概要

「自ら学習するロボットの実現」に向けて、ロボットが所望の情報を効率よく引き出すように自ら動いて環境に働きかける「Learning to learnー身体化された学習行動の学習」の原理モデルを構築します。その場で道具を使ってロボットが目的を遂行する課題を通して、効果を検証します。目の前の環境に対する身体を介した能動的な働きかけから絶えず学習を続ける原理を、モダリティや場面を超えて定式化し、「人のように環境を探索し、学習する」ロボットの実現に向けた道を拓きます。

2028年までのマイルストーン

2028年までに、環境に働きかけ、身体と環境の相互作用から所望の情報を生み出す行動を生成する原理を確立し、外部の物理系を身体化するタスク（道具使用タスク）において「情報抽出行動」を自律的に獲得するロボットを実現します。

研究開発項目

• [1] 身体化された能動的情報抽出行動の生成原理

課題推進者

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