超スマート社会の実現に向けた次世代のBeyond AI技術の開発

● 研究テーマ

• ❖ スマートビジョンに基づくロボット制御技術の研究開発
• ❖ AIの限界を越える人工生命に基づく超知能モデルの開発とその応用
• ❖ 深海採鉱機向け画像計測システムの研究開発

● 分野

人工知能、ロボティックス、海中光学

● キーワード

深層学習、強化学習、脳知能(Brain Intelligence)、コンピュータビジョン、ロボット制御

● 実施中の研究概要

❖ スマートビジョンに基づくロボット制御技術の研究開発
本研究は、様々な種類のイメージングセンサの信号に含まれる真に必要な情報を、人工知能をベースとした新たな手法により抽出し、複雑な環境に対する頑健性を飛躍的に向上させる新たなロボットビジョン技術と制御技術の確立を目的とする。 そのために、ベースとした異なるイメージングセンサの性能を検討し、 ロバスト人工知能や認識技術を確立し、それらを有効に利用するロボットビジョン制御システムを開発している。

❖ AIの限界を越える人工生命に基づく超知能モデルの開発とその応用
近年、欧米などの先進国及び中国をはじめとした新興国の双方において、改めて人工知能が成長の鍵として注目を集めており、特に情報通信技術（ICT）やロボット技術（RT）を中心とした人工知能の新しい技術の開発を進めている。本研究では単に次世代人工知能技術の開発を行うことではなく、「Beyond AI」という新たな汎用型知能認知技術の開発を目標とする。具体的には、記憶機能がある人工生命を利用し、経験のない事象に対して、発想能力を持つ「Brain Intelligence、BI」という知能学習モデルを開発している。また、開発したBI知能学習モデルを利用して自動運転車、精密医療、産業ロボット等での実証実験も行っている。

❖ 深海採鉱機向け画像計測システムの研究開発
日本の排他的経済水域（EEZ）と大陸棚には、金属・レアエレメント類を含有する黒鉱型海底熱水鉱床やコバルトリッチクラストなどの深海底鉱物資源の有望海域が多数発見されており、黒鉱型海底熱水鉱床では世界第１位、コバルトリッチクラストでは米国に次いで世界第２位の潜在的資源量があると推定される。しかし、潜在的有望海域から、資源的に魅力のある場所を絞り込む方法は完全には確立されておらず、また、深海海底における採鉱技術が始まるので、その鉱蔵の探査と採取活動には、新たな調査技術の開発や有効な採掘技術が必要である。本研究ではセンサ技術、画像解析技術、光学技術を用いてこれらの問題を克服する研究を行っている。

● 特徴ある実験機器、設備

特徴ある実験機器、設備多数。研究室ホームページをご覧ください。

● 過去の共同研究、受託研究、産業界への技術移転などの実績

【共同研究】
①『デンソーLean Automation共同研究講座』(２０２０ー２０２１)

● 過去の業績

【論文】H. Lu, M. Zhang, X. Xu, Y. Li, H.T. Shen, “Deep Fuzzy Hashing Network for Efficient Image Retrieval”, IEEE Transactions on Fuzzy Systems, vol.29, no.1, pp.166-176, 2021.
【著書】H. Lu, Y. Li, Artificial Intelligence and Computer Vision, Springer (2017)　
【著書】H. Lu, X. Xu, Artificial Intelligence and Robotics, Springer (2018)　

● 関連リンク先

❖ 研究室ホームページ

• https://ericlab.org/

❖ より詳しい研究者情報

https://hyokadb02.jimu.kyutech.ac.jp/html/100000960_ja.html