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ホーム選択的汎化作用を有する強化学習
SDGsの分類
研究テーマ
IT・IoT・AI・ロボティクス
学科の分類
情報科学部ネットワークデザイン学科

選択的汎化作用を有する強化学習

情報科学部

ネットワークデザイン学科

学習モデリング研究室

平嶋洋一 准教授

配置問題強化学習最適化

強化学習における学習効率改善手法として,価値関数を構成するために関数近似手法を利用する方法が知られています.これらは, 関数近似手法が持つ汎化作用を利用して,価値関数に対する複数の入力間で学習効果を共有します. しかし,関数近似手法の汎化作用を問題に応じて適切に設定することは難しく,特に,汎化を設定した複数入力に対して異なる対応が必要になる場合に学習効率が低下します. そこで本技術では,汎化作用が機能する領域が選択可能なSG-CMAC(Cerebellar Model Articulation Controller with Selective Generalization)を提案しています.提案手法では,汎化不要な一部入力に対し,CMACとは独立に参照表を構成し,量子化したこれら入力の各値に対して,CMACモジュールを割り当てます.

従来のCMACによる汎化

SG-CMAC(CMAC with Selective Generalization)

例題:7要素化学プラント最適配置問題

2次元空間上のフィールドに,化学プラントの構成要素を配置します.要素間距離の制約を満たしつつ,総パイプ長を最小化することが目的です.

SG-CMACによる汎化

方法(A)はすべてのシミュレーションで最適解を導出しました.また,方法(B)より少ない試行回数で最適解を導出していることがわかります.

学習性能の比較

横軸は試行回数,縦軸は導出した総パイプ長の最小値を表しています.各結果は,異なる初期値に対して10回の独立したシミュレーション行い,これらの空間平均をとっています.

研究者INFO: 情報科学部 ネットワークデザイン学科 学習モデリング研究室 平嶋洋一 准教授

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地嵜 頌子

組合せデザインの深層学習への応用

深層学習においてドロップアウトと呼ばれる手法が用いられている. これは多層型 ニューラルネットワークにおいて, その層ごとに一定の確率でノードを無効にして学習 を行う手法である. 訓練データに過度に適応した学習をしてしまう過学習と呼ばれる 現象に対して有用であるとされ広く使用されている. ドロップアウトを用いたとき, 各 ノードの使用頻度のばらつきは小さくなるが, 層間の辺の使用頻度のばらつきは大きく なる. 本研究では, ドロップアウト法において辺の使用頻度を一定にするような組合せデザイン (dropout design) を定義し, 関連する組合せ構造についてまとめ, その構成法について提案する.

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欠陥データを利用したソフトウェアプロジェクト比較手法に関する研究

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カメラを用いた人の非接触状態計測

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シミュレーションによる半導体デバイスの解析・設計支援技術

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米田 達郎

双児宮の名称変化

語彙の変化をヒトが意図的に起こすことは一般的にはない。自然に変化していくものである。しかし、十二宮の名称は明治になってから学術的に変化する。これはギリシア神話とも密接に結びつくかとも思われるが、何よりも世界基準に合わせるということもあると思われる。ここでは、双児宮の名称変化について、幕末から明治にかけて陰陽宮・双兄宮・双女宮が双児宮へと変化する過程を記述的に確認しつつ、双児宮へと名称変化した背景について考察する。 本研究では、理科学語彙の歴史的な変化を取り上げているが、それは生活語彙・教育語彙の変化ともいえる。多方面に派生する研究の一側面である。

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植物画像を対象とした枝の構造復元

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皆川 健多郎

ものづくり人材育成のための教材開発とその検証

生産性向上はモノづくり現場のみならず、多くの現場における喫緊の課題となっている。かつてはこれらの課題に取り組む人材育成は、小集団活動やOJTも含め活発におこなわれていたが、長引く景気低迷、生産の海外移転などにより、近年ではその取り組みは必ずしも十分とは言えない。特にモノづくり現場では人口減少に伴う人手不足、またその対応としての外国人労働者の受け入れなど、生産性向上への対応は急務といえる。本研究代表者は、これまで1,000回を超える製造現場訪問を通じて、現場での実態を把握するとともに、問題解決のための教材開発ならびに教材を活用したセミナーの実施を進めてきた。さらにここにIoTも融合し、さまざまな現場にて自律的に生産性向上を実現する取り組みの推進と、経営工学(管理技術)の普及を目的としている。

