奈良先端科学技術大学院大学 研究推進機構 研究推進部門(情報科学領域)

ロボットラーニング研究室

研究内容

人中心環境で活躍するロボットの高度な知覚・判断・行動機能の実現に向けて、機械学習とロボティクスの融合領域であるロボットラーニング技術とその実世界応用に関する研究を進めています。確率・統計やベイズ理論、ガウス過程や深層学習を用いたロボット応用向きの強化学習アルゴリズム設計から、最先端ロボット設備(Nextage, Baxter, UR5, OP3 Humanoidなど)を用いた次世代産業用ロボットや福祉・介護用人支援ロボットの実用技術および産学共同研究を通じた機械学習・人工知能の社会実装にも挑戦しています。

  • 強化学習
  • 深層強化学習
  • 模倣(見まね)学習
  • 人ロボット協調作業
  • 人支援ロボット

研究室の指導方針

修士課程では、教員と相談しながら研究課題を設定し、解決方法の探索、数値シミュレーションから実ロボットを用いた実験検証を行います。教員の指導の下で、国際会議発表や英語論文執筆を行い、研究成果を世界に発信することを目指します。博士課程では、意義高い研究課題の発掘から英語論文執筆までを自力で行える自立した研究者への成長をサポートします。

この研究で身につく能力

ロボットラーニングに関する様々な知識に加えて、実ロボットやセンサ、システムインテグレーションおよびデータ収集コスト感覚など、実世界ロボットラーニングシステム構築に関わる様々なスキルとセンスを身に着けられるように指導します。また、研究活動を通じて、基礎・応用研究の進め方、まとめ方、発表の仕方など、社会で活躍できる技術者・研究者に必要な技能を一通り育成します。海外研究機関との連携・交流・インターンを通じて、海外で活躍する人材を育成します。その他、産学共同研究に参画することで、実践的な技能やセンスを育成します。初学者のために、適宜教科書輪講や最新論文リーディンググループを実施します。

研究を始めるのに必要な知識・能力

ロボットラーニング(ロボットのための機械学習)は、機械学習・人工知能やロボット工学、制御工学や信号処理、最適化やメカトロニクスなど、様々な分野の融合領域です。自分の得意分野やスキル・経験(ロボットコンテストやプログラミングコンテスト、工作など)を活かして、独自のアプローチを開拓できる可能性もあります。是非、ロボットラーニング研究に挑戦してください。2019年1月に新設された研究室なので修了生はいませんが、ロボットラーニング分野の人材は様々な業界から注目されており、これからの社会に活躍の場は多いと思います。

ニュース

当研究室に関心のある皆様へ

研究室への訪問・見学をご希望の方はいつでも見学会からの応募を歓迎致します。

特に受験希望者は(出願前に)見学に来るか、rl-contact [at]へメールで事前相談されることをお勧めします。

Call for International Students

We welcome self-motivated international students with interests in machine learning and corresponding applications in real robot control.

Please contact us via rl-contact [at] is.naist.jp with the following information:

1. Resume including your education/work experience, GPA, and publication list.

2. Language skill (a good point in TOEFL/IELTS/TOEIC is highly recommended)

3. Programming skills

4. Short research proposal