カート
会員登録
ログイン
国立精神・神経医療研究センター（NCNP）と早稲田大学の研究グループは8月17日、脳の「予測する仕組み」を応用したAIモデルにより、ロボットが複数の介護動作を学習できることを実証した。研究成果は15日、国際学術誌「Science Advances」に掲載された。
研究グループは、脳が未来の感覚入力を予測し、実際の感覚との差を小さくしながら知覚や行動、学習を行うとする「予測処理」の理論にもとづき、新たなAIモデル「Scalable PV-RNN」を開発。多自由度ヒューマノイドロボット「AIREC」に実装し、マネキンを対象に「体位変換」と「清拭」の2種類の介護動作を学習させた。
開発したAIは、視覚画像と身体感覚から得られる約3万次元の情報を統合し、1つのモデルで異なる介護動作を学習・予測できた。従来のようにタスクごとに別々のAIを設計するのではなく、単一の脳型AIが多様な作業に適応できる可能性を示した。また、視覚情報が不十分な場合に身体感覚で補うなど、人間の脳に似た情報処理特性も確認された。
今回の研究はシミュレーションによる検証で、今後は実際のロボット制御への応用が期待され、将来的には介護に加え、物流、災害対応、製造、家庭支援などへの展開も見込まれる。研究はAMEDの脳神経科学統合プログラムなどの支援を受けて実施された。