【中部大学】運動の学習を実現する人工小脳デバイスを開発---ロボットの制御や人の運動制御能力増強・改善への活用に期待---

中部大学工学研究科情報工学専攻博士課程の進士裕介氏と理工学部AIロボティクス学科の平田豊教授らは、大阪工業大学の奥野弘嗣准教授らと共同で、小脳の神経ネットワークの構造と働きを模擬した数理モデルを構築し、半導体集積回路の一種で小型・低消費電力のFPGAに実装し、リアルタイムで動作する人工小脳の開発に成功しました。さらに、この人工小脳を用いて機械（直流モーター）の制御に成功しました。




１．発表のポイント
 運動学習を模倣できる人工小脳を開発。
 小型・低消費電力の集積回路FPGAに実装し機械制御を確認。
 ロボット制御や人間機能拡張技術への応用に期待。

２．発表概要



人が練習して自転車に乗れるようになったり野球がうまくなったりすることを運動学習（注1）という。運動学習には脳の中の小脳が大きな役割を果たしていることがこれまでの研究で分かっている。この働きをまねた人工小脳を開発できれば、自ら新たな運動技能を獲得するロボットに応用できるほか、人の運動能力向上を手助けしたり、病気で運動学習をうまくできない人を助けたりできるようになると期待されている。



中部大学工学研究科情報工学専攻博士課程の進士裕介氏と理工学部AIロボティクス学科の平田豊教授らは、大阪工業大学の奥野弘嗣准教授らと共同で、小脳の神経ネットワークの構造と働きを模擬した数理モデルを構築し、半導体集積回路の一種で小型・低消費電力のFPGA（注2）に実装し、リアルタイムで動作する人工小脳の開発に成功した。さらにこの人工小脳を用いて機械（直流モーター）の制御に成功した（図）。

研究成果は神経科学の専門誌Frontiers in Neuroscience（電子版）に掲載された。

３．論文の情報
雑誌名：Frontiers in Neuroscience
論文タイトル：Artificial cerebellum on FPGA: Realistic real-time cerebellar spiking neural network model capable of real-world adaptive motor control
著者：Yusuke Shinji、Hirotsugu Okuno、 Yutaka Hirata
DOI: 10.3389/fnins.2024.1220908
URL:https://www.frontiersin.org/journals/neuroscience/articles/10.3389/fnins.2024.1220908/abstract