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2014年3月29日 (土)

ロボットの歩行学習

28 March 2014
RIKEN Research Highlights
 
詳細は、リンクを参照して下さい。
 
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 完全自律型ロボットが実現すれば人間の
暮らしが変化すると考えられるが、現在の
ところ最先端の技術をもってしても、
そのような機械を作り出すことは
できない。
 
 一般に既存のロボットにできることは、
管理された環境中で単純かつ適切に構成
された課題を遂行することにとどまる。
 
 ロボットが自然界の予期せぬ障害を
乗り越えるためには、人間と同じように
周囲の環境から学習し、自らの行動を
適応させることができなければならない。
 
 理研脳科学総合研究センター
(BSI)-トヨタ連携センターの
下田真吾連携ユニットリーダー(UL)の
研究チームは今回、環境情報を手掛かり
にロボットの姿勢を適応させる
プログラムを組むことにより、二足歩行
ロボットの歩行能力を飛躍的に向上
させた1。
 
 ロボットが環境に適応するためには、
ちょうど人体内のタンパク質や神経細胞と
同じように、環境に応じて協動する
統合的要素の調整システムが必要である。
 
 研究チームは、ロボットの調整システム
が単純で反射的な動作を高度で有用な行動
に調節することを可能にする「暗黙学習
(tacit learning)」スキームを開発した。
 
 コンピューターモデルは、可変閾値
ニューロン(variable threshold neuron)
と呼ばれる相互作用性のコード構造に
基づいて自然の過程をシミュレートし、
歩行ロボットの36か所の可動関節の制御を
実現する(図1)。
 
 下田ULは、この暗黙学習スキームは
ロボットによる人間との相互作用にも応用
できる可能性があると考えており、
「他の関節の動きに反応して自動的に動く
義手が、1つの重要な用途として期待され
ます」と話す。
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 なかなか良さそうですね。
 
 期待したい。
 
 自動学習能力を持たせるのは難しい。
 
 動物はいとも簡単にやってのける。
 
 脳が学習をどうやって実施しているのか
まだまだ未解明です。

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