プロジェクト報告書（最終）Project Final Report

提出日(Date) 2022/1/19

脳をつくるプロジェクト
Make Brain Project
石川慶孝

Yoshitaka Ishikawa

1. 背景

人為的ミスによるものである。こういった状況の中、自全体: 脳をつくるプロジェクトは、新しい人工知能を作

動運転技術がこれらの事故を減らす可能性があると注成することや脳の仕組みの現実問題への応用を目標と目を集めている。

して活動している。我々のプロジェクトでは、3 つのグループに分かれて活動している。A 班は「神経回路モデ

C 班: 本グループは脳の感情処理に焦点を当て、その仕ルによる歩行シミュレーション」、B 班は「視覚を持つ組みを人工知能に活用したいと考えた。脳の感情処理

AI カー」、C 班は「ソマティックマーカー仮説に基づいについて Damasio らが提唱した「ソマティック・マー

た GAN による音楽生成 」というグループ名で活動しカー仮説」に着目した [3]。また機械学習についてはデていた。

ィープラーニングの分野で近年注目を集めている「敵A 班: 計算論的神経科学では、ニューロンおよびニュー対的生成ネットワーク（GAN）」に着目した。

ラルネットワールの情報処理の仕組みを理解するために、ニューロンと神経回路をモデル化しミューレーシ

2. 課題の設定と到達目標ョンをおこなう。昆虫の歩行を実現する神経回路は興A 班: 先行研究[1]では歩行パターンの生成に関する数

味深い対象としてこれまで多くの研究がおこなわれて式だけが書かれており、視覚的に昆虫の歩行を直感的きた[1]。先行研究によって昆虫の歩行を生成する神経に理解し解析することができない。よって当グループ

回路のメカニズムは明らかになりつつあるが詳細にはは、3D 物理シミュレータを用いて昆虫の歩行のシミュ明らかになっていないことが多い。そのため、本グルー

レーションを可視化し、そこから昆虫の歩行メカニズ

プでは神経回路のシミュレーションをすることで昆虫ムを調べる。の歩行メカニズムの解明を試みている。
B 班: 課題としては、まずグループメンバー全員が知識B 班: 現在、全世界で年間 135 万人が交通事故によっを深めることである。画像認識、機械学習、PWM 制御て亡くなっている。これは 24 秒に 1 人が亡くなってなどの知識を深め、その方法が一番良いかを知ることいるという計算になる。そして、これらの殆どが人為的が必要である。もう一つは、使用する言語や開発のためなミスが原因である。また、内閣府の出している警視庁の環境を決定、構築することである。

資料による令和 2 年の「道路交通の動向」[2] による到達目標は、コースを自分たちで作り、そのコース内と日本で起こる事故も例外ではなく、交通事故のほとを画像認識や機械学習などの技術を用いて安全に、かんどが追突や右・左折時衝突、出会い頭の衝突といったつ正確に走ってくれる AI カーを作り上げることである。

シミュレーションは、平坦な地面にたいして種類の異なる 2 つの歩行の時系列データを用いておこなった。

C 班: ソマティック・マーカー仮説に基づいて既存のその結果を動画として保存した。

GAN を改良し、音楽生成を行うことを目的としている。
また、学習曲線や評価実験の結果を既存の GAN によB 班: 主に AI カーを完成させるために、白線認識、障る音楽生成のものと比較することで評価を行う。本グ

害物検出、標識認識の機能の開発を行った。

ループの取り組みによって、ソマティック・マーカー仮白線認識では主に 3 つの技術を使用した。1 つ目は説をディープラーニングに組み込む有用性の判明や新白線検出で、カメラで取得した画像から白線を検出し、しい音楽生成手法の確率が期待される。

その中心と AI カーとのズレを求めた。2 つ目は PID 制
御で、白線検出で求めたズレの値を元にステアリング

3. 課題解決のプロセスとその結果を制御した。3 つ目は PWM 制御で、カーブの時などのA 班: 昆虫の歩行パターンは、脚の神経回路が関節を協スピードを制御した。

