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半田　久志 （ハンダ　ヒサシ）

  • 情報学部 情報学科　教授
Last Updated :2024/04/25

コミュニケーション情報 byコメンテータガイド

  • コメント

    計算知能とは、人間や生物の振舞いに着想を得た問題解決のためのアルゴリズムの総称である。設計問題や大規模データからの知識抽出、自律エージェントの学習を対象としている。

  • 報道関連出演・掲載一覧

    ＜報道関連出演・掲載一覧＞ ●2023/4/14 　中京テレビ「キャッチ！」 　チャットGPTの活用方法や問題点について ●2023/4/11 　関西テレビ「newsランナー」 　「チャットGPT」について ●2016/2/21 　東京新聞 　AIについて

研究者情報

学位

  • 博士（情報学）（京都大学）

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J-Global ID

研究キーワード

  • 分布推定アルゴリズム   協調分散型進化計算   測地距離   強化学習   強化学習問題   進化計算   知識抽出   State Space Construction   Reinforcement Learning   グラフカーネル   Anticipatory Behavior   Autonomous Robots   Growing Neural Gas Neural Networks   グラフマイニング   クラスタリング   状態分割法   レーザーレンジファインダ   3次元形状測定   鏡面物体   風土的人工物   不便益   ヒューマンインタフェース   システム設計   分節化   システムデザイン   光沢度測定   重層性   素材判別   超音波センサアレイ   人間-機械系   

現在の研究分野（キーワード）

    計算知能とは、人間や生物の振舞いに着想を得た問題解決のためのアルゴリズムの総称である。設計問題や大規模データからの知識抽出、自律エージェントの学習を対象としている。

研究分野

  • 情報通信 / 感性情報学
  • 情報通信 / ソフトコンピューティング
  • 情報通信 / 知能ロボティクス
  • 情報通信 / 知覚情報処理
  • ものづくり技術（機械・電気電子・化学工学） / 計測工学
  • ものづくり技術（機械・電気電子・化学工学） / 制御、システム工学
  • 情報通信 / 機械力学、メカトロニクス
  • 情報通信 / ロボティクス、知能機械システム

経歴

  • 2019年04月 - 現在  近畿大学理工学部 情報学科教授
  • 2012年04月 - 2019年03月  近畿大学理工学部 情報学科准教授
  • 2007年04月 - 2011年03月  岡山大学大学院・自然科学研究科助教
  • 1998年04月 - 2007年03月  岡山大学工学部情報工学科助手

