フラッシュ2022年3月9日

• 大阪大学、物理システムを低コストで制御するAIを開発

  by MITテクノロジーレビュー編集部 [MIT Technology Review Japan]

  大阪大学の研究チームは、ロボットやドローン、自動車といった物理システムを制御し、さまざまなタスクを実行するための機能を、低コストで学習する人工知能（AI）技術を開発した。数値実験では自律型移動ロボットの制御において、約200種類のタスクを一度に学習するシミュレーションを実行し、従来法に比べてメモリー消費量を24分の1に削減できた。

  従来の方式では、センサー情報から物理システムの制御情報を生成するためには、タスクごとに学習モデル（ニューラル･ネットワーク）を用意する必要がある。研究チームは、さまざまなタスクをベクトルに変換する学習モデルを構築し、得られたベクトルをセンサー情報とともに学習モデルに入力して、制御情報を生成するようにした。

  同チームが発案した手法では、タスクの数に関わらず、タスクをベクトルに変換する学習モデルと、制御情報を生成する学習モデルのみを訓練すればよいことになる。そのため、従来よりもメモリー消費の削減と、学習効率の向上が期待できる。同研究成果は3月8日に、IEEEロボティクス・アンド・オートメーション・レターズ（IEEE Robotics and Automation Letters）に掲載された。

  （中條）

  • 3

• 人気の記事ランキング

  1. Inside the controversial tree farms powering Apple’s carbon neutral goal 1日100万本の植林が生む 広大な「緑の砂漠」 ブラジル・セラードの光と影
  2. Synthesia’s AI clones are more expressive than ever. Soon they’ll be able to talk back. 「不気味の谷」越え近づく？ 進化した最新AIクローン技術
  3. This American nuclear company could help India’s thorium dream インドが描いた「トリウムの夢」、米企業の燃料技術で花開くか
  4. Inside the controversial tree farms powering Apple’s carbon neutral goal 1日100万本の植林が生む 広大な「緑の砂漠」 ブラジル・セラードの光と影