研究タイトル 脳内高次認知機能に関する基礎研究 研究スタッフ 研究代表者：姜 銀来 共同研究者：高橋龍尚(旭川医科大学)、池上将永(旭川医科大学)、柳田裕隆(山形大学)、朴啓彰（高知検診クリニック） 研究背景 ヒトは、一部が欠けた図形や文字から元の図形や文字を推理、認知できる能力を持っている。この様な断片的視覚情報の認知は“視覚補間”と呼ばれ、脳内の視覚情報処理の重要な特徴である。本研究は、欠損文字を信号として、視覚補間のメカニズムを解明する。欠損文字の認知に基づいて認知症を早期発見する手法に発展し、認知症高齢者の介護予防に貢献する。 認知症高齢者は2025年には550万人にも達すると推計されており、その介護と治療は国家的な課題である。この解決には早期発見が最も有効であるが、現在の診断法（改定長谷川式簡易知能評価スケールなど）は、認知症の診断に有用であっても、初期患者や発症前患者の発見には適用できない。我々はこれまでに、“欠損文字の認知力の定量化法”を研究し、欠損文字の認知力低下と加齢との定量的関係を発見した．本研究では、この手法を多数の被験者に適用し、欠損文字の認知力と認知症の兆候となる脳の無症候性病変との関連性をさらに統計的・定量的に解明する。これを基に、集団検診あるいは在宅で気軽に実施できる認知症早期発見法へ発展させる。

研究タイトル 距離型ファジィ推論法の体系化 研究スタッフ 研究代表者：王 碩玉 共同研究者：水本　雅晴（大阪電気通信大学）・土谷　武士（北海道工業大学） 研究背景 “ファジィだから適当にやればいい”というような誤解は一般にあり、ファジィを研究している研究者からですら見受けられる。これはファジィ集合論の問題ではなく、従来の「適合度型推論法」に問題が有ることから来ていると指摘されている。 一方、２値論理の世界には、“何でも厳密にやる”とのフィロソフィーがある。　しかし、厳密（Strictness）と精密（Minuteness）は全く違う概念で、つまり厳密は必ずしも精密な結果に結びつかない。例えば、２値論理では、高齢者は６５歳以上の人と厳密に定義されているが、６５歳の誕生日の前日でも高齢者ではないのに、次の日いきなり高齢者になってしまったのは、極めて不自然で、客観事実を精密に表現できていないことが判る。 我々の研究立場が、ファジィ概念（曖昧な概念）をより精度よく表現し、より精密な推論結果を得るような推論アルゴリズムを開発することである。そのため、ファジィ集合間の距離を精密に計算する公式を考案し、ファジィ集合間の距離を推論の根拠として、距離型ファジィ推論法の基幹アルゴリズムをはじめ、数値的真理値と言語的真理値、一段ルールと多重多段ルール、学習と連想、連続と離散、直接空間と特性空間など多角度から、新しい推論アルゴリズムをシリーズ的に提案し、各々の特徴について数理的に証明している。これらのアルゴリズムを集大成した「ヒューマン推論エンジン」を開発した。すでに非線系制御、モデリング、Ｗｅｂ検索システム、自動選曲、案内ロボットなどの実システムに使われており、その有効性も確認されている。

研究タイトル 生体情報フィードバック制御系の設計理論構築 研究スタッフ 研究代表者：王 碩玉 共同研究者： 研究背景 現在の制御工学では信号の伝達について議論している。例えば位置、速度、電圧、電流、温度、圧力などのような「計れる」物理量によって表されている制御量を対象としている。これらの物理量の大きさが一つの数値で定量化されている。数学的に言うと、概念を表す集合における一つの要素によって表現されている。すなわち、現在の制御工学は集合中の要素を動かす学問であると理解して良い。しかし、下図に示す例のような、現実の社会では集合で表す概念そのものを動かす仕組みもたくさん存在し、重要である。我々がこのようなシステムを生体フィードバック制御系と呼んでいる。また、信号だけでは物を動かせない。物を動かすにはエネルギーが必要である。したがって、本研究ではエネルギーと概念集合に基づいて新しい制御工学の理論体系を構築することを目指している。

