脳の機能を模倣した汎用型AIハードウェア開発と家庭用サービスロボット応用

仿脑通用人工智能硬件开发及家庭服务机器人应用

• 批准号: 22K17968
• 负责人: 田中 悠一朗
• 金额: $ 2.83万
• 依托单位: Kyushu Institute of Technology
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2027-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-22K17968/
• 关键词: 脳型人工知能; ロボット; レザバーコンピューティング; 海馬; 扁桃体; ハードウェア

脳を模倣した汎型AIハードウェア実現の第一歩として，2022年度は海馬・扁桃体モデルの拡充，前頭前野モデルのベースとなるレザバーコンピューティングの拡充を行った．海馬・扁桃体モデルの拡充では，モデルに情動価値を導入し，ロボットにとって好ましいエピソードがあったときは「正の経験」として蓄積し，好ましくないエピソードがあったときは「負の経験」として蓄積できるようにした．この蓄積した経験にを活用することで，ロボットが好ましいエピソードに遭遇するように行動決定できるようになった．このAIモデルを用いたロボットデモンストレーションをロボカップジャパンオープン2022で披露し，＠Home Open Platform LeagueでTechnical Challenge 1位を獲得した．一方，レザバーコンピューティングの拡充では，複数のリードアウトを備える「マルチリードアウトレザバーコンピューティング」の構成とその学習法を考案した．通常レザバーコンピューティングは，学習を担うリードアウトとして単一の線形モデルを備えるが，単一の線形モデルで学習データに適合できる能力には限界があることに加え，継続学習を行うと過去の学習で得たパラメータが上書きされる破滅的忘却が生じる．本研究では，リードアウトを複数備えることでレザバーコンピューティングの機能の拡充を行った．また，単に数を増やすのではなく，類似するタスクについては同じリードアウトを使うように自己組織化機能を追加し，効率の高い実装を実現している．ここで得られた成果は，電子情報通信学会スマートインフォメディアシステム（SIS）研究会で報告し，SIS研究会若手研究優秀賞を受賞した．

脳をimitationしたgenericAIハードウェア実appearの一歩として, 2022年は海马・tonsil モデルの拡charge, maegou maeno モデルのベースとなるレザバーコンピューティングの拡charge を行った． Kaiba・tonsil モデルの拡chargeでは, directed by モデルに情动価夤をEntering the roomは「正の経験」として accumulatesし,好ましくないエピソードがあったときは「negativeの経験」として accumulates できるようにした． It's good to save money and use it well.エピソードにEncounter with するように Action decision できるようになった．このAIモデルを用いたロボットデモンストレーションをロボカップジャパンオープン2022でDisclosureし,＠Home Won the first place in Open Platform League's Technical Challenge. One side, レザバーコンピューティングの拡chargeでは, plural のリードアウトを备える「マルチリードアウトレザバーコンピューティング」の constitute the study method をtest case した. Normally レザバーコンピューティングは, learn を Dan うリードアウトとして単一の Linear shape モデルを备えるが, 単一の Linear shape モデルで学データにSuitabilityできるabilitiesにはlimitがあることにaddえ,継続学を行うとLearning from the past is not achieved, and the forgetfulness of destruction is born. This study is about the purpose of this study.また,単にnumberを勗やすのではなく, similar to するタスクについては Same as じリードアウトをmakes うように self-organized function を additional し, high efficiency い実equipment を実appears している．ここでGet the results of SIS, the Electronic Information and Communications Society スマートインフォメディアシステム (SIS) Research Society report で, SIS Research Society Award for outstanding research.

项目成果

海馬モデルによる経験の蓄積と想起に基づくホームサービスロボットの行動生成

基于海马模型的经验积累和回忆的家庭服务机器人行为生成

• 发表时间: 2022
• 作者: Akinobu Mizutani;Ichiro Kawashima;Yuichiro Tanaka;Hakaru Tamukoh;Katsumi Tateno;Osamu Nomura;Takashi Morie;水谷彰伸，川島一郎，田中悠一朗，田向権，立野勝巳，野村修，森江隆
• 通讯作者: 水谷彰伸，川島一郎，田中悠一朗，田向権，立野勝巳，野村修，森江隆

Multiple memory accumulation and recall by a hippocampus model reflecting emotional values

反映情感价值的海马模型的多重记忆积累和回忆

• 发表时间: 2023
• 作者: Akinobu Mizutani;Yuichiro Tanaka;Hakaru Tamukoh;Katsumi Tateno;Osamu Nomura;Takashi Morie
• 通讯作者: Takashi Morie

Hardware-oriented Brain-inspired Model with Memory Accumulation and Recall Functions to Generate Actions of Home Service Robots

面向硬件的类脑模型，具有记忆积累和调用功能，可生成家庭服务机器人的动作

• 发表时间: 2022
• 作者: Akinobu Mizutani;Ichiro Kawashima;Yuichiro Tanaka;Hakaru Tamukoh;Katsumi Tateno;Osamu Nomura;Takashi Morie
• 通讯作者: Takashi Morie

レザバー計算による組込み指向型音声分類システム

具有存储计算功能的嵌入式定向语音分类系统

• 发表时间: 2022
• 作者: Akinobu Mizutani;Ichiro Kawashima;Yuichiro Tanaka;Hakaru Tamukoh;Katsumi Tateno;Osamu Nomura;Takashi Morie;水谷彰伸，川島一郎，田中悠一朗，田向権，立野勝巳，野村修，森江隆;田中 悠一朗，内野 壱星，大栗 一敦，田向 権
• 通讯作者: 田中 悠一朗，内野 壱星，大栗 一敦，田向 権