2026年8月17日 14:59
NCNPと早大、脳理論AIで介護動作学習実証
3行まとめ
- •NCNPと早大が脳理論AIモデル開発
- •介護ロボットAIRECで体位変換など学習
- •視覚曖昧でも身体感覚で状況推定
詳細
背景
国立精神・神経医療研究センター（NCNP）と早稲田大学の研究グループは、予測処理がロボット知能を実現する一般的な計算原理となり得ることを示すことを目的に研究を進めてきた。少子高齢化で介護人材不足が深刻化する中、柔軟に働ける次世代介護ロボットの実現が期待されている。
内容
研究グループは新規AIモデル「Scalable PV-RNN」を開発し、ヒューマノイドロボット「AIREC」に実装した。このモデルは予測誤差を最小化するという単一の計算原理に基づき、視覚画像と身体感覚から得られる約3万次元の情報を特徴抽出や次元削減を経ずに直接統合し、未来の感覚を予測しながら学習する。遠隔操作で収集したデータをもとに、マネキンを対象とした体位変換（力学的に複雑な作業）と清拭（柔軟物体のタオルを扱う作業）という2種類の介護動作を学習させた結果、視覚情報が曖昧な場面でも身体感覚から状況を推定し、動作の切り替えを自律的に行えることを確認した。
今後の影響
視覚的に隠れた対象の推定や不確実性の認知など、人間の脳機能に類似した働きが自然に形成されたことも確認されており、研究グループは今後、介護ロボット分野への応用拡大や、多様な環境に柔軟に対応する次世代AI、人間の知能原理の理解への貢献を目指すとしている。
なぜ重要か
予測誤差最小化という単一原理で介護動作を自律学習でき、次世代介護ロボット開発の技術的土台になり得る。
元記事を読む — AI Watch