ロボットの頭脳を拡張する技術で、未来の豊かなAI社会を実現する

　ロボットの頭脳を拡張し、社会インフラの発展に貢献する――。それが、「ニューラルネットワーク」の機械学習手法であるディープラーニングの研究に取り組む元木誠教授のテーマだ。
「ニューラルネットワークとは、生物の神経細胞(ニューロン)を数理モデル化したもの。人間の脳の中にはたくさんのネットワークがつながっていて、ニューロン間の信号の伝達によって情報処理を行っています。そうした生物の脳の神経回路の仕組みを、ロボットの制御に応用していく研究です」
　これは、ロボットの頭脳にあたるソフトウェア開発の分野。さらに、元木教授の研究室では開発したソフトウェアをロボットに実装し、実際にトライアンドエラーを繰り返しながらより高度な動きを学習するためのデータを収集している。
「例えば、前を歩く人との距離をセンサーで検知してロボットに追走させる実験では、過去のセンサーで取得した位置情報や車輪の回転速度などのビッグデータをロボットに学習させることで、次のテストではよりスムーズな運動が可能になります。つまり、私たち人間の学習プロセスと同じことをロボットに応用する試みなのです」
　元木教授のこうした研究は、防犯カメラの画像処理などにも役立つのだという。
「防犯カメラの映像は不鮮明なものが多く、個人を特定するのが困難なケースもあります。そこで、人間の顔の大量のデータを機械に学習させることで、低画質の画像から実際の顔を予測して再現する『超解像技術』の実現を目指しています」