤モデルが構築可能なことを、運転と身体運動について実証的に確認する。特に、実世界の多様な環境下で、環境の計測方法に過度に依存しない潜在空間表現を時空間基盤モデルを介して学習し、行動を多様な形式で生成することを目指す。
計画としては、自動運転・身体運動の実行動データを対象に、以下の２つの課題に取り組む。①様々な計測条件における制御信号生成モデルを構築し公開する。②入力の計測条件に過度に依存せず、マルチモーダルで行動を生成・解釈できる時空間基盤モデルを実装・評価し、領域横断的な知見として集約する。