所属学協会

  • ACM SIGEVO   人工知能学会   IEEE   システム制御情報学会   電気学会   計測自動制御学会   進化計算学会   

研究活動情報

論文

  • 最先端医療の今 CNNシステムによる大腸ポリープAI自動診断
    米田 頼晃; 半田 久志; 工藤 正俊
    Medical Science Digest 48 3 144 - 146 (株)ニュー・サイエンス社 2022年03月 
    畳み込みニューラルネットワーク(CNN:Convolutional Neural Networks)は、人工知能(AI:Artificial Intelligence)に基づく画像識別の分野で広く使用されている。この研究では、CNNによる画像鑑別する新技術の一つResidual Network(ResNet)を用いて大腸ポリープのコンピューター診断支援システム作成について行った。合計で127,610枚の画像(腺腫性ポリープを伴う62,510枚の画像、非腺腫性ポリープ(過形成ポリープなど)30,443枚の画像、および健康な大腸の正常粘膜を有する34,657枚)をAIに学習させてから10-fold cross validationによる12,761枚を使用して検証を行った。ResNetシステムの腺腫ポリープの診断をするための有効性について感度、特異度、PPV、NPV、正診率によって評価した。通常の白色光観察(WLI)において、感度、特異度、PPV、NPV、正診率はそれぞれ98.8%、94.3%、90.5%、87.4%、および92.8%であった。狭帯域光観察(NBI)あるいは色素内視鏡画像(CEI)ではNBI対CEI:感度94.9%対98.2%;特異性93.9%対85.8%;PPV92.5%対81.7%;NPV93.5%対99.9%;正診率91.5%対90.1%であった。ResNetシステムは、大腸ポリープのAI自動診断のため使用できる有力なツールであり臨床現場への導入が期待される。(著者抄録)
  • Hidekazu Tanaka; Ken Kamata; Rika Ishihara; Hisashi Handa; Yasuo Otsuka; Akihiro Yoshida; Tomoe Yoshikawa; Rei Ishikawa; Ayana Okamoto; Tomohiro Yamazaki; Atsushi Nakai; Shunsuke Omoto; Kosuke Minaga; Kentaro Yamao; Mamoru Takenaka; Tomohiro Watanabe; Naoshi Nishida; Masatoshi Kudo
    Journal of gastroenterology and hepatology 37 5 841 - 846 2022年01月 
    BACKGROUND AND AIM: Contrast-enhanced harmonic endoscopic ultrasonography (CH-EUS) is useful for the diagnosis of lesions inside and outside the digestive tract. This study evaluated the value of artificial intelligence (AI) in the diagnosis of gastric submucosal tumors by CH-EUS. METHODS: This retrospective study included 53 patients with gastrointestinal stromal tumors (GISTs) and leiomyomas, all of whom underwent CH-EUS between June 2015 and February 2020. A novel technology, SiamMask, was used to track and trim the lesions in CH-EUS videos. CH-EUS was evaluated by AI using deep learning involving a residual neural network and leave-one-out cross-validation. The diagnostic accuracy of AI in discriminating between GISTs and leiomyomas was assessed and compared with that of blind reading by two expert endosonographers. RESULTS: Of the 53 patients, 42 had GISTs and 11 had leiomyomas. Mean tumor size was 26.4 mm. The consistency rate of the segment range of the tumor image extracted by SiamMask and marked by the endosonographer was 96% with a Dice coefficient. The sensitivity, specificity, and accuracy of AI in diagnosing GIST were 90.5%, 90.9%, and 90.6%, respectively, whereas those of blind reading were 90.5%, 81.8%, and 88.7%, respectively (P = 0.683). The κ coefficient between the two reviewers was 0.713. CONCLUSIONS: The diagnostic ability of CH-EUS results evaluated by AI to distinguish between GISTs and leiomyomas was comparable with that of blind reading by expert endosonographers.
  • Yoriaki Komeda; Hisashi Handa; Ryoma Matsui; Shohei Hatori; Riku Yamamoto; Toshiharu Sakurai; Mamoru Takenaka; Satoru Hagiwara; Naoshi Nishida; Hiroshi Kashida; Tomohiro Watanabe; Masatoshi Kudo
    PLOS ONE 16 6 e0253585 - e0253585 2021年06月 
    Convolutional neural networks (CNNs) are widely used for artificial intelligence (AI)-based image classification. Residual network (ResNet) is a new technology that facilitates the accuracy of image classification by CNN-based AI. In this study, we developed a novel AI model combined with ResNet to diagnose colorectal polyps. In total, 127,610 images consisting of 62,510 images with adenomatous polyps, 30,443 with non-adenomatous hyperplastic polyps, and 34,657 with healthy colorectal normal mucosa were subjected to deep learning after annotation. Each validation process was performed using 12,761 stored images of colorectal polyps by a 10-fold cross validation. The efficacy of the ResNet system was evaluated by sensitivity, specificity, positive predictive value (PPV), negative predictive value (NPV), and diagnostic accuracy. The sensitivity, specificity, PPV, NPV, and diagnostic accuracy for adenomatous polyps at WLIs were 98.8%, 94.3%, 90.5%, 87.4%, and 92.8%, respectively. Similar results were obtained for adenomatous polyps at narrow-band imagings (NBIs) and chromoendoscopy images (CEIs) (NBIs vs. CEIs: sensitivity, 94.9% vs. 98.2%; specificity, 93.9% vs. 85.8%; PPV, 92.5% vs. 81.7%; NPV, 93.5% vs. 99.9%; and overall accuracy, 91.5% vs. 90.1%). The ResNet model is a powerful tool that can be used for AI-based accurate diagnosis of colorectal polyps.
  • Yoriaki Komeda; Hisashi Handa; Ryoma Matsui; Toshiharu Sakurai; Tomohiro Watanabe; Hiroshi Kashida; Masatoshi Kudo
    Gastrointestinal Endoscopy 89 6 AB631 - AB631 2019年06月
  • Application of Evolutionary Multiobjective Optimization in L1-Regularization of CNN
    Misaki Kitahashi; Hisashi Handa
    2129 - 2135 2019年
  • Solving Order/Degree Problems by Using EDA-GK with a Novel Sampling Method
    Ryoichi Hasegawa; Hisashi Handa
    22 2 236 - 241 2018年
  • Estimating Classroom Situations by Using CNN with Environmental Sound Spectrograms
    Misaki Kitahashi; Hisashi Handa
    Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics 22 2 242 - 248 2018年
  • Yoriaki Komeda; Hisashi Handa; Tomohiro Watanabe; Takanobu Nomura; Misaki Kitahashi; Toshiharu Sakurai; Ayana Okamoto; Tomohiro Minami; Masashi Kono; Tadaaki Arizumi; Mamoru Takenaka; Satoru Hagiwara; Shigenaga Matsui; Naoshi Nishida; Hiroshi Kashida; Masatoshi Kudo
    Oncology 93 1 30 - 34 2017年
  • 半田久志; 前澤健太; 長谷川陵一
    知能と情報（日本知能情報ファジィ学会誌） 29 1 14 - 19 日本知能情報ファジィ学会 2017年
  • Estimation of Distribution Algorithms with Graph Kernels for Graphs with Node Types
    Kenta Maezawa; Hisashi Handa
    Proc. 20th Asia Pacific Symposium on Intelligent and Evolutionary Systems 251 - 261 2016年
  • Use of RBM for Identifying Linkage Structures of Genetic Algorithms
    Hisashi Handa
    Proc. Eighth International Conference on Future Computational Technologies and Applications, Rome, Italy 41 - 46 2016年
  • グラフカーネルを用いた分布推定アルゴリズム
    前澤健太; 半田久志
    進化計算学会論文誌 7 3 56 - 64 2016年
  • 半田 久志
    電気学会論文誌. C 134 11 1738 - 1745 The Institute of Electrical Engineers of Japan 2014年 
    The use of the Deep Boltzmann Machine for Neuroevolution in the case of Mario AI is discussed in this paper. The scene information in the Mario AI is transformed into a feature space generated by using the Deep Boltzmann Machine. Experimental results show that the proposed method, i.e., Neuroevolution with the Deep Boltzmann Machine outperforms the one with shallow Boltzmann Machine and other methods.
  • Efficent Evolution of the Topology of Networks by the Estimation of Distribution Algorithms with Graph Kernels
    Hisashi Handa
    IEEE International Conference on Computational Intelligence and Communication Networks, Kolkata, India 2014年
  • Memetic Algorithms of Graph-Based Estimation of Distribution Algorithms
    Kenta Maezawa; Hisashi Handa
    Proc. 18th Asia Pacific Symposium on Intelligent and Evolutionary Systems 647 - 656 2014年
  • Handa Hisashi
    2014 IEEE CONGRESS ON EVOLUTIONARY COMPUTATION (CEC) 36 - 41 2014年 
    Deep Learning has attracted much attention recently since it can extract features taking account into the high-order knowledge. In this paper, we examine the Deep Boltzmann Machines for scene information of the Mario AI Championship. That is, the proposed method is composed of two parts: the DBM and a recurrent neural network. The DBM extracts features behind perceptual scene information, and it learns off-line. On the other hand, the recurrent neural network utilizes features to decide actions of the Mario AI agents, and it learns on-line by using Particle Swarm Optimization. Experimental results show the effectiveness of the proposed method.
  • Mario AIにおけるDeep Boltzmann Machineを併用した進化学習
    半田久志
    電気学会論文誌C（電子・情報・システム部門誌） 134 11 1738 - 1745 2014年
  • 半田 久志
    電気学会誌 = The journal of the Institute of Electrical Engineers of Japan 133 6 356 - 359 The Institute of Electrical Engineers of Japan 2013年06月 
    本記事に「抄録」はありません。
  • Masanobu Abe; Daisuke Fujioka; Hisashi Handa
    Proceedings - 2012 6th International Conference on Complex, Intelligent, and Software Intensive Systems, CISIS 2012 665 - 670 2012年07月 [査読有り]
     
    In this paper, we propose a system to collect human behavior in detail with higher-level tags such as attitude, accompanying-person, expenditure, tasks and so on. The system makes it possible to construct database to model higher-level human behaviors that are utilized in context-aware services. The system has two input methods i.e., on-the-fly by a smartphone and post-processing by a PC browser. On the PC, users can interactively know where and when they were, which results in easily and accurately constructing human behavior database. To decrease numbers of operations, users' repetitions and similarity of among users are used. According to experiment results, the system successfully decreases operation time, higher-level tags are properly collected and behavior tendencies of the users are clearly captured. © 2012 Crown Copyright.
  • Hisashi Handa
    6TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON SOFT COMPUTING AND INTELLIGENT SYSTEMS, AND THE 13TH INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON ADVANCED INTELLIGENT SYSTEMS 290 - 295 2012年 [査読有り]
     
    We have shown that the Isomap, one of the most famous Manifold Learning method, is suitable for Neuroevolution of mobile robots with redundant inputs. In the proposed method, a large number of high dimensional inputs are collected in advance. The Manifold Learning method yields the low dimensional space. Evolutionary Learning is carried out with the low dimensional inputs, instead of the original high dimensional inputs. In this paper, the Isomap and Manifold Sculpting are compared by using Mario AI Championship.
  • Norio Baba; Yuta Arase; Masaki Takeda; Hisashi Handa
    ADVANCES IN KNOWLEDGE-BASED AND INTELLIGENT INFORMATION AND ENGINEERING SYSTEMS 243 1991 - 1998 2012年 [査読有り]
     
