PressRelease (プレスリリース)

  1. 運動モードを自己組織的に切り替えるニューラルネットワーク学習を実現 – 生物の動きを模倣できるAI開発に期待 – (2023年6月)
  2. ノイズのあるデータから物理法則を獲得する非線形力学モデル同定の新計算手法を開発 – データノイズへの頑健性を向上 – (2023年6月)
  3. 未知のエネルギー散逸系の動的平衡状態を分散した積分器で誘導
    – 適応的な同期振動現象の解明に寄与 – (2022年10月)
  4. スパイキングニューラルネットワークがエネルギー効率的な動きを発見 -脚ロボットの省エネ歩行学習に寄与- (2021年12月)
  5. ソフトロボットの運動再現性を向上 -反復学習型ニューラルネットワークにより高い制御精度を実現- (2021年11月)
  6. 深層強化学習による自然なリーチング運動パターン生成 – 人間の計測データを用いず7自由度アームの運動シナジーを発現 – (2021年6月)
  7. 脚を失った昆虫は歩行中の筋収縮リズムを変えて適応する！ 〜 脚からの感覚フィードバックが脚間協調運動の鍵 〜 (2021年1月)
  8. 超軽量リハビリ装具で脳卒中患者の歩行を改善 – バネ−カム機構を装着するだけで膝が曲がりやすく転倒予防に！ – (2020年7月)
  9. 実験データに隠された非線形力学モデル同定のための新しい計算手法を開発 – 非線形力学のホワイトボックス解析に貢献 – (2020年3月)
  10. 深層強化学習による運動学習過程におけるシナジー発現プロセスの存在を実証 – 運動学習メカニズムの解明に貢献 – (2020年2月)