| 研究課題/領域番号 |
18K04039
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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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| 審査区分 |
小区分20020:ロボティクスおよび知能機械システム関連
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| 研究機関 | 北見工業大学 |
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研究代表者 |
渡辺 美知子 北見工業大学, 工学部, 准教授 (50509289)
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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 | 人工生命 / 物理エンジン / 人工ニューラルネットワーク(ANN) / 遺伝的アルゴリズム(GA) / 自律行動 / 協調行動 / 機械学習 / ビヘイビアコンポーズドBC) |
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| 研究成果の概要 |
約5億4200万年前から4億8830万年のカンブリア紀に化石として発見された古代魚は，現存する魚類とは異なる異形の独自の形態へと進化した生物であり，その運動の行動様式は推測の域にとどまり，解明されていない．本研究では，カンブリア紀の古代魚を統合型エージェント(Synthetic Agent)の人工生物(人工生命)とみなし，水中環境内において独自に進化した古代魚の遊泳や捕食の運動行動を物理的に復元する．具体的には，人工生命として物理モデル化された古代魚に複合・複雑化された自律行動獲得を可能とするビヘイビアコンポーズドとニューロイボリューションを適用して，古代魚の運動行動の復元を実現する．
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| 自由記述の分野 |
機械学習
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
行動獲得に関する研究の多くは，プログラミングベース，規則ベース，ニューロイボリューション(NE)に基づいて行われている．特に， GAとANNを組み合わせたNEは単一行動の獲得には頻繁に使用されるが，複合・複雑行動の獲得を行うことはできないでいる．本研究では，NEの行動獲得の利点を生かしたまま，複合・複雑化された行動を復元可能にする方法論として提案してきたビヘイビアコンポーズド(BC)を発展させ，現状では地球上に見られない形態の古代魚の行動獲得を実現することである．また，古代魚の形態は現存する魚類とは異なる形態のため，新しいロボットの形態及び運動行動様式を得られる可能性もあり社会的意義がある．
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