| 研究領域 | 身体－脳の機能不全を克服する潜在的適応力のシステム論的理解 |
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| 研究課題/領域番号 |
22H04764
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| 研究種目 |
新学術領域研究(研究領域提案型)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 審査区分 |
複合領域
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| 研究機関 | 東北大学 |
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研究代表者 |
林部 充宏 東北大学, 工学研究科, 教授 (40338934)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
5,980千円 (直接経費: 4,600千円、間接経費: 1,380千円)
2023年度: 2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
2022年度: 2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
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| キーワード | 運動学習 / 運動シナジー / 超適応 / 深層強化学習 / 筋シナジー / 筋骨格モデル / 深層学習 / モジュラリティ / シナジー / 動的平衡 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
運動シナジーが人間の運動制御で用いられていることは既知であるが、計算論的に中枢神経がどのような法則に基づいて、どのようなメカニズムでそれが生成されているかは計算論的数理モデル構築には至っていないのが現状である。前回の公募研究では関節制御空間においてシナジー発現を実現し、シナジー度合いとエネルギー効率性との相関を深層強化学習により定量的に明らかにした。今回の提案ではさらに一歩進んで筋肉制御空間において運動シナジーの発現メカニズムを明らかにすることで人間の筋活動パターンにおける運動シナジーの役割を計算論的に解明する。
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| 研究実績の概要 |
人間の制御と同様にエネルギー効率の良い運動を行うため、いわゆる数学的最適化に基づくアプローチが冗長性問題の解決のための最新アプローチとなっている。このような最適化アプローチは、身体と環境の事前のダイナミクス情報が明示的に与えられている場合、最適解を提供することが可能となる。しかし、ダイナミクス条件は常に未知で時変である。そのため、どのようにすれば人間のような運動協調構造を持った動きを実現できるか、さらにシナジーのモダリティを切り替えるために、どのように自己組織的にシナジー変化できるかについては、まだ未解決の問題である。
協調運動における自己組織化現象は、起立時や関連する姿勢制御活動時の股関節と足関節の同位相姿勢協調モードと逆位相姿勢協調モードの自動切り替えメカニズムを理解する上で不可欠である。本研究では、身体のダイナミクスや運動学に関する事前の身体モデルを仮定することなく、姿勢モードを適応的に調整できる自己組織化ニューラルネットワークの生成を試みた。姿勢協調モードは、深層強化学習アルゴリズムにより再現された。姿勢協調タイプ間の遷移、すなわち同位相協調モードと逆位相協調モードは、移動ターゲットの周波数を変化させることで自律的に再現可能である。
人間の姿勢制御モードの自動切替え機構を環境に応じて自己組織的に実行できるニューラルネットワークを構築した。従来必要であった事前の身体力学情報が不要で、運動経験と強化学習のみにより自己組織化現象が再現可能であることを実証した。運動周波数が高くなると、姿勢制御パターンが自律的に同相モードから逆相モードに変化する。異なるシナジーの遷移プロセスの再現とみることもできる。また歩行に関しても反射制御と呼ばれる人間の神経系に基づく制御に着目し、筋骨格モデルを用いたシミュレーションにおいて速度に応じた適応的な筋制御遷移フレームワークを実証した。
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| 現在までの達成度 (段落) |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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