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    AIコンペティション表彰実績

    リコーの佐々木史紘が投稿した模倣學習についての論文が世界的なAIの國際會議「The International Conference on Learning Representations」のSpotlightに採択

    2021年2月18日

    株式會社リコーの研究者であるイノベーション本部 ICT基盤技術研究センターの佐々木 史紘が投稿した、ロボット自律動作技術の「模倣學習」に関する論文「Behavioral Cloning from Noisy Demonstrations」が、2021年1月13日、AI(人工知能)の國際會議「Nineth International Conference on Learning Representations」において、投稿論文の上位のみに與えられるSpotlightと呼ばれる口頭発表に採択されました??陬^発表は5月3日から5月7日までオンラインで開催される國際會議で行われる予定です。

    「The International Conference on Learning Representations(以下、ICLR)」は表現學習(一般的には深層學習:ディープラーニング)と呼ばれる人工知能の分野についての國際會議です。AI、統計、データサイエンスの分野で使用される深層學習のすべての領域と、マシンビジョン、計算生物學、音聲認識、テキスト解析、ゲーム、ロボティクスなどの重要なアプリケーション分野に関する最先端の研究を発表および公開しています。採択された論文は、査読の結果により上位からOral、Spotlight、Posterの判斷がなされ、Oral、Spotlightに採択された論文のみが國際會議で口頭発表を行うことができます。

    佐々木は遠隔操作ロボットの開発に従事しており、ロボットに模倣學習による自律移動機能を組み込んでユーザービリティーを高め、新しいロボットUX(ユーザーエクスペリエンス)を提供することを目指しています。佐々木の今回の論文は、そのロボットの動作のキーとなる「ロボット自律動作模倣學習アルゴリズム」の開発成果をまとめたものです。模倣學習とは動的な動作の學習を行うために用いられるAIの一手法であり、今回の論文では、遠隔操作ロボットの自律動作ルールを獲得するために、人間のロボット操作を真似て學習させています。佐々木は開発を通じ、従來の模倣學習技術では、人間のロボット操作時に誤りが含まれる場合にその誤りも真似てしまい、良い自律動作ルールが獲得できないという課題を発見しました。この課題を解決するため、従來技術で自律動作ルールを獲得できない原因を數學的に解析し、その結果に基づいてより望ましい自律動作ルールを獲得できるアルゴリズムを開発しました。この手法は、査読者からも「獨創的でシンプルかつスマートなアイデアである」、「提案の核となる革新性は興味深く、経験的にも合理的に機能している」、と高い評価を受けました。

    佐々木は2019年に行われた「Seventh International Conference on Learning Representations」でも、徒弟學習と呼ばれる模倣學習の學習速度向上についての論文“Sample Efficient Imitation Learning for Continuous Control”がPosterに採択されており、ICLRでの論文採択および発表は2回目になります。

    リコーは、「OAメーカーからの脫皮」と「デジタルサービスの會社への転換」という方針を掲げ、今後の成長に向けてAIを5Gと並んで最も重要な技術と位置付けています。2017年に「AI応用研究センター」を設立して、製品へのAIの搭載や、社內業務改革への適用などに取り組んでいます。リコーはお客様に質の高いデジタルサービスを屆けるため、今後もAI技術への取り組みを進めてまいります。

    佐々木 史紘
    佐々木 史紘
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