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本研究では，自律型ロボットへ応用可能な脳型計算機システムの実現を目指す．理論・回路班では，Restricted Boltzmann Machines とAutoEncoders のハードウェア指向アルゴリズムを提案した．応用班では，Robot Operating System（ROS）から書き換え可能半導体FPGA内の仮想回路へと簡便にアクセス可能なROS-FPGAシステムを提案した．また，深層畳み込みニューラルネットワークと転移学習によるロボット向け画像認識システムを提案した．研究成果をホームロボットへと集積し，ロボット競技会を通してその有用性を示した．
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