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J-GLOBAL ID：200902230865800891   整理番号：08A0287491

脳型知性のための一般化自己組織化マップ

著者 (3件)： 古川徹生 (九州工大 大学院生命体工学研究科) ,  徳永憲洋 (九州工大 大学院生命体工学研究科) ,  田向権 (東京農工大 大学院共生科学技術研究院)
資料名： 電子情報通信学会大会講演論文集  (電子情報通信学会ソサイエティ大会講演論文集)
巻： 2008  号： 基礎・境界  ページ： SSS.30-SSS.31  発行年： 2008年03月05日 
JST資料番号： G0508A  ISSN： 1349-1369  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 我々は現在,自律ロボットの脳型知性の開発を目指し,「自己組織化」をキーワードとして研究を行っている。図1は自律ロボット集団による缶けり遊びを示したものである。ロボット達が自律的に遊ぶという行為をするためには高度な脳型知性が必要であり,その中でも自己組織的な能力が必要となる状況は多い。例えば,隠れられる障害物の位置,鬼の場所,行動経路などが埋め込まれたフィールドの地図を,ロボットは外界との相互作用を繰り返しながら自己組織的に構築する必要がある。また,他のロボットとの連携行動も自己組織的に獲得する必要があるだろう。これらを実現するために,我々は自己組織的な能力を備えた脳型知性の理論とアルゴリズムの確立とハードウェアによる実装を行ってきた。まず,基盤となる脳型知性システムとして,我々はKohonenの自己組織化マップ(SOM)をベースにした自己組織化システムの理論とアルゴリズムを確立させた。この自己組織化システムはモジュラー構造のニューラルネットワークとSOMを統合させたものであり,我々はモジュラーネットワーク型SOM(mnSOM)と呼んでいる。mnSOMは一般化されたSOMであり単位モジュールの構造を変えることで様々な課題に対応できる。またmnSOMの派生であるSOMをモジュールとしたSOM²は幾何学をベースとした理論で確立されたものである。次に,mnSOMやSOM²の並列処理化やハードウェアとしての実装も行ってきた。mnSOMやSOM²は多数のモジュールで構成されており,並列的な情報処理を行うハードウェア実装にふさわしい構造である。さらに,これらのアーキテクチャをベースとして,我々は進化型のネットワークである,自己進化型モジュラーネットワーク(SEEM)を提案し,移動ロボットの内部モデル獲得に応用している。本発表では我々の開発した自己組織化システムについて報告を行う。(著者抄録)

シソーラス用語： 脳 ,  *自己組織化特徴マップ ,  モジュール構造 ,  並列アルゴリズム ,  情報処理 ,  計算機アーキテクチャ ,  *移動ロボット ,  *知能ロボット ,  ハードウェア ,  モデル ,  *自律ロボット
準シソーラス用語： 模型 ,  *自己組織化マップ ,  *自律移動ロボット ,  理論モデル

分類 (2件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 脳 ,  知性 ,  一般化 ,  自己組織化マップ