【研究分野】ソフトコンピューティング

【研究領域課題番号】17H01795 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

進化計算 / 遺伝的アルゴリズム / 遺伝的プログラミング / ニューロ進化 / 深層学習 / 進化ロボティクス / 力学系解析 / 遺伝子ネットワーク / 動的システム / 創発デザイン / 動的適応系

【研究成果の概要】

本研究ではモジュラ性を有するニューロ進化の有用性を検証した．検証法としては，各種ベンチマーク問題に適用した進化の結果に関して階層的な繰り返し構造が得られるかを解析した．モジュラ性によって，ニューロ進化の時間的な発達過程で情報が再利用でき，新しい構造を展開できると期待される．それにより，従来の人工物設計に伴う困難さ（部分解から全体の解が適切に得られない点や環境の変化にロバストに適応できない点）の解決を試みた．

【研究の社会的意義】

これまで神経回路網の進化と時間発展の考えを取り入れて構築されたモデルはほとんどない．さらにこの統一的な視点にたって人工物設計での実証研究を試みるものは極めて少ない．そのため，本研究は理論的基盤にたってニューロ進化の枠組みをロバストな設計に応用するという学術的な特色がある．本研究により，ニューロ進化による知能創発の有効性が，ハードウェアとソフトウェアの創発デザインを通して明らかになる．

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2017-04-01 - 2020-03-31

【配分額】14,690千円 (直接経費: 11,300千円、間接経費: 3,390千円)