| 研究課題/領域番号 |
26330279
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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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| 研究分野 |
ソフトコンピューティング
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| 研究機関 | 九州工業大学 |
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研究代表者 |
田向 権 九州工業大学, 大学院生命体工学研究科, 准教授 (90432955)
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| 研究分担者 |
森江 隆 九州工業大学, 大学院生命体工学研究科, 教授 (20294530)
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| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2016年度)
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| 配分額 *注記 |
4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)
2016年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2015年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
2014年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | 脳型計算機 / Deep Learning / FPGA / ディジタルハードウェア / 論理回路 / Robot Operating System / RoboCup / ホームロボット / 自己組織化マップ |
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| 研究成果の概要 |
本研究では，自律型ロボットへ応用可能な脳型計算機システムの実現を目指す．理論・回路班では，Restricted Boltzmann Machines とAutoEncoders のハードウェア指向アルゴリズムを提案した．応用班では，Robot Operating System（ROS）から書き換え可能半導体FPGA内の仮想回路へと簡便にアクセス可能なROS-FPGAシステムを提案した．また，深層畳み込みニューラルネットワークと転移学習によるロボット向け画像認識システムを提案した．研究成果をホームロボットへと集積し，ロボット競技会を通してその有用性を示した．
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