生物は不確かな環境情報しか得られないにも関わらず、環境に応じて巧みに行動します。本プロジェクトでは、そのような生物の「行動ルール」を抽出し、「制御ルール」を設計、ロボットに適用することによって、生物の巧みさを活かしつつ所望の自己組織化を創発させるAI技術を研究開発します。人とロボット、生物サイボーグが協働・共進化する「新ひらめきの世界」の実現を目指します。

生物サイボーグを通じて得られたデータから生物の行動を学習し行動ルールを抽出するAI技術と、行動ルールに付加的な制御を入力することで所望の自己組織的な振る舞いを創発させる制御ルールを設計するAI技術からなる「自己組織化プラットフォーム」を開発します。さらにその応用によって、ロボットの自己組織的な協調作業を可能にすることを目指します。
行動ルールの抽出に関して、生物を対象に連続状態かつ決定論的な行動ルールを抽出する手法は従来技術にはなく、本研究開発の挑戦的な点です。また、制御ルールの設計に関しても、均一な条件設定等で検討された従来技術に比べて、「極めて個体差が大きい生物を対象とする点」「自由に振る舞う生物を制御することで自己組織化させる点」「限定的な制御によって所定の自己組織的な振る舞いやタスクを実行させる点」などが本研究開発の挑戦的な点です。

③生物活性度計測

生物の巧みさを活かした自己組織化を創発させるためには、生物の快・不快度など生物活性度を反映した行動ルールを抽出し、これを考慮した制御ルールを設計する必要があります。そのために生物の知覚・行動情報から生物の活性度を定量的に計測する方法を確立します。生物の真の情動は根本的にはわかりませんが、生物にとっての快・不快を想定して環境を構築します。そこでの生物の生体情報や行動情報を計測し、環境との関連を検討することで、生物の情動の定量化へと繋げます。

行動ルール・制御ルールを適用した群ロボットにより、難環境における自己組織的な協調作業の実現を目指します。2050年には、人とロボット、生物サイボーグが協働・共進化する「新ひらめきの世界」の実現を目指します。