【第35回AIセミナー】「ロボットラーニング」

2019/07/16(火)13:00 〜 15:00 開催

ブックマーク

機械学習, 人工知能, ロボット

イベント内容

【第35回AIセミナー】「ロボットラーニング」

産業技術総合研究所人工知能研究センターでは、人工知能研究に関する情報交換を目的として、原則として月に一度、外部の方やセンター内研究者を講師とする人工知能セミナーを開催しています。

2019年7月は「ロボットラーニング」がテーマです。

基本的にどなたでも無料でご参加いただけますが、事前申込が必要です。人工知能に興味のある方は奮ってご参加ください。多くの方々にご参加いただき活発な議論が行われることを期待しています。

要旨

近年のロボットの進化を支える重要な技術が、機械学習に基づくラーニングです。2019年7月は、最先端の研究をされている先生方に、ロボットのラーニングに関する理論や応用展開について解説いただきます。

基本情報

名称：【第35回AIセミナー】「ロボットラーニング」
日時：2019年7月16日（火）13:00-15:00
※通常より早く開始いたします。ご注意ください。
受付時間：12:20-15:00
※ 受付時間外のご来場には、対応できない場合があります。
場所：〒135-0064 東京都江東区青海二丁目5番10号テレコムセンタービル東棟14階
Asia startup office MONO
URL：https://mono.jpn.com/telecom-center-access/
定員：200名
参加費用：無料
主催：産業技術総合研究所人工知能研究センター
連絡先：人工知能セミナー窓口
本セミナーは、国立研究開発法人新エネルギー産業技術総合開発機構（NEDO）による委託事業「次世代人工知能・ロボット中核技術開発（次世代人工知能分野）」による活動となります。

注意事項

他の方に参加の機会をお譲りするためにも、参加ができないと分かった場合は早めのキャンセルをお願いします。
産総研は、お送りいただいた情報をセミナー運営以外の目的には使用しません。
懇親会の予定はありません。

プログラム

13:00-13:45	「確率的生成モデルに基づくロボット学習」長井隆行（大阪大学大学院　基礎工学研究科　教授）概要：ロボットが人のような柔軟な知能を持つための一つのアプローチとして、人の発達や学習の仕方をまねることが有効であると考えている。我々のグループでは、確率的生成モデルを中心として、表現学習、強化学習、時系列学習などを統合することにより、ロボットが概念や行動、言語などを同時に学習する枠組みを提案している。また、これを実ロボットに搭載し、実ロボットが物理的な環境や人とのインタラクションを通して、どのように学習するかを観察している。本セミナーでは、確率的生成モデルを基盤とした統合認知モデルを概観するとともに、今後のロボット知能の方向性について議論する。略歴： 1997年　慶應義塾大学大学院理工学研究科電気工学専攻後期博士課程修了．博士（工学）． 1998年　電気通信大学助手， 2003年　カリフォルニア大学サンディエゴ校客員研究員， 2015年　電気通信大学教授を経て，2018年より大阪大学大学院基礎工学研究科教授．電気通信大学人工知能先端研究センター特任教授，玉川大学脳科学研究所特別研究員，産総研人工知能研究センター客員研究員を兼務．IROS Best Paper Award Finalist，Advanced Robotics Best Paper Award，人工知能学会論文賞など多数受賞．知能ロボティクス，認知発達ロボティクス，記号創発ロボティクス，ロボット学習に関する研究に従事．
13:45-14:30	「ガウス過程とベイズ推論によるロボットの行動学習」松原　崇充（奈良先端科学技術大学　システム情報学分野　特任准教授）概要：ロボットが活躍の場を拡大するためには，不確実環境において知的かつ頑健にタスクを遂行可能な行動計画・学習技術が不可欠である．本講演では，ガウス過程とベイズ推論の枠組みを用いて，環境と相互作用を通じて収集された経験データから最適行動を計画・学習するアプローチに焦点をあてる．行動計画においてボトルネックとなる計算時間を低減する近似計算手法（解析的モーメントマッチングやスパースガウス過程の変分学習など）の解説を交えつつ，我々の研究室で取り組んでいるモデルベース・フリー強化学習や能動フィルタリングのアルゴリズムおよび小型船舶の自動運転や双腕ロボットによる物体探索などの応用事例を紹介する．　略歴： 2007年12月　奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科博士課程修了．2008年1月同大学同研究科助教， 2016年1月　准教授を経て，2019年1月より特任准教授（テニュア・トラック教員）． 2008年4月よりATR脳情報研究所，2016年10月より産業技術総合研究所客員研究員． 2013年1月から2014年1月まで和蘭ラドバウド大学ナイメーヘン校客員研究員. 2011年度計測自動制御学会学術奨励賞（研究奨励賞），平成24年度および平成30年度日本神経回路学会論文賞，RSJ/KROS Distinguished Interdisciplinary Research Award (RO-MAN2015)，2016IEEE-RAS Humanoids Best Oral Paper Award などを受賞．機械学習や最適制御，強化学習を用いたロボットやインタフェースの知能化研究に従事．IEEE，日本神経回路学会，計測自動制御学会などの会員．（日本ロボット学会正会員）
14:30-15:00	「機械学習技術の産業用ロボットへの展開」堂前幸康（産総研人工知能研究センターオートメーション研究チーム長）概要：産業用ロボットへの機械学習技術の展開状況を示す。近年進んだセンサベースによるピッキングやマテリアルハンドリングの状況を紹介し、機械学習を利用した最新技術の事例を紹介する。特徴量設計に基づく認識技術との統合や、実機を使わない学習などの最新事例を示す。略歴：博士（情報科学、北海道大学）。三菱電機株式会社の主席研究員を経て、2018年国立研究開発法人産業技術研究所入所、現在オートメーション研究チーム長。