研究
コネクテッド・ロボティクスは、分散した物理エージェントの通信・記憶・推論・協調行動から知能が創発するロボット・センサシステムを研究する分野です。
問題
デバイスはつながっている。推論は、まだ。
問い
つながった物理エージェントは、どうすれば共に思考できるのか？
部分観測性、不確実性、限られた通信、エッジ計算の制約のもとで、つながった物理エージェントはいかにして実世界の共有モデルを協調的に構築・更新し、それに基づいて行動できるのか。
01/構造
分散したエージェントが共有ワールドモデルにセマンティックな証拠を提供し、そのモデル上の推論が説明可能な集合的行動を生む。
つながるデバイスから、つながる推論へ。
02/研究の構造
01
ロボットチームと周囲のセンサは、集合的に観測できる範囲でしか推論できない。この柱では、カバレッジ、遮蔽、センサ配置を、システムが実行時に決定し修正し続ける対象として扱う。センサを配置し、見るために移動し、次に何を測るべきかを選択する。
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11 件の業績·2 件のプロジェクト
02
エージェントは生のセンサストリームの上で共に推論することはできない。何が存在し、どう関係し、いつ、誰によって観測され、どれほど確からしいのか——構造化された世界の共通記述が必要である。この柱では、動的・マルチモーダルで、不確実性を明示的に持つセマンティックシーングラフと物理知識グラフを構築する。
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9 件の業績·3 件のプロジェクト
03
ここが研究プログラムの中心である。エージェントの観測は非同期的で、部分的で、時に誤っている。分散フィジカル推論は、生データではなく「証拠」がいかにチームを伝播するか、不確実性のもとで信念がいかに更新されるか、矛盾がいかに平均化されずに検出されるか、中央権威なしにいかに一貫性が保たれるかを問う。
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11 件の業績·2 件のプロジェクト
04
共有された理解は、システムの行動を変えて初めて意味を持つ。この柱では、共有ワールドモデルを協調的な物理行動——タスク割当、マクロアクション、マルチロボットおよびロボット-IoT協調——へと変換し、その決定が人間の読める、そして反論できる根拠を伴うことを要求する。
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14 件の業績·2 件のプロジェクト
05
他の四つの柱は、物理エージェントが現場で、電力制約のもとで、時間内に実際に計算できるものによって規定される。この柱では、グラフ表現に接地した小型モデルを開発し、ロボット-IoT-エッジの連続体に推論を分散させ、ハードウェア展開の前にシミュレーションで検証する。
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13 件の業績·1 件のプロジェクト
03/研究資金
採択
セマンティックグラフを用いたIoT-ロボット協調のための解釈可能な推論フレームワーク
日本学術振興会 科研費 若手研究 · 研究代表者 · 2026 — 2028
採択
コネクテッド・ロボティクスのためのドメイン適応型セマンティック証拠
タフ・サイバーフィジカルAI研究センター 研究プロジェクト · 研究代表者 · 2026 — 2027
採択
危険シーン理解のためのIoT・ロボット視覚に基づく推論
NVIDIA アカデミックグラントプログラム（DGX Spark） · 研究代表者 · 2025
採択
ロボット応答の最適化：SLMによるロボットデータ合成とLLMによる解釈
タフ・サイバーフィジカルAI研究センター 共同研究プロジェクト · 研究代表者 · 2024 — 2025
採択
連合学習を用いたマルチカメラIoTによる知識ベースのデジタルツイン更新
タフ・サイバーフィジカルAI研究センター 共同研究プロジェクト · 研究代表者 · 2023 — 2024
採択
マルチモーダル情報からの自律ロボットのための知識獲得
科学技術振興機構 AIPチャレンジ · 研究代表者 · 2019 — 2020
所属と研究環境
本研究は、山崎公俊教授が主宰する東北大学の山崎・ベゼハ研究室（ロボットシステム学分野）において実施されています。研究室では、ロボットマニピュレーション、 モバイルマニピュレーション、家庭用ロボット、コネクテッド・ロボティクス、フィジカルAIにまたがる 相補的な研究が行われています。「コネクテッド・ロボティクスとエッジAI」は研究室の四つの研究の柱の 一つであり、私自身の研究が発展させている方向です。一部の研究はタフ・サイバーフィジカルAI研究センターとも連携して行われています。
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