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最新研究

剛体力学系のモデル化を通じた最適制御に関する研究

掲載日2018.3.13


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理工学部 システム創成工学科 准教授
金天海
【知能ロボティクス】

学習を通じた機械動作の改善(人工知能)

自動車、エアコン、電子レンジといった身の回りにある機械の動作は、皆が使いやすいように調整されていますが、個人の好みに合わなかったり、融通がきかなかったりと、不便に感じることも多いと思います。そこで、私たちは機械制御に特化した人工知能を開発しています。提案法では、非常に早い制御周期を持つ「機械」に人工知能を導入するために、数マイクロ秒以下という超高速学習を実現しています。

また、機械制御においては人工知能が誤動作を起こすことがあってはならないため、外部からの調整が無くとも安定に動作する人工知能を開発しました。特に、剛体機械と呼ばれる機械に対して提案法を評価しています(下図)。

賢い/賢くなる 機械が作れます

この人工知能に機械の動作モデルやユーザの好みなどを学習させて[1]などの最適化手法を導入することで、いろいろな賢い機械を作ることができます。

機械の自動化 ・・・ 波の影響をキャンセルしてその場に留まる船や、自動運転の燃費向上など
ユーザの好みを学習する機械 ・・・ リモコン操作をせずとも自分の好みに合わせてくれるエアコンなど
機械の自動調整 ・・・経年劣化や部品破損に対応して動作パターンを修正してくれる機械など
センサの調整・・・筋電センサなど、各種センサの逐次キャリブレーションなど

[1] Chyon Hae Kim and Shigeki Sugano: "Tree Based Trajectory Optimization based on Local Linearity of Continuous Non-linear Dynamics," IEEE Transaction on Automatic Control, Vol. 61, No. 9, pp. 2610-2617, (2016).

ナイスステップな研究者2017に選定

地域の課題解決に取り組んだ研究開発が科学技術の発展に寄与した点が評価され、本研究は文部科学省直轄の科学技術・学術政策研究所より「科学技術への顕著な貢献2017(ナイスステップな研究者)」に選ばれました。

ナイスステップな研究者2017選定者の林文部科学大臣表敬訪問(前列右から3番目が金教授)