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Choreonoid
モーションエディタ/シミュレータ
OpenHRP3
動力学シミュレータ
OpenRTP
統合開発プラットフォーム
産総研RTC集
産総研が提供するRTC集
TORK
東京オープンソースロボティクス協会
DAQ-Middleware
ネットワーク分散環境でデータ収集用ソフトウェアを容易に構築するためのソフトウェア・フレームワーク
β-RNAによる学習推論コンポーネント
β-RNAは、株式会社アドイン研究所が開発・販売する「ファジィニューロ学習・推論エンジン」です。従来の学習系とは違い、ファイジィ理論とニューラルネットワークの利点を合わせ持つ、新しい学習・推論エンジンです。手本となるデータを学習させるだけで、自分でルールを生成し、学習したルールに基づいて作業を実行します。開発の背景
実用的なロボットを開発するには、データ(状況)から学習し、推論(判断)をおこなう機能が必要になると考えられます。この、学習、推論機能を、RTコンポーネントとして実現できれば、ロボット開発の効率が向上するはずです。
学習・推論とは?
学習・推論は、人工知能の“機械学習”という分野で研究されています。“機械学習”では、学習・推論を、次のように考えます。
学習・推論コンポーネントができること
学習・推論コンポーネントでは、以下のような学習・推論を行います。
学習・推論コンポーネントは、どんな場合に役に立つの?
入力されたデータを、カテゴリに分類するためのルールを、数式、あるいは、IF~ELSE~THEN形式で記述できる場合は、学習・推論コンポーネントを使わないで、カテゴリ分類ルールを、人がプログラムすれば良いでしょう。
ところが、現実社会には、入力されたデータを、カテゴリに分類するためのルールを記述できない場合が多いのです。例えば、人は、りんごとみかんとを、容易に分類できますが、果物を、「りんご」というカテゴリ、「みかん」というカテゴリに分類するためのルールを記述するのは、大変なことです。これは、分類するためのルールに、あいまいさを記述しなければならないことによります。このような場合に、学習・推論コンポーネントを使うと、コンピュータが、果物を、「りんご」と「みかん」とに分類できるようになります。
このように、学習・推論コンポーネントを用いると、分類のためのルールを、プログラムとして記述するのが難しい分野(文字認識、画像認識等のパターン認識の分野など)でも、カテゴリ分類を行うことができるようになります。
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