研究タイトル ゴムストリング型連想記憶アルゴリズム 研究スタッフ 研究代表者：王 碩玉 共同研究者：水本　雅晴（大阪電気通信大学）・土谷　武士（北海道工業大学） 研究背景 我々人間が過去の物事例えば友人の写真からこの友人の性格を連想する場合もあるし、偶に本人から貰ったプレゼントから同一友人の性格を思い出す（つまり連想）こともある。また、同じ写真を見ても場合によって性格ではなく友人との遊び場面を連想することがある。つまり人間の連想においてロバスト性が存在している。本研究では、提案しているゴムストリング型連想記憶モデルに人間らしいロバスト性を持つ連想記憶アルゴリズムを開発している。基本的な考え方としては、下図に示すように、出力プロトタイプパターン空間では、質量のボールが質点の点々から仮想ゴムストリングで引っ張られると考える。ゴムストリングの牽引力は、入力プロトタイプパターン空間において、実際の入力から各入力パターンまでの距離に反例するとする。 このように設定した力学モデルを利用した連想記憶アルゴリズムには次の特徴がある。 （１）連想の安定性が理論的に保証されている。 （２）ダイナミクスを持っているので、本当の意味での脳の連想を模倣することが可能となる。

研究タイトル 学習誤差を任意に指定できる高速学習アルゴリズム 研究スタッフ 研究代表者：王 碩玉 共同研究者：水本　雅晴（大阪電気通信大学）・土谷　武士（北海道工業大学） 研究背景 我々は素晴らしい学習能力を持っていればこそ、物質財富だけでなく精神財富も含めて継承でき、人類社会が少ない無駄で今日まで進歩してきたのである。学習のキーは学習時間と誤差である。今まで提案されている学習アルゴリズムの殆どは学習誤差と時間のうちどれかを見失ってしまっている。本研究では、人間の学習行為から考察することで、独自な学習アルゴリズムを開発している。 一言で学習といってもきわめて広い概念であり、各分野では自分なりの解釈があり、また個人によっても学習に対しての認識も様々である。ここでは、学習とは少なくとも次の三つの機能を備えることが必要であると考えている。すなわち １）環境からのデータより新知識の発見、理解そして正確に吸収する機能　 ２）もし既在の知識集合中にある部分集合が変化している環境に適合できなければ、古い知識として見なして速やかに更新する機能。　３）何らかの原因で間違った知識を認識し、直ちに修正する機能。 例題として、非線形レーザー工学モデルを教師データとして、学習した結果は下図に示す。

研究タイトル ロボットとマンガを融合した創造性育成法 研究スタッフ 研究代表者：王 碩玉 共同研究者：牧野 圭一（京都精華大学 マンガ学科）・ 河田 耕一（高知工科大学 工学部） 　　　　　　　　井上 喜雄（高知工科大学 工学部）・ 土谷 武士　（北海道工業大学） 　　　　　　　　 研究背景 創造力は、豊かな感性から生れ、空想できる空間で高められ、そして現実世界で確められるものである。感性は現実の世界からしか得られない。よって、創造性育成は図に示すように空想と現実の間で行うべきであると考えている、図に示す流れを「創造性育成の螺旋状サイクル」と呼ぶ。本研究では、創造性育成の螺旋状サイクルにしたがってロボットの実体性とマンガの空想性を利用して、小学生を対象とする創造性教育法を開発することを目的としている。

研究タイトル 知能模倣型ロボットの経路生成と軌道計画法 研究スタッフ 研究代表者：王 碩玉 共同研究者：尚涛（中国、瀋陽工業大学） 研究背景 ロボットの経路生成と軌道計画は、研究問題として提起されてから数多くの優れた研究成果があげられた。しかし、 人間の車運転のように自由自在に実環境を走ることができる自律型ロボットはまだ実現できていない。本研究では、運転手の知能を模倣することにより、知能ロボットの自律的経路生成と軌道計画を実現することを目指している。運転手の行動知能を獲得するために、シミュレーションシステムを開発し、運転手の行動知能の抽出法を開発している。

研究タイトル ホームドクターシステムの開発 研究スタッフ 研究代表者：王 碩玉 共同研究者：于霞（瀋陽工業大学）・邸紅香（瀋陽医学院）・片岡万里（高知大学医学部） 　　　　　　　　石田健司（高知大学医学部） 研究背景 もし気軽に相談できる保健関係の先生が傍に居れば、何時でも何処でも健康チェックや健康助言を受けられ、日頃の健康づくりや疾病の早期発見・早期対応ができ、自覚症状を無視したため手遅れになることに後悔する人々が無くなり、何方も健康かつ長寿で社会に貢献できる。しかし、現状では専門知識を持っている保健関係の先生が不足しており、全ての人に一人の先生が付くことは到底不可能である。したがって、我々が、専門知識に基づいてエキスパートシステムを構築することを考え、具体的に健康状態のチェックや健康増進など機能を備えるソフトウェア?「ホームドクターシステム」を開発している。ホームドクターシステムを完成すれば、何方もパソコンで何時でも何処でも健康チェックと健康助言を受けられ、ユビキタス健康増進を実現できる。

距離型ファジィ推論法・連想記憶・学習アルゴリズム、距離型ファジィ推論法の理論構築等を行っています。