| 体系的番号 |
JPMJTR20RG |
| DOI |
https://doi.org/10.52926/JPMJTR20RG |
| 研究責任者 |
境野 翔 筑波大学, システム情報系, 准教授
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| 研究期間 (年度) |
2020 – 2022
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| 概要 | 研究責任者の手法は比較的短期間・高速動作は他を圧倒する反面、長期間・低速動作ではAIの学習が不安定になった。高速動作できるように制御周期を短くすると、長期間の動作に必要な予測ステップが長くなってしまうからだ。これまでの検証により、動作に応じて入力周期を調整し、長期間の動作に対しては入力周期を長くすればよいことをあきらかにしたが、どの程度の周期にすればよいかは自明ではない。よって、本研究課題では動作に応じて入力周期を調整する機構や、短期間のタスクを組み合わせることで長期間のタスクを実現する手法を開発することで長期推論の学習を安定化し、長期間・低速動作に提案手法を拡張することを目的とする。
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