研究 – 田向研究室

RESEARCH TOPICS

研究内容

田向研究室では、「エッジAIをロボットに組み込む」ことを戦略的支柱として据えています。つまり、AIをFPGAやASICのようなディジタル回路に実装し、それを家庭用サービスロボットや双腕ロボット、業務支援ロボットに搭載することを目指しています。

01

脳型AI

海馬、扁桃体、前頭前野などの脳の機能を参考にしたホームサービスロボット向け脳型人工知能モデルの実現する。大規模データからは得ることができない、各家庭での経験から得られる知識を獲得する人工知能モデルを設計し、ホームサービスロボットへ組込むほか、集積回路を用いた高効率・低消費電力での処理実現を目指す。
02

ディジタル回路

高性能かつ低消費電力なディジタル回路設計技術の確立を目指し、AI・IoT時代に対応したハードウェアアクセラレータや専用プロセッサの開発を行う。FPGA実装からASIC設計まで幅広く取り組み、エッジコンピューティングやリアルタイム処理を実現する次世代ディジタルシステムの基盤技術を創出する。
03

リアルワールドロボティクス

不確実性の多い実環境へのロボット応用を目的とし、空間・タスクの理解を通じたヒューマンロボットインタラクションを実現するための研究を行う。模倣学習のような汎用的なモデルから、固有環境に即時適応を目指すエッジAIまで、幅広い研究分野をターゲットとし、多方面からの課題解決を目指す。
04

リザバーコンピューティング
（田中研共同）

組込みシステムを指向したAI理論を確立するため、学習が軽量であるレザバーコンピューティングに着目し、その最適な構成法を探索する。レザバーを用いることで、現行AIが担う機能の軽量化、および現行AIの弱点である個別環境への即時適応機能を実現し、サービスロボットなどの基盤技術として応用する。
05

データセット生成

あるモノに最適な知性を創ることを目指して、データセントリックなアプローチでAIを開発し、ロボットが自律的に置かれた環境に最適化する方法を実現する。データを生成する手法を武器とし、AIモデルの学習精度向上・学習効率化、AIモデルの軽量化など幅広く寄与できるバックエンドな技術開発を行なう。
06

アナログ回路

人間のように柔軟に「考える」エッジAIチップの開発を目指す。時間領域を活用したアナログ回路技術と新規不揮発性メモリを融合した集積回路を設計するとともに、それに適した脳のダイナミクスに基づく脳型AIモデルを創出している。
07

ロボットシステム

自律型ロボットの社会実装を加速させることを目標に、導入・活用プロセスに潜む課題を抽出し、その解決手法を探求している。とりわけ、多機能かつ知能的なロボットを効率的かつ円滑に社会へ展開するため、導入コストや時間の最小化を重視した知的処理システムを推進している。