運動モードを自己組織的に切り替える ニューラルネットワーク学習を実現 生物の動きを模倣できるAI開発に期待

運動モードを自己組織的に切り替えるニューラルネットワーク学習を実現生物の動きを模倣できるAI開発に期待

2023年6月14日 11:00 | プレスリリース?研究成果

【本学研究者情报】

〇大学院工学研究科ロボティクス専攻　
教授林部充宏

【発表のポイント】

人间の身体运动をつかさどる姿势制御モードの自动切替え机构を环境に応じて自己组织的に実行できるニューラルネットワーク^（注¹^）を构筑しました。
従来必要であった事前の身体力学情报が不要で、运动経験と强化学习のみにより自己组织化现象^（注²^）が再现可能です。
学习したニューラルネットワークは、连続的なタスク変化さらには未学习范囲の身体条件にも适応可能であることを実証しました。

【概要】

　人间など生物は运动や环境条件に応じて自己组织的に身体の関节駆动のパターンを巧みに切替えています。人间の姿势制御は主に足首関节と股関节の协调运动により行われています。身体の揺动が小さくバランスの余裕がある时には足首関节と股関节は同じ方向に同相で制御され、身体の揺动が大きくバランスの余裕がなくなる时には逆相で制御されていることが知られています。このような生物の自己组织的振る舞いには、常に"いつ"、"どのように"なめらかに切替えるかを自己组织的に判断することが必要とされます。そのうえ成长?加齢による身体特性の変化など様々な要因も加わるため、力学条件に応じた自动的な运动モード切替えを础滨で再现することは容易ではありません。

　东北大学大学院工学研究科の林部充宏教授とGuanda Li（グアンダリ）大学院生およびKeli Shen（ケリーシェン）大学院生（研究当時）らの研究グループは、事前の身体力学モデルを想定することなく、運動周波数に着目することで力学条件に応じて運動モードを適応的に調整できるニューラルネットワークを構築することに成功しました。

　本研究成果は、科学誌Scientific Reportsに2023年6月2日付けで掲載されました。