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CY Cergy-Paris Universitéでの研究

2025-7-18

フランス政府が日本の学生向けに出している、「フランス政府奨学金（Bourses France Excellence）2025」の博士学生向け研究実習生に選んで頂き、CY Cergy-Paris UniversitéのEquipe Traitement de l'Information et Systèmes（情報処理及びシステムチーム）のAlexandre Pitti教授とMathias Quoy教授の２名と共に共同研究を行いました。

予測符号化とクラスエンべディングを入れることで、学習内容の再生成・クラス認識・認識精度のメタ認識の３つをリアルタイムにロボット実機で行えるモデルを提案しました。特に、これら３種類の特徴がすべて単一のRNNモデル（複数モジュールの組み合わせでない＝計算が軽量でスケールしやすい）で、個々の特徴に合わせた再学習や個別計算を必要とせず、３つの特徴がまとめて一つの予測誤差最小化計算から導かれるところに大きな意義があります。

現状、生成＋認識を単一モデルで扱っているモデルはPV-RNNなどを初めとして存在しますが、明確にクラスを認識・識別し、かつ自身のクラス認識が合っているかどうかの表現も持ち合わせる単一モデルは私たちの知る限り存在しません（複数モジュールを組み合わせた大規模なモデルであれば存在しますが、生物学的なPlausibilityに欠ける上、リアルタイムで動かすには計算が重いという難点があります）。

今回の研究成果はRobotics and Automation Lettersに提出済みで、現在査読中です。正式にアクセプトされて公開されましたら、改めてこちらでも紹介させて頂きます。

とりあえず、フランス留学の最初の６ヶ月間でアクセプトされるか否かはまだ分かりませんが、論文を提出できたのは良かったなと思います。