    Recently, we suggested that soft computing techniques such as NNs, MOEA-II, and FEP could be utilized for making educational games much more exciting. In this paper, we present game playing results of the original COMMONS GAME and two kinds of the modified COMMONS GAME having been carried out in several universities in Kansai area in Japan. These gaming results suggest that the modified COMMONS GAMES utilizing soft computing techniques such as NNs, MOEA-II, and FEP is by far the best in order to be utilized for letting people consider seriously about the "COMMONS" issue which is quite important not only for human beings but also all of the creatures in this planet.
  • Hisashi Handa
    2011 IEEE CONGRESS ON EVOLUTIONARY COMPUTATION (CEC) 1515 - 1520 2011年 [査読有り]
     
    Mario AI is one of competitions on Computational Intelligence. In the case of video games, agents have to cope with a large number of input information in order to decide their actions at every time step. We have proposed the use of Isomap, a famous Manifold Learning, to reduce the dimensionality of inputs. Especially, we have applied it into scene information. In this paper, we newly extend to enemy information, where the number of enemies is not fixed. Hence, we introduce the proximity metrics in terms of enemies. The generated low-dimensional data is used for input values of Neural Networks. That is, at every time step, transferred data by using a map from raw inputs into the low-dimensional data are presented to Neural Networks. Experimental results on Mario AI environment show the effectiveness of the proposed approach.
  • Norio Baba; Hisashi Handa; Mariko Kusaka; Masaki Takeda; Yuriko Yoshihara; Keisuke Kogawa
    KNOWLEDGE-BASED AND INTELLIGENT INFORMATION AND ENGINEERING SYSTEMS, PT III 6278 555 - + 2010年 [査読有り]
     
    In this paper, we suggest that soft computing techniques such as NNs, MOEA-II, and FEP could be utilized for making the original COMMONS GAME much more exciting. Several game playing results by our students confirm the effectiveness of our approach.
  • Hisashi Handa; Hiroshi Kawakami
    2010 IEEE CONGRESS ON EVOLUTIONARY COMPUTATION (CEC) 2010年 [査読有り]
     
    The optimization of the number and the alignment of sensors is quite important task for designing intelligent agents/robotics. Even though we could use excellent learning algorithms, it will not work well if the alignment of sensors is wrong or the number of sensors is not enough. In addition, if a large number of sensors are available, it will cause the delay of learning. In this paper, we propose the use of Manifold Learning for Evolutionary Learning with redundant sensory inputs in order to avoid the difficulty of designing the allocation of sensors. The proposed method is composed of two stages: The first stage is to generate a mapping from higher dimensional sensory inputs to lower dimensional space, by using Manifold Learning. The second stage is using Evolutionary Learning to learn control scheme. The input data for Evolutionary Learning is generated by translating sensory inputs into lower dimensional data by using the mapping.
  • 須藤 秀紹; 川上 浩司; 半田 久志
    日本感性工学会論文誌 9 1 11 - 18 日本感性工学会 2009年 
    The accessibility of information on web-space is considered to be focused on the characteristics of hyperlinks. Although the reasons to put a hyperlink are multifarious, only one kind of link exists in HTML structure. As a result of this, users have to search for links by using syntactically techniques so as to retrieve information in web-space. In this paper, four kinds of hyper links are introduced into HTML, in order to improve the accessibility of information in web-space: Outbound links, Internal links, Navigation links and Intra-unit links. Designers and users can share the image of the link target page by using these kinds of links. Furthermore, the information flow between designers and users is described using mathematical framework, and experiments are carried out in order to verify the scheme.
  • Hisashi Handa
    2009 9TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON INTELLIGENT SYSTEMS DESIGN AND APPLICATIONS 426 - 431 2009年 [査読有り]
     
    EDA-RL, Estimation of Distribution Algorithms for Reinforcement Learning Problems, have been proposed by us recently. The EDA-RL can improve policies by EDA scheme: First, select better episodes. Secondly, estimate probabilistic models, i.e., policies, and finally, interact with the environment for generating new episodes. In this paper, the EDA-RL is extended for Multi-Objective Reinforcement Learning Problems, where reward is given by several criteria. By incorporating the notions in Evolutionary Multi-Objective Optimization, the proposed method is enable to acquire various strategies by a single run.
  • Hisashi Handa
    2009 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON NETWORKING, SENSING AND CONTROL, VOLS 1 AND 2 118 - 123 2009年 [査読有り]
     
    We previously proposed evolutionary fuzzy systems of playing Ms.PacMan for the competitions. As a consequence of the evolution, reflective action rules such that PacMan tries to eat pills effectively until ghosts come close to PacMan are acquired. Such rules works well. However, sometimes it is too reflective so that PacMan go toward ghosts by herself in longer corridors. In this paper, a critical situation learning module is combined with the evolved fuzzy systems, i.e., reflective action module. The critical situation learning module is composed of Q-learning with CMAC. Location information of surrounding ghosts and the existence of power-pills are given to PacMan as state. This module punishes if PacMan is caught by ghosts. Therefore, this module learning which pairs of (state, action) cause her death. By using learnt Q-value, PacMan tries to survive much longer. Experimental results on Ms.PacMan elucidate the proposed method is promising since it can capture critical situations well. However, as a consequence of the large amount of memory required by CMAC, real time responses tend to be lost.
  • Norio Baba; Kenta Nagasawa; Hisashi Handa
    KNOWLEDGE-BASED INTELLIGENT INFORMATION AND ENGINEERING SYSTEMS, PT 2, PROCEEDINGS 5178 411 - + 2008年 [査読有り]
     
    We have suggested that utilization of soft computing techniques such as GAs and EAs could contribute a lot for making the original COMMONS GAME much more exciting. In this paper, we try to find an answer concerning to the question "Which game is the best for letting people consider seriously about the commons among the three games (the original COMMONS GAME, the modified COMMONS GAME utilizing GAs & NNs, and the modified COMMONS GAME utilizing EAs & NNs) ?". Several game playing by our Students confirm that the modified COMMONS GAME utilizing EAs & NNs can provide the best chance for letting players consider seriously about the commons.
  • Norio Baba; Hisashi Handa
    Studies in Computational Intelligence 71 1 - 16 2007年 [査読有り]
     
    In this paper, we suggest that Evolutionary Algorithms could be utilized in order to let the COMMONS GAME, one of the most popular environmental games, become much more exciting. In order to attain this objective, we utilize Multi-Objective Evolutionary Algorithms to generate various skilled players. Further, we suggest that Evolutionary Programming could be utilized to find out an appropriate point of each card at the COMMONS GAME. Several game playings utilizing the new rule of the COMMONS GAME confirm the effectiveness of our approach. © 2007 Springer-Verlag Berlin Heidelberg.
  • Hisashi Handa; Norio Baba
    2007 IEEE SYMPOSIUM ON COMPUTATIONAL INTELLIGENCE AND GAMES 334 - 339 2007年 [査読有り]
     
