【オンライン開催】第146回 「機械学習の発展とロボット工学への応用」

口　上：

　機械学習をロボット分野に応用した研究は，近年ロボット分野の中核と言っても過言ではないくらいの注目を集めています．2022年5月に開催された「ロボットのための強化学習／深層強化学習」においても参加者数が多く，関心が高いことが示されています．本セミナーでは，幅広い分野から研究者の方々を講師に迎え，初学者のための基礎知識を中心にしつつ，手法を適用する際の課題，さらには最新の研究事例や今後の方向性についても紹介していただきます．

オーガナイザー：大賀 淳一郎（株式会社 東芝）

講演内容：

10:00-10:10 ＜開会挨拶・講師紹介＞

10:10-11:40 第1話　画像認識における深層学習モデルの動向 - CNNから最新モデルViTまでを解説 -

中部大学 藤吉 弘亘

 本講演では，画像認識タスクにおける深層学習モデルとして，CNN(Convolutional Neural Network)から最新のVision Transfomerまで，その仕組みについて解説する．また，特徴表現という観点から各モデルの性質を明らかにし，自己教師あり学習などの最新動向についても紹介する．

11:40-12:40＜休憩（昼食）＞

12:40-13:40 第2話　自然言語処理に用いられる深層学習 -基礎から大規模言語モデルと応用までを解説–

理化学研究所 栗田 修平

 自然言語処理は深層学習技術を取り入れたことで大きな飛躍の時代を迎え，さらには大規模言語モデル（Large Language Model）技術により驚異的と言えるほど自然な言語処理が可能になってきている．本講演では，深層学習時代の言語処理技術を順番に解説していくとともに，Transformerなど大規模言語モデルを支える技術を紹介する．さらに，大規模言語モデルにより分野をまたいで今後どのような応用が可能になるか，探っていく予定でいる．

13:40-13:50 ＜休憩＞

13:50-14:50 第3話　ロボットの教示と動作生成のための機械学習

埼玉大学 辻 俊明

  組立て，研磨等において，ロボットの操作物と環境との接触状態が時々刻々と変化するタスクをコンタクトリッチタスクと呼ぶ．教示の難易度が高く，かつ環境変動の影響を受けやすいのでその動作生成には多くの実践的ノウハウが必要である．そこで本講演ではコンタクトリッチタスクの基礎となる力制御とそれに基づく動作生成の技術を紹介する．そして模倣学習や強化学習の技術がどのように動作生成に応用されているか，どのようなアーキテクチャの設計が有効か，事例を交えながら解説する．

14:50-15:00 ＜休憩＞

15:00-16:00 第4話 リザーバコンピューティングの設計と応用

情報学研究所 小林 泰介

  本講演では，時系列データを取り扱う再帰型ニューラルネットワークの一種であり小脳のモデルともされるリザーバコンピューティングを概説する．リザーバコンピューティングを安定に動作させるための設計要件や長期的な記憶を保持するための最新手法などを，根底に流れる「最小の複雑性」を目指した構成論を踏まえて紹介する．合わせて，リザーバコンピューティングの特性を積極的に活用したロボット・AI技術について最新動向を紹介する．

16:00-16:10 ＜休憩＞

16:10-16:50 第5話 　パネルディスカッション

  講師の先生方全員にご参加いただき，本セミナーに関わる話題についてパネルディスカッションを行います．参加者のみなさま含めて，活発なご議論をお願いします．

16:50-17:00 ＜閉会挨拶＞

参加申込方法 

必ず参加申込みおよび参加費のお支払い方法のご案内ページをご確認の上，下記よりお申し込みください．

※運用方法の変更により（オンライン配信のタイムシフト配信(見逃し配信)の実施）、第132回セミナーより申込後のキャンセルは一切不可と致します。

※本セミナーは2023年度の賛助会員招待券（有効期限：2023/12/31）をご利用いただけます。