生物の集団意思決定を模倣する自律分散自己組織ロボットの集合/変形メカニズムの実現

模仿生物体集体决策的自主分散自组织机器人的组装/变形机制的实现

基本信息

  • 批准号:
    22K14214
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 2.91万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
  • 财政年份:
    2022
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2022-04-01 至 2025-03-31
  • 项目状态:
    未结题

项目摘要

本研究は生物の自己組織化のメカニズムを模倣するロボットシステムを実現することで,自律分散管理における集合体の意思決定メカニズムを明らかにすることが目的である.かねてより開発してきた赤外線デバイスを用いた細胞性粘菌の特性の再現は計画されているが,観測情報に基づく自己組織化を実現する行動選択は明らかでなかった.この行動選択について独自の行動ルールを作り込んでしまえば,明らかにするはずであった集団の自律性についてのメカニズムに研究者の先入観が紛れ込んでしまう恐れがある.したがって,本研究ではこの行動ルールに機械学習を用いることを考え,本年度は本研究に適した機械学習の学習モデルを模索する研究活動に取り組んだ.本研究課題では細胞性粘菌の行動を模倣するシステムを開発するため,まずは模倣学習についての知見を収集する必要があった.また,都合よく本研究課題とは別に模倣学習を用いたロボットの動作生成の研究プロジェクトに参加していたため,そこでの研究活動と合わせて自己組織ロボットに活用する手段を模索した.これらの研究活動では,ロボットの応答値から指令値を予測する学習モデルの研究開発に従事したが,開発する学習モデルを自己組織ロボットへ転用することを考慮し,制御対象のロボットの時系列データと制御対象外の独立して行動する対象物の時系列の観測データを組み合わせた学習モデルを実現するべく研究活動に取り組んだ.これは,自己組織化において,制御対象である個々の自律分散型ロボットは,周囲に存在する他ロボットの観測データに基づいて自身の行動を選択しなければならない状況への転用を想定した学習モデルである.この学習に則した目標タスクとして,本年度は画像から得られた座標情報からロボット動作の行動選択を行うタスクを設定し,これら学習モデルの基本形を完成させる研究成果が得られた.
This study aims to simulate the self-organization of organisms and to realize the rational decision-making of aggregates in self-decentralized management. The development of infra-red light in the use of cellular slime mold characteristics of reproduction planning, detection information, basic self-organization, implementation of action selection and development. This action is selected to be independent of the actions of the group. It is clear that the group is self-disciplined and that the researcher is pre-emptive. This study is based on the research activities of machine learning model in this year. This research topic is about the development of cellular myxomycetes 'behavior and knowledge collection. This research topic focuses on different ways to imitate learning and to organize learning activities. The research activities of the group include: (1) the response value of the target object;(2) the prediction value of the target object;(3) the development value of the target object;(4) the organization value of the target object; and (5) the study value of the target object. This self-organizing, self-controlling, self-decentralized approach to the subject matter, and the existence of other elements of the subject matter, as well as its own actions, is a matter of choice and choice. This year, we have obtained the coordinate information, the action selection and the setting of the basic shape of the study.

项目成果

期刊论文数量(7)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
画像認識とバイラテラル制御に基づくコンベアピッキングタスクの模倣学習
基于图像识别和双边控制的输送机拣选任务模仿学习
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    赤川徹朗;境野翔
  • 通讯作者:
    境野翔
Autoregressive Model Considering Low Frequency Errors in Command for Bilateral Control-Based Imitation Learning
考虑低频指令误差的自回归模型用于基于双边控制的模仿学习
A Learning Model Including Action Selection in Dynamic Grasping
动态抓取中包含动作选择的学习模型
  • DOI:
  • 发表时间:
    2023
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Akagawa Tetsuro;Sakaino Sho;Akagawa Tetsuro
  • 通讯作者:
    Akagawa Tetsuro
バイラテラル制御に基づく模倣学習による斜面の拭き動作
基于双边控制的模仿学习斜坡擦拭运动
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    赤川徹朗,七種勇樹;境野翔
  • 通讯作者:
    境野翔
{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

赤川 徹朗其他文献

赤川 徹朗的其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

相似海外基金

個別化治療を支援するマルチモーダル簡易センサシステムの創製
创建支持个体化治疗的多模式简单传感器系统
  • 批准号:
    24K03269
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.91万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
脳腫瘍モデルマウスにおける覚醒下超偏極MRIとPETのマルチモーダル評価基盤の構築
脑肿瘤模型小鼠清醒超极化MRI和PET多模态评价平台的构建
  • 批准号:
    24K02411
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.91万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
歩行動画と医療画像から歩行障害の原因疾患を推定するマルチモーダルAI
多模态人工智能根据步态视频和医学图像估计步态障碍的原因
  • 批准号:
    24KJ1559
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.91万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for JSPS Fellows
脊椎疾患に対する画像・臨床データ・カルテ記載を統合したマルチモーダルなAI予後予測
整合脊柱疾病图像、临床数据和病历描述的多模态 AI 预后预测
  • 批准号:
    24K12366
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.91万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
心眼脳連関に着目したマルチモーダル解析での循環器病・認知症個別化リスク層別法開発
利用关注心-眼-脑联系的多模态分析开发心血管疾病和痴呆症的个体化风险分层方法
  • 批准号:
    24K11184
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.91万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
統合的に説明可能なマーケティング向けマルチモーダル深層学習モデルの開発
开发可以综合解释的多模态深度学习营销模型
  • 批准号:
    24K16472
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.91万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
形状理解のためのマルチモーダル学習による、敵対的摂動に頑健な画像認識モデル開発
使用多模态学习进行形状理解,开发对对抗性扰动具有鲁棒性的图像识别模型
  • 批准号:
    24KJ0716
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.91万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for JSPS Fellows
視聴傾向とマルチモーダル特徴量に基づく講義アーカイブの適応的視聴体験拡張
基于观看趋势和多模态特征的讲座档案自适应观看体验增强
  • 批准号:
    23K28196
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.91万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
マルチモーダルMRIの自動解析による画像バイオマーカー探索:脳の健康状態の可視化
使用多模态 MRI 自动分析进行图像生物标志物搜索:大脑健康状态的可视化
  • 批准号:
    24K20730
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.91万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
マルチモーダル動的界面計測による高濃度ナノセルロース成型体の超潤滑機構の解明
通过多模态动态界面测量阐明高浓度纳米纤维素成型体的超润滑机制
  • 批准号:
    24K17195
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.91万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了