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本研究における学術的意義は、自己増殖型ニューラルネットワークに基づき方法論を構成することで、未知な環境・対象に対しても認識可能なロボットの知覚モジュールを構築することにある。このような方法論は、現在普及している深層学習とは異なり、膨大なデータを必要せず学習を行うため、学術的な価値は非常に高いと考えられる。
また、本方法論を用い人にやさしい半自律的遠隔操作システムを実現することで、操作者の負担を軽減し、現在遠隔操作システムを導入している産業に対して、省力化や負担軽減を行うことに大きな社会的な意義があると考えている。
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