研究課題
本研究は，ホームロボットへ応用可能な組込指向脳型計算機の実現を目指すもので，理論，回路，応用の3本の柱から構成される．理論班では，ニューラルネットワークのメモリ量と回路量削減を目指した，ハードウェア指向Dropoutや，多値量子化ニューラルネットワーク，シナプス共有構造Autoencoder等を提案した．また，ロボットへの実装を目指した深度画像情報を導入した畳み込みニューラルネットワークや，転移学習によりロボットの視覚を短時間で構築する手法を提案した．回路班では，上記ハードウェア指向アルゴリズムをベースに，DropoutおよびAutoencoderの基礎回路をハードウェア記述言語Verilog HDLを用いて設計した．応用班では，RoboCup@Homeリーグで用いているホームロボットへ，脳型計算機プラットフォームのベースとなる最新のField Programmable Gate Array（FPGA）を導入し，Robot Operating System (ROS) からFPGA内部回路へ簡便にアクセスできるROS-FPGAについて開発を継続的に行った．さらに，ホームロボットの視覚，聴覚，自然言語処理，意味理解，行動計画，マニピュレーションといった様々な知的処理の研究開発を行い，これらを集積したホームロボットで出場したRoboCup世界大会において，@Home Open Platform League 世界5位，@Home Domestic Standard League 世界優勝という快挙を成し遂げた．
2: おおむね順調に進展している
理論班，回路班，応用班のいずれも計画の通り順調に進展している．理論班では各種ハードウェア指向アルゴリズムの提案が順調に進んでいる．新型FPGA導入に時間がかかることが分かり，年度内の導入が不可能であったため，回路班で計画している大規模ニューラルネットワークの実装には至っていないが，基本回路の設計が進んでおり，来年度に繋がる成果が得られている．応用班ではROS-FPGAに関してROS業界でトップ会議のROSCon 2017に日本からの研究グループとして初めて採択された．また，RoboCupにおいても世界大会優勝を含む優秀な成果を残すことが出来た．以上より，総合的に判断して，本研究はおおむね順調に進展しているといえる．
引き続き研究計画に従い，理論，回路，応用の3本の柱で研究を進める．基本計画に加えて，来年度は新型FPGAボードの導入を行い，大規模ニューラルネットワークの実装を目指したハードウェア開発環境整備を行う．また，RoboCupで用いるホームロボットの研究開発にも重点を置き，成果の集約を進める．
すべて 2017 その他
すべて 国際共同研究 (2件) 雑誌論文 (6件) (うち国際共著 2件、 査読あり 6件、 オープンアクセス 1件) 学会発表 (27件) (うち国際学会 11件、 招待講演 4件) 備考 (2件)
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