論文紹介:分布マッチングの観点からみた敵対的不変表現学習の安定化(IJCAI2020) Blog, Lab News, Research BlogBy Kubota2020年10月13日*松尾研では10名前後の研究員が人工知能領域の研究に日々取り組んでいます。 その成果について広く若手研究者や学…
当研究室の研究がキオクシア株式会社による「2020年度 キオクシア奨励研究」に採択されました Research NewsBy admin2020年10月09日 予算名:2020年度キオクシア奨励研究 代表者:松尾豊(松嶋達也) 課題題目:ロボット学習におけるオフラインデータの活用と実機転用に関する研究 課題概要:オフラインデータを用いて一種のシミュレータとしてロボットの環境のモデル(世界モデル)を構築し,実ロボット制御への応用するための研究を行う。とくに,本研究期間では,申請者らのこれまでの研究成果を実ロボットに応用することで,手法の実用性の評価と実用に向けた課題の解決を目指す.