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J-GLOBAL ID：202402224649770492   整理番号：24A1395516

多種材料の統合に基づく物理リザバー計算を搭載した圧電感知型エンドエフェクタによる非破壊触感識別

Non-Destructive Tactile Identification by Piezoelectric Sensing End-Effectors with Physical Reservoir Computing based on Multi-Material Integration

著者 (6件)： 廣瀬航佑 (山形大学) ,  小川純 (山形大学) ,  渡邉洋輔 (山形大学) ,  Shiblee MD Nahin Islam (山形大学) ,  川上勝 (神戸大学) ,  古川英光 (山形大学)
資料名： 日本ロボット学会誌  (ロボ學)
巻： 42  号： 4  ページ： 380-389(J-STAGE)  発行年： 2024年 
JST資料番号： Y0482A  ISSN： 0289-1824  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： コーディングの迷路を必要とせず,極めて高速に学習できる計算フレームワークは,物理リザバーコンピューティングとして知られている。この計算では,実際の物理システムに何らかのアクションを入力し,システムの観測された非線形ダイナミクスから出力を得る。この出力を機械学習に適用することで,時系列データの予測やパターン認識において高精度を達成できることが示唆されている。そのため,実用性の高い物理リザバーコンピューティングに必要な材料や構造要因の検証が材料工学の観点から行われている。特に,材料の異なる物理的特性が,物理的アクションに応答するリザバーから抽出された時系列データにどのように影響し,それが学習効率にどのようにプラスの影響を与えるかを明らかにすることが重要である。本研究では,人間の口と指に触発された2つのグループの3D構造ポリマー材料からなる2つの圧電感知型エンドエフェクタ,つまりGel BiterとGel Toucherを開発した。次に,物理リザバーコンピューティングの精度と,噛むことと触れることの非破壊触感識別に必要な要素検証について論じる。その結果,両者とも80%以上の触感識別精度を達成し,異なる非線形応答の統合,つまり多次元キャプチャは,精度向上のために使用するリザバーの選択と組み合わせにより,正確な物体認識に有用であることがわかった。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *エンドエフェクタ ,  圧電センサ ,  触覚 ,  軟質材料 ,  ニューラルネットワーク ,  ロボットアーム ,  ロボット ,  物体認識 ,  材料 ,  物質 ,  データ処理 ,  機械学習 ,  周波数応答 ,  リザバーコンピューティング ,  畳込みニューラルネットワーク ,  ソフトロボット ,  高分子材料 ,  深層学習 ,  センサ
準シソーラス用語： 触感 ,  ソフトマテリアル

著者キーワード (4件)： 物理的貯留層計算 ,  圧電センサ ,  触覚識別 ,  軟質材料

分類 (1件)： ロボットの設計・製造・構造要素  (IC04013A)

引用文献 (41件)：

• 1) K. Matthias: “Innovation potentials and pathways merging AI, CPS, and IoT,” Appl Syst Innov, vol.1, no.1, p.5, 2018.
• 2) L.K. Ramasamy, F. Khan, M. Shah, B.V.V.S. Prasad, C. Iwendi and C. Biamba: “Secure smart wearable computing through artificial intelligence-enabled internet of things and cyber-physical systems for health monitoring,” Sensors, vol.22, no.3, 1076, 2022.
• 3) Z.H. Khan, A. Khalid and J. Iqbal: “Towards realizing robotic potential in future intelligent food manufacturing systems,” Innovative food science & emerging technologies, vol.48, pp.11-24, 2018.
• 4) T.M. Fernández-Caramés and P. Fraga-Lamas: “Towards the Internet of smart clothing: A review on IoT wearables and garments for creating intelligent connected e-textiles,” Electronics, vol.7, no.12, p.405, 2018.
• 5) K. Cao, Y. Liu, G. Meng and Q. Sun: “An Overview on Edge Computing Research,” IEEE Access, vol.8, pp.85714-85728, 2020.

タイトルに関連する用語 (9件)： 多種 ,  統合 ,  物理 ,  計算 ,  圧電 ,  感知 ,  エンドエフェクタ ,  触感 ,  識別