自律型スワーム制御のための記号的発見と数値的機械学習の統合

鈴木 英之進（九州大学 大学院システム情報科学研究院　教授）

Michéle Sebag　（ＣＮＲＳ 国立情報学自動制御研究所　ＴＡＯプロジェクト　主任研究員）

　本研究は、個体が多数集まって「群れ」（スワーム）をつくることにより、１個体のみでは達成できなかった高度な知能を実現するロボット（スワームロボット）の効率的自律制御機構の設計を目指す。具体的には、日本側は記号的学習、データマイニング、背景知識モデリング、フランス側は確率的学習と統計的最適化という、両チームの世界的水準を誇る領域の利点を活かし、相補的にスワームロボットの自律的制御機構の設計に向けた研究を進める。
　本研究の可能な応用として、独立した個々のロボットの集合体ではなく、ロボット群がまとまってひとつの個体のように行動するための高次なルールを作ることによって、救命の優先順位の特定や人工および自然環境の保全への応用が期待される。