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．
本研究では，仮想生活空間認知トレーニング支援システムを提案し，下記の内容を確認した． （１）仮想空間における片づけ行動の振り返りによる認知トレーニングシステムを提案し，健常者に対する実験ではあるが，振り返りありのVR片づけトレーニングシステムは，通常の認知トレーニングと較べて，認知機能を向上させることを確認した． （２）本提案システムは，トレーニングの難易度に応じ，適切なアイテムを設定・追加・削減することにより，認知機能に合わせた段階的な認知トレーニングが実現できる能力を有している．
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