    In this paper, we focus on game rule design by using two Evolutionary Computations. The first EC is a Multi-Objective Evolutionary Algorithm in order to generate various skilled players. By using acquired skilled players, i.e., Pareto individuals in MOEA, another EC (Evolutionary Programming) adjusts game rule parameters he, an appropriate point of each card in the COMMONS GAME.
  • Norio Baba; Hisashi Handa
    2007 INTERNATIONAL CONFERENCE ON CONTROL, AUTOMATION AND SYSTEMS, VOLS 1-6 876 - 879 2007年 [査読有り]
     
    In this paper, we suggest that EAs could be utilized for making the Environmental Game become much more exciting. In particular, in order attain this objective, we try to utilize Evolutionary Algorithms in the following steps: (1) First, we consider a new way for producing a return for each player. (2) Second, we utilize Multi-Objective Evolutionary Algorithms (MOEAs) to generate various skilled players whose decision making concerning the investment to the chemical goods (and consideration toward environmental protection) can strongly affect the environmental state of the sea. (3) Further, we utilize Evolutionary Programming (EP) to derive appropriate rules which could be used to help players fully enjoy game playing. Several game playing (utilizing the new rule) by our students suggest the effectiveness of our approach.
  • Hidetsugu Suto; Hiroshi Kawakami; Hisashi Handa
    HUMAN INTERFACE AND THE MANAGEMENT OF INFORMATION: METHODS, TECHNIQUES AND TOOLS IN INFORMATION DESIGN, PT 1, PROCEEDINGS 4557 189 - 198 2007年 [査読有り]
     
    The accessibility of information on web-space is considered to be focused on the properties of hyperlinks. Although the reasons to put in a hyperlink are multifarious, only one kind of link exists in HTML structure. As a result of this, users have to search for links by using syntactically techniques so as to retrieve information in web-space. In this paper, four kinds of hyper links are introduced into HTML, in order to improve the accessibility of information in web-space: External links, Internal links, Navigation links and Intra-unit links. Designers and users can share the image of the link target page by using these kinds of links.
  • H Handa; O Katai
    PROCEEDINGS OF 2003 INTERNATIONAL CONFERENCE ON NEURAL NETWORKS & SIGNAL PROCESSING, PROCEEDINGS, VOLS 1 AND 2 436 - 439 2003年 [査読有り]
     
    Estimation of Bayesian Network Algorithms which adopt Bayesian Networks as the probabilistic model were one of the most sophisticated algorithms in the Estimation of Distribution Algorithms. However the estimation of Bayesian Network is key topic of this algorithm, conventional EBNAs adopt greedy. searches to search for better network structures. In this paper, we propose a new EBNA which adopts Genetic Algorithm to search the structure of Bayesian Network. In order to reduce the computational complexity of estimating better network structures, we elaborates the fitness function of the GA module, based upon the synchronicity of specific pattern in the selected individuals. Several computational simulations on multidimensional knapsack problems show us the effectiveness of the proposed method.
  • Mitsuru Baba; Tadataka Konishi; Hisashi Handa
    Systems and Computers in Japan 33 4 50 - 60 2002年04月 [査読有り]
     
    In this paper, a method for measuring the shape of a columnar object with specular surfaces by a slit ray projection method is proposed. Although the slit ray projection method is effective for measuring the shape of an object having diffuse reflective characteristics, applying the method to an object with specular surfaces has hitherto been difficult. In this paper, a triangulation equation for a columnar object with specular surfaces is derived and used as the basis of a method for measuring the shape of an object having specular surfaces using applicable slit rays. The basic principle is that the angle of incidence of a slit ray reflected from the measured object into an image sensor is restricted specifically by the special design of the optical system. In addition to the theoretical study of the proposed principle, a system for measuring the shape of a columnar specular object and a diffuse object was created and its effectiveness was verified. © 2002 Wiley Periodicals, Inc. Syst. Comp. Jpn.
  • H Handa; A Ninomiya; T Horiuchi; T Konishi; M Baba
    2001 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON SYSTEMS, MAN, AND CYBERNETICS, VOLS 1-5 1436 - 1441 2002年 [査読有り]
     
    This paper applies our state construction method by ART Neural Network to Robot Navigation Problems. Agents in this paper consist of ART Neural Network and Contradiction Resolution Mechanism. The ART Neural Network serves as a mean of state recognition which maps stimulus inputs to a certain state and state construction which creates a new state when a current stimulus input cannot be categorized into any known states. On the other hand, the Contradiction Resolution Mechanism (CRM) uses agents' state transition table to detect inconsistency among constructed states. In the proposed method, two kinds of inconsistency for the CRM are introduced: "Different results caused by the same states and the same actions" and "Contradiction due to ambiguous states." The simulation results on the robot navigation problems confirm us the effectiveness of the proposed method.
  • H Handa; T Horiuchi
    SICE 2002: PROCEEDINGS OF THE 41ST SICE ANNUAL CONFERENCE, VOLS 1-5 1609 - 1612 2002年 [査読有り]
     
    In this paper, we propose a constitution method of game player agent that adopts a neural network as a state evaluation function for the game player, and evolves its weights and structure by Evolutionary Strategy (ES). In this method, we attempt to acquire better state evaluation function by evolving weights and structure simultaneously.
  • Hisashi Handa; Akira Ninomiya; Tadashi Horiuchi; Tadataka Konishi; Mitsuru Baba
    Proceedings of the IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics 3 1436 - 1441 2001年 [査読有り]
     
    This paper applies our state construction method by ART Neural Network to Robot Navigation Problems. Agents in this paper consist of ART Neural Network and Contradiction Resolution Mechanism. The ART Neural Network serves as a mean of state recognition which maps stimulus inputs to a certain state and State construction which creates a new state when a current stimulus input cannot be categorized into any known states. On the other hand, the Contradiction Resolution Mechanism (CRM) uses agents’ state transition table to detect inconsistency among constructed states. In the proposed method, two kinds of inconsistency for the CRM are introduced: “Different results caused by the same states and the same actions" and “Contradiction due to ambiguous states.” The simulation results on the robot navigation problems confirm us the effectiveness of the proposed method.
  • H Handa; T Noda; T Konishi; M Baba; O Katai
    JOINT 9TH IFSA WORLD CONGRESS AND 20TH NAFIPS INTERNATIONAL CONFERENCE, PROCEEDINGS, VOLS. 1-5 2405 - 2410 2001年 [査読有り]
     
    Recently, many researchers have studied for applying Fuzzy Classifier System (FCS) to control mobile robots, since the FCS can easily treat continuous inputs, such like sensors and images by using fuzzy number. By using the FCS, however, only reflective rules are acquired. Thus, in proposed approach, an additional Genetic Algorithm in order to search for strategic knowledge, i.e., the sequence of effective activated rules in the FCS, is incorporated. That is, proposed method consists of two modules: an ordinal FCS and the Genetic Algorithm. Computational experiments based on WEBOTS, one of Khepera robots' simulators, are confirmed us the effectiveness of the proposed method.
  • H Handa; T Horiuchi; O Katai; T Kaneko; T Konishi; M Baba
    PROCEEDINGS OF THE 2001 CONGRESS ON EVOLUTIONARY COMPUTATION, VOLS 1 AND 2 1213 - 1219 2001年 [査読有り]
     
