| 研究課題/領域番号 |
18300101
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
生体生命情報学
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| 研究機関 | 京都大学 (2007-2008)
奈良先端科学技術大学院大学 (2006) |
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研究代表者 |
石井 信 京都大学, 大学院・情報学研究科, 教授 (90294280)
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| 研究分担者 |
柴田 智広 奈良先端科学技術大学院大学, 情報科学研究科, 准教授 (40359873)
吉田 和子 University College London, Researcher (30379599)
中村 泰 大阪大学, 大学院・工学研究科, 助教 (70403334)
森 健 京都大学, 大学院・情報学研究科, 研究員 (00457144)
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| 研究期間 (年度) |
2006 – 2008
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| キーワード | 部分観測 / 前頭前野 / 意思決定 / サンプリング / 多自由ロボット |
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| 研究概要 |
線形確率システムとして表現できないような複雑あるいは動的な環境における最適意思決定過程を模擬する機械学習モデルを、強化学習に注目して構築し、工学応用、特に多自由度ロボットに対する自律制御に適用した。高度で階層的な推論を必要とするタスクを題材とし、複雑な問題解決に関わる脳内モデルを構築し、非侵襲脳活動計測器を用いた認知科学実験により検証した。
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