2021年度

システム情報科学実習 Project20 成果発表会

脳をつくるプロジェクト
Make Brain Project

Aグループ 「神経回路モデルによる歩⾏シミュレーション」

Group A 「Gait simulation using neural network models」

Bグループ 「視覚を持つAIカー」

Group B 「AI car with vision」「Music Generation with GAN basedGroupC
Cグループ 「ソマティックマーカー仮説に基づいた GAN による⾳楽⽣成 」
on the Somatic Marker Hypothesis」
Aグループ Group A
Bグループ Group B
Cグループ Group C
担当教員 Teachers
⽯川慶孝
⼤渡健太
折⼾啓吾 ⻘柳⼼吾
坂中武蔵
中嶋彪吾
伊村尚⽮
釜⽯健太郎
⾹取勇⼀
佐藤直⾏

Yoshitaka Ishikawa Kenta Oowatari

井上裕貴
Yuki Inoue

⾼良拓⾺

Keigo Orito

Shingo Aoyagi Musashi Sakanaka Hyogo Nakashima

Takaya Imura

Kentaro Kamaishi

Yuki KondoRyoudai Terai

Ryota Takano

Yusuke Matsuda

近藤裕貴

Takuma Koura

寺井遼⼤

全体の概要 Overview

芥川裕⼤

Yudai Akutagawa

⾼野凌太

松⽥祐輔

Naoyuki Sato

Yuichi Katori

佐々⽊博昭 ヴラジミール リアボフ
Hiroaki Sasaki

Volodymyr Riabov

各種資料

本プロジェクトは、新しい⼈⼯知能を作成することや脳の仕組みの現実問題への応⽤を⽬標として活動している。
このプロジェクトでは、３つのテーマに分かれて各々で⽬標を決めて取り組んでいる。

The goal of this project is to create new artificial intelligence and apply brain
mechanisms to reality. The project is divided into three themes and we areworking in three different groups, each with its own goals.

URL : https://onl.tw/PZ8J3Ai

Aグループ Group A

背景 Background

昆⾍の歩⾏を⽣成する神経回路のメカニズムは明らかになっていない部分が多い。
そこで本グループでは、神経回路のシミュレーションをすることでメカニズムの解明を試みる。
Many of the neural network mechanisms that
produce insect walking remain unknown. We
attempt to elucidate the mechanism by simulating
the neural network.

⽬的 Goal

神経回路のシミュレーションを通して歩⾏や神経回路のメカニズムを理解する。
Understand the mechanisms of gait and neuralnetworks through neural network simulation.

Bグループ Group B

背景 Background1970年代ごろから、⾃動⾞が⼤幅に普及していった。それに伴い、交通事故の件数も増加しており、その内容は⼈的要因によるものが⼤多数である。そこで、それらの事故を減らすべく、⾃動運転という技術が注⽬されている。
Since the 1970s, the use of automobiles hasincreased dramatically. As a result, the number oftraffic accidents has been increasing, and themajority of them are caused by human factors. In
order to reduce the number of such accidents, thetechnology of automated driving has been
attracting attention.

⽬的 Goal

上記のような⼈的要因による交通事故を減らすために、機械学習や画像認識を⽤いて安全に運転できるAIカーを開発し、⾃動運転について理解を深める。
In order to reduce the number of traffic accidents
caused by human factors as described above, wewill develop AI cars that can be driven safely using
machine learning and image recognition, anddeepen our understanding of automated driving.

図1

神経回路の接続の仕⽅

Figure1 How neural networks are connected

成果物 Product

CPG・運動ニューロン・介在ニューロンによって構成される神経回路を⽤いた歩⾏パターンの⽣成。その歩⾏パターンを⽤いてナナフシの歩⾏を3D物理シミュレータ上で再現。
Generation of walking patterns using neuralnetworks composed of CPGs, motor neurons, andinterneurons. The walking pattern is used toreproduce the gait of a stick insect in a 3D physicalsimulator.

背景 Background

脳の感情処理について、「感情が意思決定を⽀える」という「ソマティック・マーカー仮説」が知られている。
The Somatic Marker Hypothesis, which states thatemotions support decision-making, is known to berelated with emotional processing in the brain.

⽬的 GoalGANに「ソマティック・マーカー仮説」に基づいた感情処理の仕組みを取り⼊れた⾳楽⽣成モデル(SM-GAN)を作成し、学習効率や⽣成される⾳楽等にどのような変化が⽣じるのかを明らかにする(図4)。
Our goal is to create a music generation model(SM-GAN) that incorporates an emotional
processing mechanism based on the "SomaticMarker Hypothesis" into the GAN, and to reveal
what changes occur in learning efficiency,
generated music, and so on(Figure 4).

成果物 Product

・⽩線の中央を認識し、直線やカーブの⾛⾏ができる・標識を認識し、それに応じた対応ができる・障害物を認識し、停⽌することができる
以上3点を満たすAIカーを作成した。
Recognizes the center of the white line and candrive along straight lines and curves.
・Recognize signs and respond accordingly.
・Recognize obstacles and stop the car.
We created an AI car that satisfies the above threepoints.

3Dシミュレータ
で実際に動いている様⼦は全体の概要にある各種資料から⾒れるようになっています。
図2 前進運動のシミュレーション様⼦

Cグループ Group C

図4

SM-GANのネットワーク図

Figure 4 Network diagram of SM-GAN

成果物 Product

正しく動作するSM-GANのプログラムを作成した。⽣成されるピアノ曲の質は既存のモデルよりも劣るが、曲の感情を指定することが可能となった。
We have created a SM-GAN program that works
correctly. The quality of the piano music generated
is inferior to existing models, but it is now possible
to specify the emotion of the music.

AIカーが⾛る様⼦は全体の概要にある各種資料から⾒れるようになっています。
図3 AIカーの全体像

図5 評価実験の統計結果⽣成された⾳楽と実験に⽤いたフォーム、実験結果は全体の概要にある各種資料から⾒れるようになっています。