サイバーローデントプロジェクト
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近年の人工ニューラルネットワークや機械学習の理論の進展により， 様々な目的指向の行動を学習するロボットや仮想エージェントを作ることができるようになりました． しかしながら， 学習システムの性能は
などに強く依存します． これらのメタパラメータの設定は与えられた学習課題や環境条件によって大きく異なり， 多くの場合人間の勘や試行錯誤によって調整されていました． このことがロボットを実世界で動作させる際の大きな問題の一つとなっています． それに比べ，実際の生物は外部からメタパラメータ等を調整されることなく， 自己保存と自己複製といった拘束条件を満足しつつ， 次々と新しい行動を自主的に獲得しています．
サイバーローデントプロジェクトの目的は，自己保存と自己複製 といった実際の生物と同様の拘束条件のもとで， 環境や他の人工エージェントや生物と相互作用しながら， 様々な行動を獲得させるための学習アルゴリズムを開発することです．
私たちはそのような機能を持った小型ロボット群サイバーローデントを開発し， 強化学習や進化的計算法の理論をもとにした学習メカニズムについて研究しています． サイバーローデントには，近接距離センサ，全方位視覚システム， 加速度センサ，ジャイロなど多様なセンサがあります． また，サイバーローデント自身の状態を外部に対して表現するために 3 色の LED を持っています．
サイバーローデントの大きな特徴として，充電能力とプログラム交換機能があります． サイバーローデントは，環境中に配置された電池パックを捕獲，充電することで， 生存し続けることができます． また，赤外線通信を用いて他のサイバーローデントと学習結果等を交換することで， 新たなプログラムを生成することができます．
我々は上記の要素を自律的に適応させる，生物学的に妥当な計算論的枠組を開発することを目指している． 現在，以下のテーマに取り組んでいます．
個別のテーマの詳細については， 研究課題のページを参照してください．