Minoru Asada 研究室
主宰者：Minoru Asada
大阪大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室では、ロボットが人間や環境と効果的に相互作用するために必要な学習・認知メカニズムを、神経科学と情報科学の両面から研究しています。特に、脳の脳脊髄液や神経振動などの自然な動作原理を模倣した「リザーバコンピューティング」という機械学習手法を中心に、時系列データの予測や複雑な運動パターンの学習に取り組んでいます。乳幼児の発達過程を参考にしながら、ロボットが段階的に知覚・運動能力を獲得していく学習フレームワークの構築も進めており、モータータイミングやカオス系の制御など、実際のロボット制御課題への応用を目指しています。
同時に、ロボットが人間社会で安全かつ知的に振る舞うための基盤として、触覚や視覚などの複数の感覚情報を統合する能力の開発を進めています。特に、危険な接触を予測・回避する仕組みや、他者の身体的・精神的状態を推定する「人工共感」の実装に向けた研究を展開中です。さらに、脳画像計測(磁気脳図法など)を用いた乳幼児や自閉スペクトラム症児の神経活動解析、親子間の脳間同期の測定などを通じて、人間の発達過程や対人相互作用の神経基盤を解明する研究も並行して実施しており、これらの知見をロボット開発にフィードバックするアプローチを採用しています。
※ 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（44 件）
- DOI: https://doi.org/10.1109/humanoids65713.2025.11203122
- DOI: https://doi.org/10.1109/icdl63968.2025.11204355
- DOI: https://doi.org/10.1109/icdl63968.2025.11204434
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2025.130728
- DOI: https://doi.org/10.1109/ijcnn60899.2024.10649930
- DOI: https://doi.org/10.1109/lra.2024.3382534
- DOI: https://doi.org/10.1109/ijcnn60899.2024.10650952
- DOI: https://doi.org/10.1142/s0219843624500026
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.device.2024.100605
- DOI: https://doi.org/10.1109/ijcnn60899.2024.10650333
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- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-39435-5
- [2023] Interplay Between Neural Computational Energy and Multimodal Processing in Robot-Robot InteractionDOI: https://doi.org/10.1109/icdl55364.2023.10364527
- DOI: https://doi.org/10.1109/ro-man57019.2023.10309645
- DOI: https://doi.org/10.1109/icra48891.2023.10160895
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2023.04.006
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2023.126740
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-42812-9
- DOI: https://doi.org/10.3389/fncom.2023.1169288
- DOI: https://doi.org/10.1002/pcn5.68
- DOI: https://doi.org/10.1109/tcds.2023.3235974
- DOI: https://doi.org/10.7210/jrsj.41.419
- [2023] [title in Japanese]DOI: https://doi.org/10.7210/jrsj.41.383
- DOI: https://doi.org/10.3389/fpsyt.2022.888627
- DOI: https://doi.org/10.1109/icdl53763.2022.9962212
- DOI: https://doi.org/10.3390/brainsci12070849
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2022.3163722
- DOI: https://doi.org/10.1080/01691864.2021.2019613
- DOI: https://doi.org/10.1093/cercor/bhac330
- DOI: https://doi.org/10.3389/fnsys.2022.780652
- [2022] Multimodal reinforcement learning for partner specific adaptation in robot-multi-robot interactionDOI: https://doi.org/10.1109/humanoids53995.2022.10000205
- DOI: https://doi.org/10.1109/ro-man53752.2022.9900730
- [2021] Trust me! I am a robot: an affective computational account of scaffolding in robot-robot interactionDOI: https://doi.org/10.1109/ro-man50785.2021.9515494
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2021.118389
- [2021] Gray-Matter Expansion of Social Brain Networks in Individuals High in Public Self-ConsciousnessDOI: https://doi.org/10.3390/brainsci11030374
- DOI: https://doi.org/10.7210/jrsj.39.45
- DOI: https://doi.org/10.7210/jrsj.39.575
- DOI: https://doi.org/10.1080/01691864.2021.1886168
- DOI: https://doi.org/10.1080/01691864.2021.1999856
- DOI: https://doi.org/10.3389/frobt.2021.540193
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2021.11.004
- DOI: https://doi.org/10.1109/icdl49984.2021.9515645
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-021-02173-7
- DOI: https://doi.org/10.3390/brainsci11081099
- DOI: https://doi.org/10.1109/icdl49984.2021.9515616
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