強化学習を用いたロボットの知能化
近年,人工知能・機械学習技術の発展もあり,これらの知能化技術をロボットの環境適応能力や自律性の付与の手段として用いることが期待されています.しかし,強化学習を含む機械学習は,一般的に多くの学習時間を必要とする根本的な問題を抱えています.従って,学習時間を短縮することが,実時間で学習する実ロボットにとって,特に解決すべき重要な課題です.私達は,遺伝的アルゴリズムの概念で説明した学習高速化手法を開発し,より高度なロボットの知能化の実現を目指しています.
トランジスタのしきい値電圧のばらつきによってSRAMが動作不良となる問題に対して、これを救済し歩留まりを向上させる手法を開発しました。まず、オンチップでしきい値電圧を測定する方法を提案し、5mVの精度で検知可能であることを確認しました。さらに、様々なしきい値電圧において、メモリセル(記憶回路の最小単位)に与える電圧を変化させて動作可否を調べることにより、SRAMに与える最適電圧を明らかにしました。なお、本研究はJSPS科研費 (JP23560423)の助成を受けたものです。
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