    In this paper, we will introduce a new Coevolutionary Genetic Algorithm with schema extraction by machine learning techniques. Our CGA consists of two GA populations: the first GA (H-GA) searches for the solutions in the given problems and the second GA (P-GA) searches for effective schemata of the H-GA. We aim to improve the search ability of our CGA by extracting more efficiently useful schemata from the H-GA population, and then incorporating those extracted schemata in natural manner into the P-GA. Several computational simulations on multidimensional knapsack problems confirm us the effectiveness of the proposed method.
  • H Handa; T Horiuchi; T Konishi; M Baba
    KNOWLEDGE-BASED INTELLIGENT INFORMATION ENGINEERING SYSTEMS & ALLIED TECHNOLOGIES, PTS 1 AND 2 69 910 - 913 2001年 [査読有り]
     
    In game programming for Chess, Reversi, and so on, it is difficult to evaluate each state and to decide which attributes should be used for state evaluation. Hence, state evaluation functions are often designed by using heuristics of human. In this paper. we adopt a neural network as a state evaluation function for game player, and evolve its weights and structure by Evolutionary Strategy (ES). In the proposed method, we attempt to acquire better state evaluation function by evolving weights and structure simultaneously.
  • H Handa; O Katai; T Konishi; M Baba
    IECON 2000: 26TH ANNUAL CONFERENCE OF THE IEEE INDUSTRIAL ELECTRONICS SOCIETY, VOLS 1-4 2935 - 2940 2000年 [査読有り]
     
    We discuss on adaptability of Evolutionary Computations in dynamic environments. Hence, we introduce two classes of dynamic environments which are utilizing the notion of Constraint Satisfaction Problems: changeover and gradation. The changeover environment is a problem class which consists of a sequence Of the constraint networks with the same nature. On the other hand, the gradation environment is a problem class which consists of a sequence of the constraint networks such that the sequence is associated to two constraint networks, i.e., initial and target., and all constraint networks in the sequence metamorphosis from the initial constraint network to the target constraint network. We compare Coevolutionary Genetic Algorithms With SGA in computational simulations. Experimental results On above dynamic environments confirm us the effectiveness Of Our approach, i.e., Coevolutionary Genetic Algorithm.
  • H Handa; A Ninomiya; T Horiuchi; T Konishi; M Baba
    IECON 2000: 26TH ANNUAL CONFERENCE OF THE IEEE INDUSTRIAL ELECTRONICS SOCIETY, VOLS 1-4 2732 - 2737 2000年 [査読有り]
     
    In this paper, we propose a new incremental state segmentation method by utilizing information of agents state transition table which consists of tuple of (state, action. state) in order to reduce the effort of designers and which is generated by ART Neural Network. In the proposed method, if inconsistent situation in the state transition table is observed, agents refine their map from perceptual inputs to states such that such inconsistency is resolved. We introduce two kinds of inconsistency.. i.e., "Different Results Caused by the Same States and the Same Actions" and "Contradiction due to Ambiguous States." Several computational simulations on cart-pole problems confirm us the effectiveness of the proposed method.
  • H Handa; O Katai; T Konishi; M Baba
    PROCEEDINGS OF THE 2000 CONGRESS ON EVOLUTIONARY COMPUTATION, VOLS 1 AND 2 1184 - 1189 2000年 [査読有り]
     
    In this paper, we discuss how many satisfiable solutions Genetic Algorithms can find in the problem instance of Constraint Satisfaction Problems at single execution. Hence, we propose a framework of a new fitness function which can apply to traditional fitness functions. However the mechanism of proposed fintess function is quite simple, several experimental results on a variety of instances of General Constraint Satisfaction Problems demonstrate the effectiveness of proposed fitness function.
  • H Handa; O Katai; T Konishi; M Baba
    GECCO-99: PROCEEDINGS OF THE GENETIC AND EVOLUTIONARY COMPUTATION CONFERENCE 252 - 257 1999年 [査読有り]
     
    In this paper, we discuss the adaptability of Coevolutionary Genetic Algorithms on dynamic environments. Our CGA consists of two populations: solution-level one and schema-level one. The solution-level population searches for the good solution in a given problem. The schema-level population searches for the good schemata in the former population. Our CGA performs effectively by exchanging genetic information between these populations. Also, we define Dynamic Constraint Satisfaction Problems as such dynamic environments. General CSPs are defined by two stochastic parameters: density and tightness, then, Dynamic CSPs are defined as a sequence of static constraint networks of General CSPs. Computational results on DCSPs confirm us the effectiveness of our approach.
  • H Handa; N Baba; O Katai; T Sawaragi
    PROGRESS IN CONNECTIONIST-BASED INFORMATION SYSTEMS, VOLS 1 AND 2 424 - 427 1998年 [査読有り]
     
    A new genetic algorithm (GA) which coevolves individuals and schemata is presented. The proposed method is inspired by the idea that effective utilization of symbolized information on solution space may be useful for GA-based search for solutions. This symbolized information may be represented as schemata, and schemata can be expressed in subspaces which will have high average fitness values, i.e. building blocks. In this paper, a specialized GA model for schemata search is introduced. This GA model directory tries to search for useful schemata that have not been yet discovered by the search in GA model. Thus, the GA for schemata search is expected to guide the traditional GA-based search. Several analyses based on various computer simulations reveal the effectiveness of the proposed method.
  • Coevolutionary searching method by double-layered population with genetic information exchange
    Hisashi Handa; Osamu Katai; Norio Baba; Tetsuo Sawaragi
    Australian Journal of Intelligent Information Processing Systems 4 3/4 196 - 205 1998年 [査読有り]

書籍

  • Markov Networks in Evolutionary Computation, EDA-RL: EDA with Conditional Random Fields for Solving Reinforcement Learning Problems
    半田 久志 (担当:共著範囲:)Springer Berlin Heidelberg 2012年05月
  • ソフトコンピューティングの基礎と応用
    半田 久志 (担当:共著範囲:)共立出版 2012年04月 
    本書では，ニューラルネットをはじめとするファジー工学で代表されるソフトコンピューティングの基礎と応用を学ぶ。具体的な応用事例として生体信号処理とパターン認識，株価予測，コンピュータゲーミングについても詳解している。さらに遺伝的アルゴリズムや進化戦略などの進化計算についても概説し，適用範囲の広さを学べる内容となっている。さらにはファジー集合・推論・制御の基礎とその応用について概説している。また各章末には演習問題が用意されており，本書1冊でソフトコンピューティングの概要が初学者でもわかるように工夫されている。

