瓦礫の山やでこぼこの地面は、車輪では越えられません。
そこで期待されるのが多脚ロボットですが、脚が増えるほど
制御は難しく、歩き方のルールを人が設計する必要がありました。
一方、昆虫は約20万個の神経細胞で、地形の乱れや
脚の欠損にも即座に対応して歩き続けます。
東北大学の研究グループは、タイ王国ウィタヤシリメティー
科学技術大学院大学との国際共同研究で、
公開データセットに収められたナナフシの平地直進歩行のうち、
わずか一区間（18関節・約3〜4歩行周期分）を
教師データとして用いて、敵対的逆強化学習という枠組みを適用し、
昆虫の動きと学習中のエージェントの動きを見分けようとする
「識別器」と、見分けられないほど昆虫らしく動こうとする
「制御方策」とを競わせながら学習を進めるという手法で、
この枠組みが教師データの範囲を超えて働くかを検証。
詳しくはリンク記事でご確認ください。
昆虫の「歩き方」をAIが解読しロボットへ ―数歩分… | プレスリリース・研究成果 | 東北大学 -TOHOKU UNIVERSITY-
【本学研究者情報】 〇大学院工学研究科 准教授 大脇大研究室ウェブサイト 【発表のポイント】 ナナフシ（注1）のわずか数歩分の歩行データから、歩き方を生み出す「報酬構造」（注2）と脚の協調則を、人の設…
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