調的に動かすことによって実現される。歩行に関わる障害物検出には超音波センサーを使用した。AI カー

関節として脚を前後に動かすために使われる Thoraxの前方に超音波センサーを搭載しコース内の障害物をと Coxa 間の関節（ThC）、上下に動かすために使われ検出すると停止するように設定した。AI カーと障害物る Coxa と Trochanter 間の関節（CTr）があり、それの間の距離が 20 ㎝から 15 ㎝で停止することを想定しぞれの関節は、2 つの部分回路が制御する。それぞれの作成した。そのため、プログラム上では、AI カーから部分回路は、周期的なリズムを作り出すセントラルパ

20 ㎝以内に障害物を検知したときに停止し、検知しなターンジェネレーター（CPG）、神経回路の働きを筋肉ければ走り続けるような動きを作成した。につたえるモーターニューロン（MN）、それらのニュ標識認識には主に 2 つの技術が必要であった。1 つーロンの調節をおこなうインターニューロン（IN）に目が標識の検出である。これにはカスケード分類器をよって構成される。また、神経回路は MN をとおして使用し、車体に搭載されたカメラから標識の領域を検筋肉につながれおり、筋肉にかかる力を制御している。

出した。2 つ目が標識の判定である。これには CNN モ

神経回路の実装はプログラミング言語 Python とそデルを使用し、標識が「止まれ」であるかの判定を行っの数値計算をおこなうためのライブラリ SciPy を用いた。

た。プログラムした連立微分方程式を初期値問題としCNN モデルを使用した標識判定では、作成したモデて解いた。結果として、ThC と CTr 関節の関節角度のルを実際に Raspberry Pi に導入し検証しようとしたが、時系列データを得た。

モデルに必要なモジュールを Raspberry Pi にインポー歩行を可視化するため 3D 物理シミュレーターとしトできなかった為、検証する事ができなかった。そのたて Pybullet を用いた。昆虫のロボットは URDF（Unifiedめモデルの検証は自分の PC で行い標識を判定した。

Robot Description Format）で記述され 6 本の脚を持ち各脚の時系列データにもとづき、それぞれ独立に動く。

C 班: 今回提案するモデルの名称を「SM-GAN」とした。SM-GAN の構成を図に示す。

4. 今後の課題
A 班: 評価と考察は、神経回路のシミュレーション結果と 3D 物理シミュレーションの結果のそれぞれに対しておこなった。前者の結果は、関節の基本的な動きである周期的な運動という点は達成できていたが、いくつかの点で実際の観察データと合わない部分が出た。後

図 1:SM-GAN の構成図

者の結果は、可視化という点で達成できたが、それによ

感情分類器は訓練データである音楽データがどの感り神経回路のシミュレーションの結果が直進性という情を持つかで分類する畳み込みネットワーク（CNN）点で問題であることが明らかになった。

である。この感情分類器を SM-GAN の学習前に学習さ前者の課題は、神経回路内のパラメーターを上手くせた。訓練データには先行研究である WaveGAN[4]で設定することで解決すると思われる。後者の課題は、も使用されていたものを選び、感情が読み取れる部分をとになった神経回路のシミュレーションもしくは関節トリミングしてメンバーでラベルを付けた。ラベル付

角度のデータを 6 脚に複製するところもしくはそのけには、Hevner の感情モデルによるグループ分けを使両方を解決することで上手くいくと思われる。

用した[5]。
感情分類器の実装後、SM-GAN の実装と WaveGAN

B 班: ロジェクト開始時に目標としていた機能を持たとの比較を行った。学習のパラメータは同一のものとすことはできたが、自動運転にはまだ程遠い。改善点とした。比較では、学習曲線と評価実験を用いた。被験者

して、1 つ目はより多くの道路標識に対応できること、は「聞きやすさ」、「ピアノ曲らしさ」という項目で 5 段

２つ目は交差点など白線の補助がなく右折、左折、直進階評価を行った。学習曲線では違いはあまりなかったの動きができること、３つ目は複数の AI カーを作成しが、SM-GAN よりも WaveGAN の評価が高かった。評

