| 研究課題/領域番号 |
26330254
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| 研究機関 | 山口大学 |
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研究代表者 |
呉本 尭 山口大学, 大学院創成科学研究科, 助教 (40294657)
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| 研究分担者 |
大林 正直 山口大学, 大学院創成科学研究科, 教授 (60213849) [辞退]
間普 真吾 山口大学, 大学院創成科学研究科, 准教授 (70434321)
小林 邦和 愛知県立大学, 情報科学部, 教授 (40263793)
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| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2018-03-31
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| キーワード | 脳波識別 / 深層学習 / 深層ファジィニューラルネットワーク / アテンションモデル / 音声命令認識 / ジェスチャー命令認識 |
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| 研究実績の概要 |
本年度の研究成果は以下の通りです。
１．脳波(EEG信号）の解析手法を新たに提案し、脳内タスクの識別精度を挙げました。具体的には、ROC解析によってタスクに関連する脳波データを抽出し、深層学習やサポートベクトルマシンなどの識別器による脳波の識別精度を高めました。２．多層ファジィニューラルネットワークを用いた強化学習システムを開発し、自律ロボットの適応行動を獲得する方法を改善しました。３．ニュースや文章の要約を抽出するため、リカレントニューラルネットワークとアテンションモデルを併用する手法を提案し、自律ロボットの知的コミュニケーション能力の向上に成功しました。
研究期間全体を通じて、音声・画像・脳波・ジェスチャーなどの信号をそれぞれ解析する具体的な方法を提案してきました。また、知能発達型知的システムの構築に向けて、脳型情報処理方式に採用し、試行錯誤を利用した強化学習アルゴリズムを活用・改良を行いました。しかし、各機能モジュールを統合したシステムを実機ロボットへ搭載し、実用化の検証は今後の課題になります。具体的には、本研究課題の各年度の実施状況報告書を参照していただきたく存じます。
本研究で提案・開発したマルチモーダルインタフェースを備えた知能発達型知的システムは、人間の言動と脳内の活動などの状況を察知し、学習能力と適応行動能力を持ち、人間とのコミュニケーションまたインタラクションを優れた知性と自律性を持つ次世代パートナーロボットの設計に応用されることが期待できます。
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