ロボットのモデリングから身体性AIへ: 解釈可能で安全なロボット知能に向けて (講演者: Henrik Krauss)

東京大学のHenrik Krauss氏が、従来のロボットのモデリングとセンシングから、知能ロボットのための学習ベース手法へと移行してきた自身の研究の道のりを1時間のオンライン講演で紹介します。ソフトロボットのセンシング、物理情報を組み込んだ学習、モデル予測制御を取り上げたうえで、映像から解釈可能なロボットダイナミクスを学習し、それを制御に用いる博士研究に焦点を当てます。 もう一つの軸として、人間の視覚的注意と、その注意を取り入れた人工エージェントに関する研究を扱い、それらが安全で内部を検証できる身体性AI (Physical AI) という構想にどうつながるのかを論じます。中心にあるのは、ロボットを高性能にしながら、その内部の振る舞いを人間が理解できる状態に保つにはどうすればよいか、という問いです。 さらに、ドイツ、香港、日本での研究生活から得た知見として、国際的な共同研究の進め方、独創的な研究テーマの見つけ方、海外でのキャリア初期の築き方についても語ります。Zoomで開催され、登録すれば誰でも参加できます。