梅田研究室助教　増山先生

精密機械工学科に２０１３年４月に赴任された，助教の増山岳斗先生を紹介します．

【経歴】

長野県立諏訪清陵高等学校 卒業（2001年3月）

名古屋大学工学部機械・航空工学科 卒業（2005年3月）

東京大学大学院工学系研究科精密機械工学専攻 修士課程 修了（2007年3月）

住友商事株式会社（2007年4月～2008年6月）

東京大学大学院工学系研究科 特任研究員（2008年7月～2008年9月）

東京大学大学院工学系研究科精密機械工学専攻 博士課程 修了（2013年3月）

中央大学理工学部精密機械工学科 助教（2013年4月～）

【研究】

自律性・適応性を論考の中心として，ロボットの制御に関する研究をしてきました．
卒業論文では反復学習制御という，マニピュレータや移動ロボット等のメカニカ ルシステム特有の性質を利用することで，制御対象となるロボットの詳細な情報 を用いることなく目標軌道の追従を行うことができる手法について研究しました．
修士課程及び東京大学特任研究員としての研究では，制御対象のモデルは既知だ が，環境に関する情報は与えられていないという問題を扱いました．具体的には ビル内での道案内や空港での荷物持ちを想定した，未知の動的環境における移動 ロボットの制御システムの開発を行いました．また，人の活動する空間において は，素早く目的地へ移動する効率性だけでなく，人との衝突といった潜在的なリ スクを定量化し，ロボットの制御システムに組み込む必要があります．しかし， 効率性と安全性は時に競合する要求なため，これらを柔軟に調停するための制御 器を提案しました．
博士課程では，制御対象・環境の情報がともに未知の場合にも適切な動作を獲得 することのできる，自律適応的なロボットシステムの構築を目指し，試行錯誤的 な経験からの学習を行う，強化学習という手法を基盤とした研究を行いました． 特に，人間の情報処理過程における，知識に基づいたトップダウン処理とのアナ ロジーに立脚した学習手法を提案しました．トップダウン処理とは，簡単に言え ば，感覚器から入力される情報に対して，それを自分のもっている知識の指し示 す事象と同一であるとみなしてしまう処理です．強化学習は試行錯誤的に経験を 蓄積することで正しい動作を学習する手法なため，一般的に長い学習時間を必要 とする傾向があります．そこで，過去の経験を利用することで能動的に学習を行 う領域を狭めるトップダウン処理を強化学習に実装し，高速な学習を実現しました．
中央大学に着任してからは，博士課程での成果を発展させる研究を行っていま す．トップダウン処理を施すためには，知識と事象の同一性をいかに計るのかと いう点が重要な論点となります．これはロボットに外界をどのようなものとして 意味づけさせるかというトピックとも言えます．また，ロボットにとっての意味 づけが実現できたならば，次はロボットにとっての意味と人にとっての意味を接 続するための研究をしたいと考えています．

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