Yasuo Kuniyoshi 研究室
主宰者：Yasuo Kuniyoshi
東京大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
国吉康夫研究室は、脳・身体・環境が相互に作用する複雑なシステムにおいて、情報処理がどのように行われるかを解明する研究に取り組んでいます。特に、ロボットの学習や自律行動の生成において、身体の物理的な性質や動力学を計算資源として活用することに焦点を当てています。柔らかい素材からなるロボットの非線形な動力学や、神経回路網の内部ダイナミクスが、学習や制御にどのように機能するかを調べています。
具体的には、模倣学習によるロボット操作スキルの習得、生物に着想を得た強化学習に基づく長期的な行動生成、物理系の力学を利用した情報処理（リザーバーコンピューティング）など、多様なアプローチを展開しています。さらに、騒音や外部振動が神経・心臓・呼吸システムを通じて認知機能に与える影響、音環境に対する感覚過敏性の個人差、あるいは複数の物体を視覚的に認識・分離する仕組みなど、生物の感覚・認知メカニズムの解明も進めています。
これらの研究を通じて、同研究室は機械学習モデルの設計原理と生物的知能の原理の接点を探り、ロボットから人間まで、身体を持つシステムが環境と相互作用しながら学習・適応する仕組みの理解を目指しています。
※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
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研究成果（87 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1109/icdl63968.2025.11204449
- DOI: https://doi.org/10.1002/adrr.202500159
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-21639-6
- DOI: https://doi.org/10.1109/iros60139.2025.11246512
- DOI: https://doi.org/10.1162/isal.a.910
- DOI: https://doi.org/10.1109/icdl63968.2025.11204402
- DOI: https://doi.org/10.1109/icdl63968.2025.11204453
- DOI: https://doi.org/10.1109/icdl63968.2025.11204447
- DOI: https://doi.org/10.1103/vqvp-mbxx
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- DOI: https://doi.org/10.1109/icip55913.2025.11084491
- DOI: https://doi.org/10.1063/5.0273567
- DOI: https://doi.org/10.1002/aisy.202500488
- DOI: https://doi.org/10.3389/fpsyg.2025.1599430
- DOI: https://doi.org/10.1103/l8dq-mphg
- [2025] A Bayesian Exploration on the Motivational and Behavioral Impacts of Chatbots in Language LearningDOI: https://doi.org/10.1145/3706599.3720088
- DOI: https://doi.org/10.1103/physrevresearch.7.023049
- DOI: https://doi.org/10.3389/fpsyt.2025.1412019
- DOI: https://doi.org/10.1103/physreve.111.034207
- DOI: https://doi.org/10.3390/e27030219
- DOI: https://doi.org/10.1162/isal_a_00821
- DOI: https://doi.org/10.1162/isal_a_00793
- DOI: https://doi.org/10.1038/s42005-024-01895-0
- DOI: https://doi.org/10.1093/pnasnexus/pgae540
- DOI: https://doi.org/10.1109/tro.2024.3372778
- DOI: https://doi.org/10.1109/iros58592.2024.10802034
- DOI: https://doi.org/10.1109/vrw62533.2024.00292
- DOI: https://doi.org/10.1002/advs.202304402
- DOI: https://doi.org/10.1109/icdh62654.2024.00016
- DOI: https://doi.org/10.1002/advs.202470146
- DOI: https://doi.org/10.1109/icdl61372.2024.10644158
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2024.106379
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- DOI: https://doi.org/10.7210/jrsj.41.403
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- DOI: https://doi.org/10.1364/cleo_si.2023.sm2p.7
- [2023] From Embodiment to Super-Embodiment: An Approach to Open-Ended and Human Aligned Intelligence/MindDOI: https://doi.org/10.1142/s0219843623500299
- DOI: https://doi.org/10.1109/icdl55364.2023.10364494
- [2023] Simulating Early Childhood Drawing Behaviors under Physical Constraints Using Reinforcement LearningDOI: https://doi.org/10.1109/icdl55364.2023.10364388
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- DOI: https://doi.org/10.1109/ijcnn54540.2023.10191925
- [2022] A Study of Sagittal Motions with a Flexible Manipulator Based on the Anatomy of the Ostrich NeckDOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2022.2a1-s09
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2022.2a2-l04
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- DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-022-35216-2
- DOI: https://doi.org/10.1109/iros47612.2022.9981706
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- DOI: https://doi.org/10.1109/icdl53763.2022.9962201
- DOI: https://doi.org/10.1109/icdl53763.2022.9962232
- [2022] Characterization of continuum robot arms under reinforcement learning and derived improvementsDOI: https://doi.org/10.3389/frobt.2022.895388
- [2022] Continuum-Body-Pose Estimation From Partial Sensor Information Using Recurrent Neural NetworksDOI: https://doi.org/10.1109/lra.2022.3199034
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- [2022] Proposal of Manufacturing Method for New Passive Elastic Joint and Prototype of Human PhantomDOI: https://doi.org/10.20965/jrm.2022.p0402
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- [2021] Behavioral Diversity Generated From Body–Environment Interactions in a Simulated Tensegrity RobotDOI: https://doi.org/10.1109/lra.2021.3139083
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- DOI: https://doi.org/10.1109/iros51168.2021.9636688
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- DOI: https://doi.org/10.3389/frobt.2021.720683
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- DOI: https://doi.org/10.1109/ro-man50785.2021.9515411
- DOI: https://doi.org/10.1109/lra.2021.3097271
- DOI: https://doi.org/10.1109/lra.2021.3076959
- DOI: https://doi.org/10.14989/toitoutoi_00_8e
- DOI: https://doi.org/10.1109/robosoft51838.2021.9479340
- DOI: https://doi.org/10.1109/robosoft51838.2021.9479428
- DOI: https://doi.org/10.1089/soro.2020.0110
- [2021] Gaze-Based Dual Resolution Deep Imitation Learning for High-Precision Dexterous Robot ManipulationDOI: https://doi.org/10.1109/lra.2021.3059619
- DOI: https://doi.org/10.3390/electronics10040417
- DOI: https://doi.org/10.1162/isal_a_00426
- [2021] Generalization Capability of Mixture Estimation Model for Peristaltic Continuous Mixing ConveyorDOI: https://doi.org/10.1109/access.2021.3112614
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2021.2p2-g16
- DOI: https://doi.org/10.7210/jrsj.39.557
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