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 imitate し た generic AI ハ ー ド ウ ェ ア be the first step is の と し て, 2022 annual は seahorses, tonsil モ デ ル の company, filling, ahead before the wild モ デ ル の ベ ー ス と な る レ ザ バ ー コ ン ピ ュ ー テ ィ ン グ の company, filling line を っ た. The hippocampus, amygdala モ デ ル の company, filling で は, モ デ ル に hearts 価 numerical を import し, ロ ボ ッ ト に と っ て good ま し い エ ピ ソ ー ド が あ っ た と き は "is の 経 験" と し て accumulation し, good ま し く な い エ ピ ソ ー ド が あ っ た と き は "negative の 経 験" と し て accumulation で き る よ う に し た. こ の accumulation し た 経 験 に を use す る こ と で, ロ ボ ッ ト が good ま し い エ ピ ソ ー ド に encounter す る よ う に action determine で き る よ う に な っ た. こ の AI モ デ ル を with 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 し で disclosure, 2022 @ Home Open Platform economic で Technical Challenge one を get し た. Side, レ ザ バ ー コ ン ピ ュ ー テ ィ ン グ の company, filling で は, plural の リ ー ド ア ウ ト を prepared 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 と そ の learning method を test case し た. Usually レ ザ バ ー コ ン ピ ュ ー テ ィ ン グ は, learning を bear う リ ー ド ア ウ ト と し て 単 a の linear モ デ ル を prepared え る が, 単 a の linear モ デ ル で learning デ ー タ に suitable で き る ability に は limit が あ る こ と に え, 継 続 line learning を う と で from past の studying た パ ラ メ ー タ が saying き さ れ る burst forget が raw じ る. This study で は, リ ー ド ア ウ ト を plural for え る こ と で レ ザ バ ー コ ン ピ ュ ー テ ィ ン グ の function の company, filling line を っ た. ま た, 単 に number を raised や す の で は な く, similar す る タ ス ク に つ い て は with じ リ ー ド ア ウ ト を make う よ う に を additional し organizational function, high rate of unseen の い be loaded を be presently し て い る. は こ こ で have ら れ た achievements, electronic intelligence communication society ス マ ー ト イ ン フ ォ メ デ ィ ア シ ス テ ム report で (SIS) institute し, if SIS research study of excellent reward を who し た.

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