| 研究課題/領域番号 |
19K12123
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| 研究機関 | 前橋工科大学 |
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研究代表者 |
鍾 寧 前橋工科大学, 工学部, 教授 (70284263)
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| 研究分担者 |
朱 赤 前橋工科大学, 工学部, 教授 (20345482)
今村 一之 前橋工科大学, 工学部, 学長 (30203326)
大島 宗哲 育英短期大学, その他部局等, 准教授(移行) (80554162)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | 脳情報学 / ブレインクラウド / データブレイン / サービスとしてのロボット / ネバーエンド学習 / リハビリテーション |
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| 研究実績の概要 |
本研究ではインテリジェントサービスロボットシステムに基づくニューロリハビリテーションソリューションを提案した。主な成果を以下に示す。
(1) 脳神経のリハビリに向けて「サービスとしてのロボット」という新たなヒューマンコンピュータインタラクション。ブレインクラウドとしてウェブ・インテリジェンステクノロジーと組み合わせたデータブレインモデルには、データ-情報-知識-ウィズダム階層とさまざまな状況でのインテリジェントエージェントを備えた、サービスとしてのデータ（DaaS）、サービスとしての情報（IaaS）、サービスとしての知識（KaaS）、サービスとしての思考（TaaS）というサービスディメンションの上に、サービスとしてのロボット（RaaS）を実現した。
(2) ブレインクラウド内で患者の脳機能回復の経過を客観的に評価する個人モデルの構築・自己学習と進化プロセス。本研究では「人-モノ-データ-情報-知識-知恵-サービス-人」という閉ループ型データ循環と知恵生成チェーンをシステム開発の技術路線にし、知能化脳卒中リハビリ補助システムのプロトタイプを開発した。階層化された知識(K)-情報(I)-データ(D)、すなわちK-I-Dアーキテクチャに基づいて、思考空間としての閉ループを構築し、人間のように機能するネバーエンド学習 (NEL)でブレインコンピューティングを実行できる。ネバーエンド学習NELエージェントは、人間のように、何年にもわたる多様で主に自己監督の経験から、以前に学んだ知識を使用してその後の学習を改善し、プラトーを回避するための十分な内省を備えた、多くの種類の知識を学習しながらパフォーマンスが向上する。ネバーエンド学習 NELを伴うこのようなデータブレインモデルを実現するために、思考空間とするK→I→DスキームとD→I→Kスキームを利用したKIDループとしてサイクルに接続される。
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