| 研究課題/領域番号 |
18H03295
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| 研究機関 | 統計数理研究所 |
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研究代表者 |
持橋 大地 統計数理研究所, 数理・推論研究系, 准教授 (80418508)
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| 研究分担者 |
高野 渉 大阪大学, 数理・データ科学教育研究センター, 特任教授(常勤) (30512090)
中村 友昭 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 准教授 (50723623)
小林 一郎 お茶の水女子大学, 基幹研究院, 教授 (60281440)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| キーワード | ロボティクス / ガウス過程 / 自然言語処理 / 隠れセミマルコフモデル |
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| 研究実績の概要 |
潜在空間でのガウス過程による動作の分節化、および副詞の意味を動作と結びつける統計的トピックモデルを中心に研究を行った。前者については、これまでは動作の分節化は特徴的な数次元の時系列データを用いて行っていたが、これを全ての次元のデータを使用し、データをVAEによって低次元の潜在空間へ圧縮し、「潜在空間でのガウス過程」を考えてそれを無限隠れセミマルコフモデルによってモデル化するHVGHと呼ぶ手法を提案した。この論文はロボティクスのトップ国際会議であるIROS 2019に採録され、発表を行った。後者については担当する学生が修士1年であるため、まずは基礎的な学習から始め、年度末には国内学会に最初の結果を発表できるに至った。モデルにはまだ不備な点があるため、それらを改善した上でデータを追加して評価を行い、国際会議に投稿予定である。
こうした研究を通じ、研究代表者はロボティクスのトップ国際会議であるCoRLやロボティクス関連学会においてチュートリアル講演などを行っている。さらに、ガウス過程の基礎と教師なし学習への応用等について平易に解説した教科書「ガウス過程と機械学習」を出版し、多くの読者を獲得している。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
動力学と統計的推論を統合するロボティクスを実現することが本計画の中心的課題であったが、理論面も含め途中までは進行したものの、担当する学生が休学せざるを得ない状況となり、研究の進展が制限される事態となった。ただし、運動の分節化に関する研究、および自然言語処理とロボットの動作を統計的に統合する研究については順調に進んでおり、そちらの研究の進行に問題はなく充分な成果が期待できる。
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| 今後の研究の推進方策 |
運動の分節化に関する研究、および自然言語処理とロボットの動作を統計的に統合する研究については続けて検討を行い、学会発表と国際会議への発表へと繋げる。また、動力学の研究については過去に関連する研究を行ってきたメンバーがいることから、期間内にできるだけ知見を蓄積し、次の研究へ繋げることを計画している。
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