システム情報科学実習 成果発表会

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Project 22

脳をつくるプロジェクト
Make Brain Project

担当教員:Teachers

香取勇一

Yuichi Katori

佐々木博昭
Hiroaki Sasaki

加藤譲

Yuzuru Kato

ヴラジミール リアボフ
Volodymyr Riabov

全体の概要 Overview
本プロジェクトでは、脳から人工知能、人工知能から脳を見つめるという2つのアプローチを採用した。脳科学分野において、低コストな脳を数理モデル化する取り組みや、認識に関する研究などが進められている。また、人工知能分野においては、ネットワーク構造や状態表現に関する研究や、脳との対応に関する研究が進められている。そこで我々は、脳構造の工学的な応用や人工知能を用いた認知特性の説明を試みた。

This project adopted two approaches: looking at artificial intelligence from thebrain and looking at the brain from artificial intelligence. In the field of brain
science, research has been conducted on low-cost mathematical modeling of thebrain and research on cognition. In the field of artificial intelligence, research on
network structures and state representations and their correspondence with thebrain have been conducted. Therefore, in this project, we attempted to explain
the engineering application of brain structures and cognitive characteristics using
artificial intelligence.

「深層学習モデルの描画研究への応用」「世界モデルを用いた自動運転の実現」「Application of deep learning models to drawing research」「Realizing autonomous driving using the World Model」
プロジェクトリーダー

中村仁

Jin Nakamura

グループリーダー

加藤木敦也 伊藤生慈
Atsuya Katogi

Seiji Ito

黒岩蒼太郎

グループリーダー

渡邉悠仁

Sotaro Kuroiwa

立山雄晟

Yuto Watanabe

Yusei Tateyama

目的 Goal

前澤榛人

Haruto Maezawa

和泉友人

Tomohito Izumi

池田蓮馬

Renma Ikeda

目的 Goal

既存の強化学習手法には、サンプル効率の悪さや汎化性能の低さといった欠点がある。その解決策として、「脳型人工知能」が注目されており、今後様々なタスクへの応用が期待されている。本グループでは「脳型人工知能」の1つである「世界モデル」[1]を用いたAIカーを構築し、シミュレーション環境と実環境における自動運転の実現を目指す。

描画行為は人間特有の行動であり、その研究は人間特有の創造力の考察に繋がる可能性がある。既存の描画研究は心理実験による考察が主であり、理論的な手法に欠けている。そこで、深層学習モデルを用いて、描画研究に関連する心理実験の再現を行い、深層学習モデルでの心理実験の代用可能性、描画能力の計算論的視点からの研究を目指す。

Conventional reinforcement learning methods have drawbacks such as poor sample
efficiency and low generalization performance. Brain-inspired artificial intelligence has
attracted attention as a solution to these problems and is expected to be applied to various
tasks hereafter. We aim to build an AI car using “World Models”, which is one of the braininspired artificial intelligence and realize autonomous driving in both simulated and realenvironments.

Drawing is a uniquely human actibity, and its study may lead to the understanding of uniquely
human creativity. Existing drawing research is mainly based on psychological experiments, andlacks a theoretical approach. Therefore, by using a deep learning model to reproduce
psychological experiments related to drawing research, we aim to investigate the possibility of
substituting psychological experiments with deep learning model, and to study drawing ability
from a computational perspective.

結果と展望 Results and prospects

結果と展望 Results and prospects

シミュレーション環境では、実世界に向けた報酬設定で適切に自動走行することができた。実世界環境では、世界モデルによるハードウェアの制御を可能にし、自動走行を実現させることができた。今後は、世界モデルを使用しない強化学習とのサンプル効率の比較検証や、ファインチューニングによる汎化性能を検証する。

描画能力に関連する先行研究[2]と概ね定性的に類似する結果が現れたことから、顔認識において人間の知覚特性に近い性質と、心理実験への代用可能性が示された。今後の展望として、深層学習モデルを様々な心理実験に代用するためには、顔認識という観点以外からの実験などを検討する必要がある。

In the simulation environment, we were able to achieve suitable automated driving regime
with reward settings for the real world. In the real environment, we were able to enable
control of the hardware by the world model and realize automatic driving. In the future, weplan to verify the sample efficiency comparing it to the case of reinforcement learning
without "world models" and check the generalization performance after fine tuning.

The results, which were qualitatively similar to those of the previous study, showed that they
reproduced properties similar to human perceptual characteristics in face recognition, indicating
the possibility of using the results in psychological experiments. For future, in order tosubstitute deep learning models for various psychological experiments, it is necessary toconsider further experiments from perspectives other than face recognition.

先行研究[2]による結果を表したグラフ(左)と先行研究をモデルで代用したもの(右)である。
一部を除き、グラフの偏りの傾向が類似していることが分かる。
シミュレーション上で実際に観測した画像(左)とVAEにより再構成した画像(右)活動記録Work logs5月May.

A グループB グループテーマ決定

6月Jun.
技術調査

Theme

Technical Survey

基礎知識の学習

テーマ決定

Learning

Theme[1] Ha, D., & Schmidhuber, J. (2018). Recurrent world models facilitate policy evolution. Advances in neural information processing systems, 31.
[2] Hole, G. J., George, P. A., Eaves, K., & Rasek, A. (2002). Effects of geometric distortions on face-recognition performance. Perception, 31(10), 1221–1240.

7月Jul.

8月Aug.

文献調査

Literature Survey

9月Sep.

シミュレーション環境整備

Making environments for simulation

文献調査

Literature Survey

アプローチ決定
Approach Decision

10月Oct.

11月Nov.

ハードウェア環境の整備
Development of hardware

モデルの学習Generative model creation

12月Dec.

1月Jan.

走行テスト

最終報告書

実験

最終報告書

Test

experiment

Final report

Final report