2024年度未踏ターゲット事業(リザバーコンピューティング技術を活用したソフトウェア開発分野)採択プロジェクト概要（坪倉・武貞PJ）

1．担当プロジェクトマネージャー

• 香取 勇一（公立はこだて未来大学 システム情報科学部 複雑系知能学科 教授）

2．採択者氏名

• 坪倉 奏太（京都大学 大学院人間・環境学研究科）
• 武貞 一樹（立命館大学 大学院情報理工学研究科）

3．採択金額

• 3,780,000円

4．プロジェクト名

• 触覚情報の応用を拓くリザバーコンピューティングによるAIモジュールの開発

5．応募枠

• 通常枠

6．関連Webサイト

• なし

7．申請プロジェクト概要

視覚や聴覚情報に比べて，触覚情報におけるAI技術の応用は十分に進んでいない。その原因として，触覚情報が持つ特性に適したAIモデルが存在しないということがある。本プロジェクトでは，視覚や聴覚情報のように触覚データを自由に利用可能とするAIモジュールの開発を目指す。利用するモデルとして，リザバーコンピューティングモデルを提案する。リザバーコンピューティングモデルが持つ，構造の簡便さ，学習や処理方法の簡潔さなどが触覚情報処理に適するからである。また，リザバーコンピューティングモデルにて触覚情報を圧縮し，扱いやすい形式にすることで様々なタスクにも柔軟に対応できるモデルが構築できると考える。本プロジェクトでは紙の種類に応じ，1枚だけめくり上げる動作の制御というタスクを通じて実証する。将来的には，リザバーコンピューティングモデルをハードウェア実装した上で，様々な産業現場などに触覚情報を組み込みたい。

8．採択理由

触覚情報の処理能力を向上させるために、リザバーコンピューティングに基づいた新しいAIモジュールを開発することを目指しています。これにより、高度な触覚フィードバックを実現し、機械やロボットが人間のように繊細な作業を行えるようにすることが目標です。本プロジェクトでは、MEMS触覚センサからのデータを利用して、触覚情報を処理するためのリザバーコンピューティングモデルを開発します。このモデルは、触覚データの時系列依存性をモデリングし、リアルタイムでのデータ処理を効率的に行うことができます。成功すれば、この技術は産業用ロボット、医療機器、日常生活支援ツールなど、様々な分野での応用が期待されます。特に、繊細な物体の取り扱いや質感の識別が必要な作業において、人間に近い感覚をロボットが実現できるようになることで、作業の自動化と精度向上が見込まれます。