培養神経細胞によるFORCE学習を用いたロボット制御

摘要

著者らは，身体性が神経回路に及ぼす影響を調べることを目指し，培養神経回路とロボットの閉回路系を構築している.培養神経回路の活動をロボットへの指令としてアクチュエータに出力し，ロボットのセンサ情報を培養神経系への入力としてフィードバックすることで閉回路系が実現されるが，培養神経回路の活動からロボットへの指令を抽出する方法として，リカレントニューラルネットワークの学習モデルを適用することを試みる.近年，リカレント-ユーラルネットワークを利用した学習方法として，リザーバコンピューティングが提案されている.リザーバコンピューティングでは，リカレントニューラルネットワークの活動を重みづけして合成することにより，従来困難であった非線形出力を学習によって収束させられるとされている.