2012年研究カタログ
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研究のポイント研究のねらい研究内容連携可能な技術・知財一次視覚野の特性の再現(開発支援ツールの画面)大脳皮質と提案モデルとの対応●特許出願情報 特願2009-107253(2009/4/27) 「確率的推論装置」●ソフトウエア アルゴリズム開発支援ツール 「BESOM-lab Ver.1.0」 大脳皮質は脳の中で認識・思考・言語理解・運動制御などの機能に関係する重要な組織です。 我々が提案する大脳皮質の計算論的モデルは、複数の機械学習技術(ベイジアンネット、自己組織化マップ、スパース符号化、非線形独立成分分析、強化学習)を、脳に関する知見をもとにして組み合わせたものです。 このモデルに基づいて、脳と同じ高い汎化性能と優れた計算効率を持つ機械学習アルゴリズムの実現を目指しています。 神経科学と機械学習技術の進展により、かつては夢だと思われていた「人間のような知能を持つロボット」の実現に道が開かれつつあります。 2003年に現れた大脳皮質ベイジアンネットモデルによって、大脳皮質に関する膨大な知見が近年急速に統合されつつあります。また、 2006 年には deep learning と呼ばれる大規模ニューラルネットのブレークスルーが起きています。我々はこれらの進展を踏まえて、工学的に有用性の高い大脳皮質モデルの構築に取り組んでいます。 ●人間のような知能を持つロボットを実現可能に ●知能をつかさどる大脳皮質の性能の人工的な再現を目指す ●高速で大規模化可能な認識・学習アルゴリズムを開発中■ 研究担当:一杉裕志 ■ ヒューマンライフテクノロジー研究部門 脳機能計測研究グループ■ 連携担当:本間一弘 /池田喜一 大脳皮質の性能を再現する機械学習アルゴリズムの実現に向けて● 研究拠点つくば中央137ライフサイエンス分野第6会場L-58L-58

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