Katsuma Inoue 研究室
主宰者:Katsuma Inoue
東京大学
AI 要約(直近 5 年の研究成果)
本研究室では、物理的な動的システムを計算の資源として活用する「物理リザバー計算」という枠組みを中心に、脳や身体がいかに情報処理を実現するかを明らかにする研究に取り組んでいます。ソフトロボットや光学システムなど、様々な物理系が自身の非線形な時間ダイナミクスを通じてどのように計算機能を担いうるのかを調査しています。また、脳の活動パターンと大規模言語モデルの内部動態を比較分析し、生物系と人工システムにおける情報処理の共通原理を探索しています。
具体的な研究対象として、柔軟な身体を持つロボットシステムに着目しており、脳と身体のカップリングがいかに協調して行動制御を実現するかを解析しています。例えば、ダチョウの首の構造に着想を得た柔軟なマニピュレータを開発し、その動的特性が触覚情報処理に貢献する仕組みを調べています。並行して、光学系を用いた物理演算デバイスの実装を進め、従来の電子計算機とは異なる情報処理パラダイムの構築を目指しています。
さらに、群ロボットの集団ダイナミクスや柔軟な筒状構造の混合プロセスなど、複雑な物理系における情報処理の可視化と制御にも取り組んでいます。生物に見られる形態計算の原理を工学的に実装することで、エネルギー効率に優れた新しい計算システムの実現を目指しています。
※ 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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関連研究室(8 件)
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研究成果(21 件)
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- DOI: https://doi.org/10.1162/isal_a_00793
- DOI: https://doi.org/10.1109/psc57974.2023.10297253
- DOI: https://doi.org/10.1109/lra.2023.3265301
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- DOI: https://doi.org/10.1364/cleo_si.2023.sm2p.7
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2023.1p1-i23
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-022-35216-2
- [2022] Continuum-Body-Pose Estimation From Partial Sensor Information Using Recurrent Neural NetworksDOI: https://doi.org/10.1109/lra.2022.3199034
- DOI: https://doi.org/10.1103/physrevresearch.4.013204
- [2021] Behavioral Diversity Generated From Body–Environment Interactions in a Simulated Tensegrity RobotDOI: https://doi.org/10.1109/lra.2021.3139083
- DOI: https://doi.org/10.1089/soro.2020.0110
- 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/10.1299/jsmermd.2021.2p2-g01
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