宮脇 健三郎

ROS対応オリジナルロボットによるPBL教育

大阪工業大学ではロボカップジャパンオープンにおいて@ホームリーグという競技に2011年から参加し,PBLのテーマとして活用している. PBLにおいては小型の車輪移動ロボットと大型の競技用ロボットを使い分け,効率的に学習を進められるように配慮している。

奥野 弘嗣

照明変化に頑強な小型知能ビジョンシステム

本技術のコアは,視覚神経系が行っている情報処理(視覚信号の対数変換や空間バンドパスフィルタ等)を実装した回路にある.本回路は,視覚神経系を模倣した並列演算を活用して,省電力で,照明強度や照明色の変化にほとんど影響されることなく多数の視覚特徴(色・方位別輪郭等)を検出することが出来る.この回路を実装したFPGAとイメージセンサからなるロボットビジョンシステムは,1辺4cm程度の小さなサイズで,多数の視覚特徴を実時間で出力できる.

村尾 純子

自律的学習者育成のための 英語教材の開発および研究

自律的学習者育成の方策は、学習者の個性や環境などによって異なるため、すべての学習者に適した教材の提供は難しい。読書のような従来の学習方法から、podcastやMOOCsなどのオンライン教材に至るまで多種多様な学習方法があり、個性に合わせた最適な学習法が選択されることが、語学学習を長続きさせる秘訣である。学習者個人の様々なニーズに対応できるe-learning教材や大学の英語授業に使用する教科書など、授業内および授業外での英語学習に効果的な教材の開発を行う。また、言語は意思伝達手段であると同時に、その言語体系を支える文化の集積でもある。異文化理解のため他国の文学の研究も行い、単なる語学習得だけに留まらない教育を目指す。

山本 雄平

IoTを活用した子育て支援に関する研究

我が国では,少子高齢化が進み,介護や子育ての肉体的,心理的,経済的な負担感の増大が課題となっている.中でも,排泄時のおむつ交換は,不定期に発生することと衛生面の問題から早期に解消することが必要であり,そのタイミングを検出することが求められている.こうした背景の下,本研究では,IoTデバイスと空気の成分を計測する臭気センサを用いて,おむつ交換のタイミングの検出と可視化を試みる.

吉村 勉

高速通信用発振器の相互干渉解析と自動補正に関する研究

近年の高速・高密度の大規模集積回路において,内蔵する発振器の性能がクロック同期系デジタル回路の処理速度に大きな影響を与える。そこで問題となるのが複数の発振器間の相互干渉である。私たちは今まで発振器の干渉ノイズのモデル化およびその実証と,位相同期回路における干渉ノイズの影響について研究してきた。特に完全同期にある発振器間の相互干渉において,小規模の補正回路でその影響を低減する手法を考案し,いくつかの知見を独自に得ている。本研究ではその知見をさらに一般的な凖同期の相互干渉の低減に適用し,今までにない新しい手法での相互干渉の影響削減の提案を行いたいと考えている。

井上 明

ICTを活用した教育手法の提案・教材開発の実践

次世代アクティブ・ラーニング手法「ReBaLe(レバレ)®」の提案・実践,「ティンカリング」(身の回りにあるものを自由に組み合わせること)の概念を取り入れたプログラミング学習ツール"YubiTus"、IoTを活用したデジタル学習デバイス"EduDesk"などの研究を進めています。 *ReBaleは富士通株式会社の登録商標です

牛田 俊

自己組織化マップを用いた模倣による小型ヒューマノイドロボットの動作制御

 日常生活の中で活躍するロボットには, 周囲の環境に合わせ臨機応変に動作することが求められる. ロボットに臨機応変な動作をさせるには, ロボットに他者の動作を模倣をさせることが有効である. ロボットは模倣により, 事前にプログラミングされていない新たな動作を獲得する. 本研究では, ロボットが人間のように新たな動作を獲得するシステムを構築することを目的とし, 自己組織化マップ (SOM: Self-Organizing Map) とモーションキャプチャシステムを用いて, 他者の動作を模倣させることにより, ヒューマノイドロボットの高度な動作制御の実現を目指す.

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