リアルな交通状況で円滑に動かすことである。

価実験後、訓練データを作り直して 2 回目の評価実験

1 つ目を改善点と挙げる理由として、「視覚をもつを行った。2 回目の評価実験の内容は 1 回目の評価実

AI カー」で認識できる標識は止まれ標識のみであり、験に加えて、生成された音楽にはどの感情があてはま他の標識を認識することができないためである。実際るかという質問を設けた。結果として SM-GAN の性能の道路では止まれ標識以外にも様々な標識が存在し、の向上が見られた。また、追加した質問では SM-GANその標識の指示に沿った運転をしなければならない。

は指定した感情の音楽を生成し、被験者はその感情を2 つ目を改善点として挙げる理由として、視覚を持おおむね当てることができていた。しかし、正解の感情

つ AI カーは道路の両脇の白線を認識して白線の間をを答えることができた被験者は多くはなかった。被験走行することはできるが、交差点では右折する際は右者は正解の感情を正確に判断することはできなかった側に白線があり、左折する際は左側に白線があり、直と考えられる。

進する際は白線がなくなるため走行ができなくなるためである。

3 つ目を改善点として挙げる理由として、複数の車なる音楽生成ネットワークを変更することができる。2両が走行していると譲り合う状況が発生するが、私た

つ目は学習のアルゴリズムを改良することである。

ちのプロジェクトでは視覚を持つ AI カー１つしか作Discriminator に入力されたラベルと訓練データから入成していないため譲り合う状況が発生することは想定力された音楽データに付随しているラベルが異なる場していなかったためである。

合、重みの更新を行わないなどの変更を行うことが考これらの問題を解決するには、Jetson Nano などをえられる。3 つ目はラベルの付け方の変更を試すことで用いて高速な処理を実現すること、CNＮを用いた機ある。例えば、「3 拍子」や「ハ長調」など音楽の客観械学習を用いてとまれ以外の標識認識を可能にするこ的に捉えることができる特徴をラベルとして扱うことと、進路交譲を行うアルゴリズム [2] を作成するこが挙げられる。とが必要になってくるだろう。衝突する場合などを考えるとトロッコ問題の処理など、情報処理技術の枠を参考文献

超えた考え方も必要になるかもしれない。

[1] Tóth TI , Knops S , Gruhn S. A neuromechanicalmodel explaining forward, and backward stepping in theC 班: SM-GAN の学習が上手くいかない原因はいくつ

stick insect. Journal of Neurophysiology 107: 3267–3280,

か考えられる。まず 1 回目の評価実験では SM-GAN は2012.

WaveGAN よりラベルがついているため学習する量が[2]内閣府. 令和 2 年度 交通事故の状況及び交通安全多かった。学習は同じ回数繰り返したため、ラベルの分施策の現況. “道路交通事故の動向”.(Ac-だけ学習が進まなかったと考えられる。次に、現在のネ

cessed on 5/2021)

ットワークの構成では Discriminator に入力されるデ

https://www8.cao.go.jp/koutu/taisaku/r01kou_haku/z

ータは訓練データからの音楽データと、訓練データがenbun/genkyo/h1/h1b1s1_入力された感情分類器からの出力されたラベルである。

2.htmlもし出力されたラベルが誤って分類されたものであれ[3] 大平 英樹 (2014) 感情的意思決定を支える脳とば、適していないラベルが付いた訓練データを取り扱

身体の機能的関連, 心理学評論, 57(1).ってしまう。これは学習が上手くいかない原因の一つ[4]Chris.D & Julian.M & Miller.P, (2019), Adversarialだと考えられる。また、訓練データに割り当てられた感

Audio Synthesis, https://arxiv.org/abs/1802.04208

情のラベルには必然性がないと考えられる。一つのラ[5] Hevner.K. (1936), Experimental Studies of the

ベルに対して多様な音楽データが存在しており、共通Elements of Expression in Music, American Jornal

している音楽的特徴が少ないと考えられる。

of Psychology, 48, 246-268.

これらの問題を解決するため、取り組むべき課題は主に 3 つある。一つはネットワークの構造を変えることである。SM-GAN は既存の音楽生成ネットワークに感情分類器を取り入れた GAN であるため、ベースと