MISC

受賞

  • 2009年度 人工知能学会 研究会優秀賞
  • 2009 ACM GECCO Best Paper Award

共同研究・競争的資金等の研究課題

  • 日本学術振興会：科学研究費助成事業
    研究期間 : 2023年04月 -2026年03月 
    代表者 : 菅原 賢悟; 佐藤 孝洋; 日高 勇気; 半田 久志
  • 日本学術振興会：科学研究費助成事業
    研究期間 : 2020年04月 -2023年03月 
    代表者 : 半田 久志
     
    本研究課題では、グラフの探索を進化計算にて行うものである。先行研究のEDA-GKでは、特徴空間で問題を捉えることにより、遺伝子型から表現型への写像の凸凹さを解消できていると考えられる。ところが、研究を押し進めていく上で、先行研究のEDA-GKでは，カーネル関数が対象としている特徴空間によって，問題によっては機能しないことが判ってきた。例えば、前ページの最小パス距離カーネルの場合、解が全結合に近いグラフであった場合任意のノード間の距離がほとんど1となり、最適解付近のグラフのヒストグラムに違いがなくなる。結果、ランダムなエッジの追加・削除によるランダム探索に近い挙動を示すことになる。そこで、本研究課題では、Deep Graph Kernelの利用を検討する。Deep Graph Kernelはグラフカーネルが対象とする特徴に対して、それらの関係性も学習する ものである。word2vecにあるような単語の埋め込みをグラフに拡張したものである。特徴空間を構成するときに、特徴間の関係を埋め込むことより、カーネル関 数の特性に左右されない安定した探索を実現する。事前学習が必要となるが、領域知識が提供できる問題クラスなら適用可能であると考え、特に、提案手法を有機薄膜太陽光電池で評価することを考える。 有機薄膜太陽電池は、比較的大きめの分子構造となるため、スクラッチで原子を組み合わせても適切な解表現を探索することができない。そこで、既存の有機薄膜太陽光電池に用いられている分子構造の部分構造をモジュールとして、モジュールの組み合わせを探索するようにした。さらに，QDFという深層学習の一種を用いることにより、より大規模な分子構造をもつ解に対して、進化計算が適用できるようになった。
  • 日本学術振興会：科学研究費助成事業
    研究期間 : 2017年04月 -2020年03月 
    代表者 : 半田 久志
     
    グラフを個体としたグラフカーネルを用いた分布推定アルゴリズムEDA-GKの拡張を行う．従来，グラフを個体とした進化アルゴリズムでは，遺伝子型から表現型への写像がでこぼこしてしまうために，良い性能を出すことが難しかった．本研究課題では，アルゴリズムの適用範囲を広げることを目標として研究に取り組む．混合的なカーネルを構成し，スケールフリー性やスモールワールド性などを持つグラフ同定問題に適用した．並行してOrder/Degree問題や固有値最大化問題などグラフ理論の分野で取り扱われている問題へ適用した．
  • 日本学術振興会：科学研究費助成事業
    研究期間 : 2014年04月 -2017年03月 
    代表者 : 半田 久志
     
    本研究課題では，新たな分布推定アルゴリズムの拡張として，グラフ構造を有する個体表現を用いた分布推定アルゴリズムの構築を試みる．提案手法は，グラフカーネルを用い，特徴空間上で情報処理を行うことによりこれらの問題を解決する， 具体的な成果としては，アルゴリズムの実装を軽くし，性能評価を厳格にい，サンプリング方法について検討を重ねた．そして，型付きノードへ拡張し，適用クラスを，無向エッジ・単一ノードで構成されるグラフから，ノードに種類がありラベルが振られているようなグラフへ拡張を行った．さらに，応用問題としてOrder/Degree問題に適用し，他の手法との比較を通して提案手法の有用性を評価する．
  • 日本学術振興会：科学研究費助成事業
    研究期間 : 2009年04月 -2014年03月 
    代表者 : 川上 浩司; 須藤 秀紹; 半田 久志; 塩瀬 隆之; 小北 麻記子; 谷口 忠大; 片井 修; 平岡 敏洋
     
    本研究課題は、便利の追求で見過ごされて来たが実は人を含む系においては重要であった事項を整理し、効率化や自動化に代わるシステムデザインの指針を探るものである。国内外の動向を整理すると共に、各種のデザイン領域における事例を収集・整理した結果は、学術雑誌や学会で報告するだけにとどまらず、平成23年に一般啓蒙書（不便から生まれるデザイン：DOJIN選書42）にまとめ、web でも逐次発信をしている。また、場のメカニズムデザインへの応用事例は、2013年に閣議決定された計画に盛り込まれた。日用品デザインへの応用事例は、各種メディアで採り上げられた。
  • 日本学術振興会：科学研究費助成事業
    研究期間 : 2011年 -2013年 
    代表者 : 半田 久志
     
    本研究課題では，強化学習問題のための分布推定アルゴリズムであるEDA-RLとグラフで個体を表現した分布推定アルゴリズムについて研究を行った．前者については，特に，「スリップの検出と行動補正」と「確率モデルの構造推定」について研究を行った．また，グラフを個体とした新しい分布推定アルゴリズムのを構成した．これはグラフカーネルによるカーネル密度分布推定を用いた新しいアルゴリズムである．これらについて，論文誌ならびに国際会議を通して成果発表を行った．また招待講演2件（内海外1件）も行った．
  • 日本学術振興会：科学研究費助成事業
    研究期間 : 2011年 -2013年 
    代表者 : 馬場 則夫; 久保田 直行; 半田 久志; 最上 義夫
     
    我々人間が現実に直面する周囲環境は、殆どすべてが、特性が時間と共に変化するものである。それ故、ソフトコンピューティング技術の有用性を確立するためには、環境の特性が時間と共に変化するいわゆる非定常環境の下でのソフトコンピューティングの有効性を確認する必要がある。 本研究では、非定常環境中でのソフトコンピューティング技術の性能を格段に向上させるための一つの試みとして、学習オートマトンとソフトコンピューティング技術の融合システムを提案すると共に、株価予測やコンピュータゲーミング等の具体的問題への活用を通じて提案手法の有効性を検討したものである。
  • 日本学術振興会：科学研究費助成事業
    研究期間 : 2009年 -2010年 
    代表者 : 半田 久志
     
    本研究では,部分問題に分割し,部分問題毎に並行して協調的にルール生成を行う新たな進化計算を提案し,提案手法を知識導出に適用する.部分問題に分割することにより多様性を維持しつつ効率的にルールを探索する.この知識導出に確率モデルを用いた進化計算である分布推定アルゴリズムを適用・拡張した.
  • 日本学術振興会：科学研究費助成事業
    研究期間 : 2007年 -2009年 
    代表者 : 片井 修; 川上 浩司; 塩瀬 隆之; 下原 勝憲; 須藤 秀紹; 半田 久志; 野津 亮
     
