組込み指向型脳型人工知能回路の実現とサービスロボットへの応用

面向嵌入式脑型人工智能电路的实现及其在服务机器人中的应用

• 批准号: 19J11524
• 负责人: 田中 悠一朗
• 金额: $ 1.09万
• 依托单位: Kyushu Institute of Technology
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2019
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2019-04-25 至 2021-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-19J11524/
• 关键词: 脳型人工知能; ホームサービスロボット; 扁桃体; 海馬; 前頭前野; ハードウェア; FPGA

ホームサービスロボットのための，個人の経験に基づいた知識の獲得を行う，複数のタスクに対応できる脳型人工知能モデルを考案した．このモデルは，前年度までに考案した海馬・扁桃体・前頭前野の機能を統合したモデルを拡張したもので，複数のタスクを継続して学習するとき，過去に学習したパラメータが，新たにタスクを学習することによって上書きされる破滅的忘却を回避することができる．これによりロボットは単一のタスクだけではなく，複数のタスクを学習・実行することができるようになる．また今年度は，モデルの新たな機能として，エピソードとその価値を記憶し，記憶に基づいたメンタルシミュレーションと行動決定をする機能を追加した．これによりロボットはたった数回の経験からエピソードを記憶し，記憶に基づいて価値の高い最適な行動選択ができるようになる．提案するモデルをロボットのシステムと統合し，ロボットのデモンストレーションをロボカップジャパンオープン2020＠ホームシミュレーションリーグにて披露した．このデモンストレーションでは，ロボットがナビゲーションの成功体験・失敗体験をエピソードとして記憶し，目的地に到達するためにはどの経路を選択するべきかを記憶に基づいてメンタルシミュレーションを行い決定する．これにより既存のナビゲーションシステムの問題を解決できることを示した．このデモンストレーションは審査員より高く評価され，Technical Challenge準優勝を受賞した．提案するモデルのうち扁桃体モデルとそのハードウェア化に関する論文が学術雑誌に採録された．また，海馬・扁桃体・前頭前野の機能を統合したモデルの提案に関する論文が国際会議に採択され，論文及び発表が高く評価され学生論文賞を受賞した．複数のタスクに対応するモデルの学習法は特許の出願を行った．

The acquisition of basic knowledge of individuals, the acquisition of multiple types of artificial knowledge, the acquisition of multiple types of artificial knowledge, and the acquisition of multiple types of artificial knowledge. The function of hippocampus, tonsil and anterior field in the previous year was integrated, and the function of multiple fields was studied. The function of multiple fields was studied in the past, and the function of new fields was studied in the past. The number of students who are studying and practicing is increasing. This year, the new function is added to the memory. This is the best way to remember the basic value of the memory and the best way to act. The proposal was made by the Ministry of Foreign Affairs of the People's Republic of China, the Ministry of Foreign Affairs of the People's Republic of China and the Ministry of Foreign Affairs of the People's Republic of China. In this case, the route selection is based on the memory base and the decision is made on the destination arrival time. The problem of the existing system is solved by the system. The Technical Challenge was awarded to the reviewers. The proposal was collected from academic journals. In addition, the functional integration of hippocampus, amygdala and anterior field was proposed for paper collection at international conferences, and paper and presentation were highly evaluated for student paper awards. The learning method of multiple pairs of objects is to grant permission to perform the task.

项目成果

A Brain-inspired Artificial Intelligence Model of Hippocampus, Amygdala, and Prefrontal Cortex on Home Service Robots

家庭服务机器人上的海马、杏仁核和前额皮质的受大脑启发的人工智能模型

• 发表时间: 2020
• 作者: Yuichiro Tanaka;Hakaru Tamukoh;Katsumi Tateno;Yuichi Katori;and Takashi Morie
• 通讯作者: and Takashi Morie

Object Recognition by a Robot Hand Mounting Flexible Tactile Sensor

通过安装柔性触觉传感器的机器人手进行物体识别

• 发表时间: 2020
• 作者: Shoshi Tokuno;Yuichiro Tanaka;Takumi Kawasetsu;Koh Hosoda;and Hakaru Tamukoh
• 通讯作者: and Hakaru Tamukoh

Live Demonstration: Hardware implementation of brain-inspired amygdala model

现场演示：类脑杏仁核模型的硬件实现

• 发表时间: 2019
• 作者: Yuichiro Tanaka;Hakaru Tamukoh
• 通讯作者: Hakaru Tamukoh

柔軟触覚センサを搭載したロボットハンドによる触覚情報からの物体認識

使用配备柔性触觉传感器的机器人手从触觉信息中识别物体

• 发表时间: 2020
• 作者: 三浦天晴;川節拓実;細田耕;古川英光;吉田一也;安田匠利，大橋ひろ乃，川節拓実，細田耕;小菅佑太，川節拓実，田向権，細田耕;徳野将士，田中悠一朗，川節拓実，細田耕，田向権;橋本雄紀，石塚裕己，川節拓実，池田聖，大城理;鎌田直，大原賢一朗，原祐太，吉田一也，古川英光，細田耕;徳野将士，田中悠一朗，川節拓実，細田耕，田向権
• 通讯作者: 徳野将士，田中悠一朗，川節拓実，細田耕，田向権

An Amygdala-Inspired Classical Conditioning Model Implemented on an FPGA for Home Service Robots

• DOI: 10.1109/access.2020.3038161
• 发表时间: 2020-11
• 期刊: IEEE Access
• 影响因子: 3.9
• 作者: Yuichiro Tanaka;T. Morie;H. Tamukoh