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研究者紹介
- 認知神経科学・ロボティクス・機械学習等の観点を融合し、（1）人間の認知機能を実現する計算メカニズムの構成論的理解、（2）その理解に基づく他者との協調が可能な知能ロボットの実現を目指しています。さらには、（3）自閉スペクトラム症や統合失調症等の精神障害をもたらす計算メカニズムの理解も目指しています。
研究業績紹介
- ■認知ロボティクス
・研究目的: デモンストレーションデータを用いた対照深層能動的推論に基づく実ロボット制御フレームワークの提案
- タイトル: Real-World Robot Control Based on Contrastive Deep Active Inference with Demonstrations, Fujii Kentaro, Isomura Takuya, Shingo Murata (IEEE Access) 12, 172343–172357 2024年10月
・研究目的: 自由エネルギー原理に基づく実ロボットのための能動視覚フレームワークの提案
- タイトル: Active Vision for Physical Robots Using the Free Energy Principle, Haddon-Hill Gabriel W., Murata Shingo (International Conference on Artificial Neural Networks (ICANN) 2024) 270-284 2024年9月
・研究目的: 探索・目標志向行動を選択可能な実ロボットのための深層能動的推論フレームワークの提案
- タイトル: Selection of Exploratory or Goal-Directed Behavior by a Physical Robot Implementing Deep Active Inference, Igari Ko, Haddon-Hill Gabriel W., Fujii Kentaro, Shingo Murata (The 5th International Workshop on Active Inference (IWAI 2024)) 165-178 2024年9月
・研究目的: 長期タスクを実現するための複数時間スケールを有した階層的潜在ダイナミクスモデルの提案
- タイトル: Hierarchical Latent Dynamics Model with Multiple Timescales for Learning Long-Horizon Tasks, Fujii Kentaro, Murata Shingo (2023 IEEE International Conference on Development and Learning (ICDL)) 479-485 2023年11月
■ロボット学習
・研究目的: プレイデータを用いた世界モデルの学習に基づく実世界ロボット制御とデータ拡張フレームワークの提案
- タイトル: Real-World Robot Control and Data Augmentation by World-Model Learning from Play, Nomura Yuta, Murata Shingo (2023 IEEE International Conference on Development and Learning (ICDL)) 133-138 2023年11月
・研究目的: 実世界環境における柔軟物体操作のためのプレイデータの自己教師あり学習フレームワークの提案
- タイトル: Goal-Conditioned Flexible Object Manipulation by Self-Supervised Learning from Play, Ishii Keigo, Hiramatsu Shun, Nomura Yuta, Murata Shingo (2023 IEEE International Conference on Development and Learning (ICDL)) 150-155 2023年11月
・研究目的: タスク目標の推論と動的最適化が可能な協働ロボットのための深層予測学習フレームワークの提案
- タイトル: Deep Predictive Network for Inference and Dynamic Optimization of Task Goals during Human-Robot Collaboration, Hiramatsu Shun, Murata Shingo （2023 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)) 1-6 2023年6月
・研究目的: 長期物体操作のためのサブゴールを提案可能な深層予測学習モデルの提案
- タイトル: Structured Motion Generation with Predictive Learning: Proposing Subgoal for Long-Horizon Manipulation, Saito Namiko, Moura João, Ogata Tetsuya, Aoyama Marina Y., Murata Shingo, Sugano Shigeki, Vijayakumar Sethu (2023 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)) 9566-9572 2023年5月
・研究目的: 物理的な人ーロボット間相互作用を潜在空間で分析するためのリザバーコンピューティングを用いた変分リカレントニューラルネットワークの提案
- タイトル: Latent Representation in Human–Robot Interaction With Explicit Consideration of Periodic Dynamics, Kobayashi Taisuke, Murata Shingo, Inamura Tetsunari (IEEE Transactions on Human-Machine Systems) 52(5) 928-940 2022年10月
・研究目的: マルチモーダル深層ニューラルネットワークを用いた道具・物体・行動・結果の関係を考慮した道具使用モデルの提案
- タイトル: Tool-Use Model to Reproduce the Goal Situations Considering Relationship Among Tools, Objects, Actions and Effects Using Multimodal Deep Neural Networks, Saito Namiko, Ogata Tetsuya, Mori Hiroki, Murata Shingo, Sugano Shigeki (Frontiers in Robotics and AI) 8 2021年9月
■計算論的精神医学
・研究目的: マルチモーダルデータから共通・個別潜在表現を抽出可能な深層生成モデルの提案
- タイトル: Toward Understanding Psychiatric and Cognitive Characteristics: A Deep Generative Model for Extracting Shared and Private Representations and Its Evaluation with Synthetic Multimodal Data, Kusumoto Kaito, Murata Shingo (2023 IEEE International Conference on Development and Learning (ICDL)) 455-460 2023年11月
・研究目的: 自閉症スペクトラム症における感情認識の変容理解のための予測情報処理理論に基づくニューラルネットワークモデルの提案
- タイトル: Neural network modeling of altered facial expression recognition in autism spectrum disorders based on predictive processing framework, Takahashi Yuta, Murata Shingo, Idei Hayato, Tomita Hiroaki, Yamashita Yuichi (Scientific Reports) 11(1) 2021年7月
・研究目的: 神経発達障害における発達的な機能的断裂・異常な感覚精度・異常な感覚反応性の関係を説明可能な神経ロボティクスモデルの提案
- タイトル: Paradoxical sensory reactivity induced by functional disconnection in a robot model of neurodevelopmental disorder, Idei Hayato, Murata Shingo, Yamashita Yuichi, Ogata Tetsuya (Neural Networks) 138 150-940 2021年6月
社会的意義
- ・ロボット技術による産業・生活支援の向上
・人とロボットの自然な協働社会の実現
・精神疾患・発達障害への理解と支援技術の開発
