ロボットトランスフォーメーションを支える低炭素模倣学習
| 体系的番号 |
JPMJAN24F1 |
研究代表者 |
粟野 皓光 京都大学, 大学院情報学研究科, 准教授
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| 研究期間 (年度) |
2024 – 2027
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| 概要 | 人手不足を背景に協働ロボット導入が進んでいる。しかし、ロボットや制御用AIモデルが排出するCO2は見過ごされてきた。そこで、本課題では、AIモデル軽量化による推論エネルギー削減、モデルマージ技術による学習エネルギー削減、省エネルギーなロボット動作生成の3つのブレークスルーに挑む。これにより、協働ロボットのエネルギー消費を半減させ、ロボットトランスフォーメーションを推進し、脱炭素化に貢献する。
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| 研究領域 | グリーンコンピューティング・DX |
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