    今年度までに展開してきた研究を総括し、「情報土壌学」という新しい学域の基本的成り立ちの骨格を与えるとともに、さまざまな領域においてその展開の具体的な形を示してきた。 まず、予め設定(想定)された命題群の真・偽や成立・不成立を判定するという二分法をベースとして、想定内での状況の絞り込みの手がかりとしての情報の在り方、すなわち、シャノン流の情報概念とは異なり、第二の情報の在り方として、想定外の事象生起に対して新たな包括的な視点を導入しつつ諸事象包摂し、それらに時空の秩序を与えるような働きをする情報概念を提案した。前者が部分や要素への「分化・排除」を指向する働きであるのに対し、後者は全体への「統合・包摂」を指向するものであり、互いに相補的な情報の働きということができる。 情報土壌学では、主として後者のような情報を扱う枠組みとして、記号論・論理学の始祖の一人とされるパースによる述語論理式の表現である存在グラフに加えて、離散事象システムの事象推移表現であるペトリネット(発生ネット)を併合した新たな数学的表現形式を導入して、この包摂的情報の働きを表現し、解析する枠組み構築した。これは、ライプニッツの提唱した時空概念に即して情報群と人間集団や社会との連関構造を捉えるものであり、社会秩序や風土の成り立ちと包摂的な情報の働きの接点を解明する手掛かりを成すものである。その上に立って、倫理の問題やケアの世界における共感的・共存在的・即興的なコミュニケーションの在り方をライプニッツ時空の共生成という立場から明らかにするとともに、人工物の創造的なデザインやその使用における人工物との関係性やインタラクションの働き、とりわけ不便さや制約の効用などについて新たな解明と提案を行った。また、包摂的な情報と社会集団の形成のようなグループダイナミックスの連関の深層構造についての解明を行い、この情報土壌学の視点の有用性を明らかにした。
  • 日本学術振興会：科学研究費助成事業
    研究期間 : 2006年 -2008年 
    代表者 : 川上 浩司; 片井 修; 塩瀬 隆之; 須藤 秀紹; 半田 久志; 谷口 忠大
     
    手間いらずで効率的に要求が満たせる「便利な道具や方式」よりも、むしろ不便な道具や方式に、能動的工夫の余地・対象系の物理的理解促進・自己肯定感の醸成、などの効果がある。我々はこれらを積極的に評価する「不便益」という考え方を提唱し、この視点からの新たなシステム設計方法論の構築を試みた。最終年度にあたる2008年度に得られた成果を以下にまとめる。 [不便益の総論:]初年度から継続する各種講演やOSを年に数回開催し、そこで得られた多くの知見の整理を通して不便益の輪郭を明らかにして、HI学会論文誌に総説論文としてまとめた。 [不便益の各論:]システムデザインにおける「便利」を基礎づけるものとして、因果に基づく明瞭な説明・分類/分割による高いモジュラリティ・あいまいさの無い推論・中央集権的システム構成に注目し、それらが援用できない「不便」、すなわち均衡(バランス)に基づく説明・明瞭な分割ができないこと・解釈(推察)の多様性・分権的制御などから得られる益を積極的に活用する考え方を提出するとともに、それらのいくつかには具体的な活用方法や数理的基盤を与えた。 [不便益の応用:]不便益に関する知見をシステムデザインに応用することによって、その有効性を検証した。適用対象としては、情報伝達に関して「見るのではなく触れることしかできない絵画」や音と画像による情報伝達におけるテロップの効用分析、解釈の多様性に関して比喩表現やピクトグラムによる非言語コミュニケーションの有効性検証と、エージェントシミュレーション、デザインの実践として月に一度のインクルーシブデザインワークショップ(塩瀬)、などを実施した。
  • 日本学術振興会：科学研究費助成事業
    研究期間 : 2004年 -2005年 
    代表者 : 馬場 充; 大谷 幸三; 高橋 智; 半田 久志
     
    近年,リサイクル社会がより一層進む動きの中で,「容器包装リサイクル法亅で規定されている透明プラスチックボトル,いわゆるペットボトルの再利用が従来以上に促進されている.そこで,本研究課題では,リユースのための自動分別システムを実現することを目指した. 平成16年度は,まず,円柱,四角柱,円錐などのプリミティブ形状と素材判別をレーザー光と超音波を用いて可能とするシステムの問題に取り組んだ.まず,ペットボトルのような透明物体に適用するためのレーザーレンジファインダの設計・製作を行った.そのために,レーザー投光系を小型の高精度5自由度のロボットアームで構成し,画像センサは本研究室で所有している受光系を改良して用いたシステムを設計・製作した.そして,シミュレーションと実験により,試作したレーザーレンジファインダの妥当性と改良点等を検討した.その結果,ペットボトルの3次元形状が所要の精度と測定時間で測定できる性能を有することが確認できた.次に,物体の素材判別のための超音波反射音圧波形の取得システムの設計・製作を行った.そのシステムは,複数の発信器と受信用の超音波センサアレイから成り,得られた超音波波形とGAを組み合わせて,素材判別が可能であることが確認できた. 平成17年度は実際に製品として市場に出回っている透明プラスチックボトルを用いて,これらの対象の形状と素材による識別を試みた.市販のペットボトルを識別するためには,物体表面の細かな形状変化の検出が必要となるので,6軸ロボットを用いたレーザーレンジファインダを用いた3次元計測システムを改良した.改良のポイントは(1)三角測量式をベクトル演算を用いて厳密化したことと(2)ロボットの制御方式を見直して,より高空間分解能で3次元形状を測定できることにしたことである.それにより,市販のペットボトルの3次元形状測定を可能にした.さらに,前年度の超音波を用いた形状認識システムを組み合わせて融合システムを構成して,市販のペットボトルの認識実験を行い,その有用性を確認した.また,実用化に向けて,測定時間の短縮についても検討した.実用システムではオンラインで行うことになるので,ラインの速度を止めない程度の時間で自動分別する必要がある.そこで,速度向上対策として,FPGAを用いた予備的な識別回路を設計し,これにより,計算機での負荷を軽減し,速度の向上を図った.
  • 日本学術振興会：科学研究費助成事業
    研究期間 : 2003年 -2005年 
    代表者 : 川上 浩司; 須藤 秀紹; 半田 久志; 塩瀬 隆之
     
