リスク感受性の高いロボット制御のための探索ベースの自己注意モデル学習

自己注意メカニズムに基づいたリスク感受性ロボット制御の探討 研究背景 ロボット制御における運動学と動力学は、任務を正確に遂行するための重要な要素です。ほとんどのロボット制御スキームは、多様なモデルに依存して任務の最適化、スケジューリング、および優先順位制御を実現しています。しかし、伝統的なモデルの動的特性の計算は通常複雑であり、誤差が発生しやすいという問題があります。この問題を解決するために、機械学習や強化学習技術を使用してモデルを自動取得することが可能な代替案として現れました。しかし、実際のロボットシステムに直接適用する際には、急激な運動変化や望ましくない行動出力のリスクが存在します。 研究の出所 本論文はソウル国立大学およびローザンヌ連邦工科大学からのDongwook Kim、Sudon...

バイオインスパイアされた3Dプリント人工肢がサイボーグ昆虫の自動姿勢修正を支援

バイオインスパイアされた3Dプリント人工肢がサイボーグ昆虫の自動姿勢修正を支援

研究背景 救援任務において、捜索救助の効率を向上させる新しい解決策として、電子バックパックと昆虫を組み合わせたサイボーグ昆虫(cyborg insects)の利用が注目されています。これらの昆虫は、生物と電子技術の長所を結合し、通信、感知、制御のための追加電子バックパックが装着されています。しかし、追加装置は昆虫のバランスに影響を与え、特に自らを直立させる(self-righting)動作に影響します。昆虫が任務中に落下や事故に遭遇した場合、元の機械装置が原因で転倒し自由に動けなくなる可能性があります。この課題に対処するため、本研究では、ナナホシテントウの自らを直立させる動作を模倣したバイオニック3Dプリント人工肢を導入し、サイボーグ昆虫の複雑かつ予測不可能な条件下での柔軟性を向上させること...

生成セルオートマタを使用した金のキラル形態生成の研究

生成型セルオートマトンを用いた金のキラル形態発生の研究 背景と研究目的 キラリティー(chirality)は自然界に遍在し、特定の分子相互作用や多スケール結合を通じてシステム間で伝播および増幅されることがある。しかし、キラリティー形成のメカニズムや成長過程の主要ステップはまだ完全には理解されていません。本研究では、実験結果に基づく生成型セルオートマトン(cellular automata, CA)人工ニューラルネットワークをトレーニングし、非キラルからキラル形態への金ナノ粒子の識別可能な二つの経路を特定しました。キラリティーは初期段階ではエナンチオマー高指数平面境界での非対称成長の性質によって決定されます。深層学習に基づくキラル形態生成の説明は、理論的理解を提供するだけでなく、未知の交差経路...

機械学習と組合化学を使用したmRNA送達のための可イオン化脂質発見の加速

机器学習と組合せ化学を利用してmRNA送達のための可イオン化脂質の発見を加速する 研究背景 メッセンジャーRNA(mRNA)治療の潜在能力を最大限に引き出すためには、脂質ナノ粒子(LNPs)のツールキットを拡張することが重要です。しかし、LNPs開発の主要なボトルネックは、新しい可イオン化脂質を識別することである。既存の研究では、LNPsが特定の組織または細胞にmRNAを送達するのに顕著な効果を示していることが明らかにされています。クラシックなLNPsの処方は通常、イオン化脂質、コレステロール、補助脂質、及びポリエチレングリコール化脂質(PEG脂質)から構成されており、特にイオン化脂質はmRNAの積載及びエンドソームからの逃避において重要な役割を果たしている。 近年、LNPsは臨床応用の分野...

非対称制約ゼロサムゲームのためのニューラルクリティック技術を統合した高度な最適追跡

学術報告:先進最適追跡と神経ネットワーク評価技術の統合による非対称制約ゼロサムゲームの研究 背景と研究課題 現代の制御分野において、ゲーム理論は、少なくとも二人のプレイヤーの相互決定問題を含む、知的意思決定者間の競争と協力を研究する数学モデルである。近年、微分ゲームは制御分野でますます注目を集めている。複雑な外乱システムの最適制御問題に直面する際、通常これをゼロサムゲーム(Zero-Sum Game, ZSG)と見なす。システムの制御問題が異なる制御戦略を含み、外乱がない場合、非ゼロサムゲーム(Non-ZSG)と呼ばれる。しかし、実際のシステムには様々な外乱が存在するため、外乱がシステム性能に与える影響を軽減するために、ZSG問題をさらに考慮することが非常に重要である。 特に連続時間(Con...

DNN生成コンテンツのための不可視で頑丈な保護方法

深層神経ネットワーク生成コンテンツの不可視かつロバストな保護方法 学術的背景 近年、深層学習モデルが工学アプリケーションで革命的な発展と広範な応用を見せており、ChatGPTやDALL⋅E 2のような現象的なアプリケーションが次々と登場し、人々の日常生活に深い影響を与えています。同時に、人々はオープンソースの深層学習技術を利用して、画像スタイル転移や画像のカートゥーン化などの様々なコンテンツを作成できます。これらの技術はAI生成コンテンツ(AIGC)と呼ばれています。こうした背景の中で、AIGCを基にした商業アプリケーション(例えば、美图、Prisma、Adobe Lightroomなど)の著作権保護が急務かつ避けられないものとなりました。しかし、多くのAIGC関連技術がオープンソースである...