2026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（熱田PJ）

1．担当プロジェクトマネージャー

• 田中 剛平（名古屋工業大学 大学院工学研究科 知能情報プログラム 教授）

2．採択者氏名

• 熱田 洋史（大阪大学 先導的学際研究機構 特任研究員）

3．採択金額

• 3,960,000円

4．プロジェクト名

• 高速リザバーコンピューティングソフトウェアに基づくロボットの実時間適応制御の実現

5．応募枠

• 応用・実用化枠

6．関連Webサイト

• hrshtst/rclib

7．申請プロジェクト概要

本プロジェクトは、前年度に通常枠として実施した「ロボットのリアルタイム学習を可能にするリザバーコンピューティングソフトウェアの開発」の成果を発展させるものである。前年度は、高速リザバーコンピューティングソフトウェアrclibを開発し、剛体ロボットにおいてオンライン学習を用いた実時間制御の有効性を実証した。本年度はこの成果を基盤とし、数理モデル化が困難なロボットの実時間適応制御の実現を目指す。深層強化学習は制御対象についてモデルフリーであるが計算負荷が高く、モデルベースド制御は実時間で制御できるが数理モデルが必要である。リザバーコンピューティングの高い学習効率により、モデルフリー性と実時間性を両立させ、摂動や環境変動に適応する制御系を実現する。具体的には、剛体ロボットでの柔軟かつロバストな運動学習や、空気圧ソフトロボットの逆動力モデル学習による遅延補償を段階的に実証する。さらにフィードバック誤差学習や強化学習の知見を活かし、誤差や報酬に基づきタスクを自律獲得する適応制御系へと発展させる。開発ソフトウェアは公開し、軽量な計算資源で高度な運動学習を実現する応用事例を提示することで、フィジカルAIの社会実装に貢献する。

8．採択理由

昨年度の開発技術を発展させる意欲的な提案であり、複雑なソフトロボットのオンライン学習制御は未踏性が十分にあると考えられます。日本のロボット産業に大きく貢献し得る提案であり、AIとロボットの連携に関する基礎技術開発は意義が大きいと思われます。事業計画も段階を踏んで困難なタスクに進む構成となっており、実行可能性が感じられるものでした。