| 研究課題/領域番号 |
18K18134
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| 研究機関 | 立命館大学 |
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研究代表者 |
萩原 良信 立命館大学, 情報理工学部, 講師 (20609416)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | 転移学習 / 記号創発ロボティクス / 教師なし学習 / カテゴリゼーション / 生成モデル / ベイズ推論 / 生活支援ロボット / 概念形成 |
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| 研究実績の概要 |
構築した場所概念の転移学習モデルを実世界のロボットに実装し、概念のプロトタイプに基づく人とロボットのコミュニケーションを創成した。
具体的には、仮想環境における複数のコンビニエンスストア環境において学習した場所概念の知識を実世界のコンビニエンスストア環境での場所の学習に転移し、その概念の典型性に基づいて「キャッシャー」などの場所にユーザを誘導するタスクを達成した。この時、場所カテゴリと場所を表現する語彙における相互情報量に基づいて場所の語彙の分布を学習する事で場所に固有の語彙の学習を可能とした。このアルゴリズムは、場所の語彙の予測において用いられており、場所との関連性が低い語彙が含まれる文から場所を表現する語彙のみを学習や予測に用いる事を可能とした。
また、新規の環境で新たに学習が必要になる家庭に固有の場所を転移された事前知識を融合しながら学習する計算論モデルを構成し、実験においてその有効性を示した。
本研究の展望として、単一のロボットにおける環境間における転移学習からロボット間における転移学習への拡張に向けて、AWS(Amazon Web Service)などのクラウドサービスを用いたマルチエージェントの知識転移ネットワークの構成の準備を進めた。
本研究において、原著論文２件、国際会議発表３件、国内学会発表７件の研究成果を得た。
さらに、本研究で構成したソフトウェアを用いて、RoboCup Japan Open 2020 @Home Simulation League、及びSimulation DSPLに参加し、それぞれ準優勝，三位入賞の成績を残した。
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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
20年度は、実世界のロボットに提案モデルを実装した人とのコミュニケーションを目指した。しかしながら、新型コロナウィルスの影響により、大学での生活支援ロボットHSRへの実装に遅れが生じ、人とのコミュニケーションの実験を実施する事が困難になった。知能ロボットの世界的競技会であるRoboCup@Homeもオンラインでの開催を余儀なくされ、予定していたオンサイトでのデモンストレーションを実施する事が出来なかった。
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| 今後の研究の推進方策 |
20年度に生じた実世界ロボットへのモデルの実装とユーザとのコミュニケーションの実験に取り組む。21年度は、大学での実装や実験の実施が可能な状況になりつつあるため、前年度に実施出来なかった研究課題に取り組む。
その一方で、オンサイトでの競技会の実施などの予定はまだ立っていない。このため、部分的にクラウドサービスや仮想環境を用いた実験やデモンストレーションを導入して、提案モデルの有効性を示す。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
新型コロナウィルスの影響により、大学に入構制限がかかり、大学におけるロボットへの実装や人とのコミュニケーションの実験を実施する事が困難になった。また、学会への出張や各種の競技会でのデモンストレーションも実施困難であった。これらの理由により関連する費用を次年度に使用する必要が生じた。次年度は、大学への入構制限も緩和されてきており、ロボットへの実装やコミュニケーションの実験を部分的に実施する計画である。その一方で、知能ロボットの競技会におけるオンサイトでのデモンストレーションは困難な状況が続いており、シミュレータやクラウドサービスを用いた実験を部分的に導入してモデルの有効性を示す計画である。
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