    本研究は、現状でのユニバーサルデザインの方法論が本来のR.Maceが提唱した基本理念と乖離している事に注目して、定量的物理特性(サイズ・形状・色・材料の物性など)の変更という対処療法的な方法ではなく、基本理念をもう一段ブレークダウンしたレベルでの設計指針を策定することを目的とする。研究遂行の基軸として採用したのは、従来からの我々の研究成果を踏まえて導出した仮説、すなわち「特定の唯一最適な操作系列だけでなく様々な操作を許す『解釈の多様性』を残しながらも、緩やかな拘束によって操作の選択肢を使用者にアフォードし、操作とそれに対するアフォーダンスの変化があたかも『対話』を成立させる人工物が、ユニバーサルデザインされた物の一つの在り方である」というものである。これに対して、1:「緩やかな拘束」、「対話型人工物」という観念的なキーワードに理論的で明確な輪郭を与え、2:定量的な情報がただちに利用できない設計段階から次第に定量化されて設計対象が具体化する段階まで一貫してユニバーサリティを考慮するために、定性的な状態記述を「定量的パラメータ割り当てに対する制約」と捉えて制約充足問題解決手法を適用し、3:これらの理論的枠組みを実証するためのフィールドワークを実施するという、相互に連関する3つの基軸に具体化し、これらに沿って研究を展開した。1に関しては、緩やかな制約を様相論理によって、あるいは定性的情報理論における情報チャネルの任意性によってモデル化する方法を提案した。また、対話型人工物に関しては、操作者と人工物の対話性を目的論一因果論の視点、義務・許可・時制様相の視点から整理した上で設計支援システムとして実装する方法を提案した。2に関しては、進化計算を援用した制約充足問題解決手法を提案して、これを適用した。3に関しては、研究内容の性質上、工学系の学術雑誌では報告していないが、比較的小型の建造物を対象として大阪府内の病院における病棟内トイレの設計、比較的大型の建造物を対象として京都市内のベンチャー企業による無人自転車置き場ゲートの設計に参画し、物理的なもの以外を対象としてウェヴページのデザインを試みた。さらに、米国発のユニバーサルデザインに対して欧州発のインクルーシブデザインに着目して、第一人者として知られる英国Royal College of ArtのJullia Cassim氏を招いてワークショップを開催し、そこで得られた知見を書籍にまとめた。
  • 日本学術振興会：科学研究費助成事業
    研究期間 : 2003年 -2004年 
    代表者 : 半田 久志
     
    近年,ニューラルネットや強化学習,進化計算のような学習機構を取り入れた自律移動ロボットに関する研究が盛んである.しかしながら,現状では,たとえ高性能な学習機構を取り入れていても,地面のすべりや背景といった環境特有の情報,エージェントのアクチュエータやセンサの特性といった生態学的ニッチ固有の制約構造を巧く活用しないとロボットは全く機能しない.本研究では,自律的に知覚・行動を行う強化学習エージェントに対して与えられた生態学的ニッチ固有の制約構造を活用するための状態分割法を提案しその有用性を示した.提案手法では,知覚-行動-知覚という系列について,状態分割の整合性を検査し,矛盾が検出されるたびにさらなる分割を生じることによりその矛盾解消を試みる.すなわち,ある時刻における知覚入力に対して状態を割り当てるような状態分割器を考える.そして,行動を行った結果として生じる知覚入力を状態分割器に与え,状態を得る.系列をエージェントが行動するたびに蓄えていき,矛盾検出とその解消を行う.提案手法では、階層的な情報処理による状態分割を行うメカニズムを有し、階層は情報の縮約を、上位層は階層で縮約を行ったニューロンが発火した際に、次時刻ではどのような知覚変化を引き起こすかを予測している。この予測の精度にもとづいて状態分割を構成している。本年度は、この研究課題で新たに提案を行った上記の状態分割法について、車の山登り問題へ適用した研究について2004年7月にブダペストで行われたIJCNN04にて成果発表を行った。また状態だけではなく行動の分節化を行うようなアルゴリズムの拡張について検討した。
  • 日本学術振興会：科学研究費助成事業
    研究期間 : 2000年 -2001年 
    代表者 : 馬場 充; 半田 久志; 小西 忠孝
     
    工業用途では,金属のような著しい鏡面反射特性やガラスのような透明な性質を有する物体の非接触3次元形状の測定が要求されることが多い.しかし,このような物体の3次元形状の測定は一般に困難である場合が多い.そこで本研究では,拡散物体,鏡面物体そして透明物体をも含んだ種々の光学的性質を有する物体の3次元形状を同一原理で測定できる装置を提案することを目的とする. 平成12年度は,物体の光学的性質のうちで不透明体について焦点を絞り,検討を行った.本研究では物体の表面反射特性をspecular spike成分が卓越している鏡面特性物体,specular spike成分がspecular lobe成分より優勢な中間特性物体I, specular lobe成分がspecular spike成分より大きな中間特性物体II, diffuse lobe成分が支配的な拡散特性物体の4種類に分類した.そして,本測定装置がそれらの4つの種類の反射特性を持つ物体に対して適用可能なことをシミュレーション及び実験により確認した.さらに,従来の能動的手法では困難とされた鏡面や拡散など異なる表面反射特性が混在する場合にも適用可能であることも実験により確認した. 平成13年度は,まず光学系の改良に取り組んだ.この改良により光学系の視野が広がり,測定対象の大きさの制限が緩和されるとともに,それぞれのレンズに対して,一本ずつスリット光を同時に投光することで測定時間が短縮されることが明らかとなった.次に,新たな画像センサの考案を行った.昨年度までの画像センサはスリット光の画素位置しか検出できなかった.本年度はスリット光の入射位置とともに入射角度も検出できるようにした.これにより,画像センサに入射したすべてのスリット光が3次元形状の算出に利用できるようになり,最後に光線追跡法による透明物体の3次元形状計測法の考案し,その有効性をシミュレーションにより確認した. 以上の本科学研究費助成金で行った研究の成果により,提案装置は鏡面物体や透明物体など種々の反射特性を持つ物体の3次元形状に対して有効であることが分かった.
  • 日本学術振興会：科学研究費助成事業
    研究期間 : 1998年 -1999年 
    代表者 : 馬場 充; 半田 久志; 小西 忠孝; 川上 浩司
     
    平成10年度は計測システムの構成,画光学系像センサの設計,の及びデータ処理用プログラムを製作した.計測システムの構成を決めるために,鏡面物体に適用できる三角測量式を導き,シミュレーションを行った.そして,その結果に基づき,光学系と画像センサの設計・製作を行った.光学系はレンズと遮光マスクから成るものである.遮光マスクにより,画像センサヘの入射角度を限定し,鏡面物体の測定を可能にした.また,画像センサは電子回路により,スポット光の重心位置を求めることを基本原理としている.本画像センサは分解能と測定範囲を任意に決めることができ,これにより測定装置の制約が軽減される.さらに,予備実験も終わり,本提案原理の実現可能性が確認できた.以上の結果より,次年度に向けた準備が整った. 平成11年度は実験による提案方法の検証と従来法との比較検討を行った.測定対象は平板と円柱の鏡面物体,凹面と凸面からなる鏡面物体,および平板と円柱の拡散物体であった.その結果,従来スリット光投光方式では測定が困難とされていた,鏡面物体の形状測定に成功した.その測定精度は比較のために行った拡散物体とほぼ同程度であり,その有効性が確認できた.また,測定対象からの反射光の光強度を測定することにより,測定対象の光沢度も測定できた.実験では,完全鏡面である鏡,半鏡面物体であるアルミニウム,完全拡散物体である木などの光沢度を測定し,本研究の方法でそれらの光沢度が把握できることが明らかとなった.本研究の方法は従来の画像を用いる受動的な方法に比べて,測定環境に多少制約があるものの,測定精度や信頼性の面で優れた特性を示し,工業的な鏡面物体の形状測定や光沢度測定に有望であることが明らかとなった.今後は,スリット光の戦略的な投光法を検討して,測定時間の短縮に取り組む予定である.

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