三菱電機株式会社は、当社 開発本部 情報技術総合研究所（神奈川県鎌倉市）および米国の現地法人であるMitsubishi Electric Research Laboratories（米国マサチューセッツ州、以下MERL）の研究員の論文7件が、IROS2024にて採択されましたのでお知らせします。
IROS（IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems）は、AIとロボティクス分野のトップカンファレンスで、特にロボティクス分野では世界で最大規模のInstitute of Electrical and Electronics Engineers（IEEE）とThe Robotics Society of Japan（RSJ）が共催する国際学会です。2024年は、3300件を超える投稿の中から、47％の論文が採択されています。
各成果の詳細は、アブダビで10月14日から18日まで開催される同国際会議で発表する予定です。今後も持続可能な未来への貢献を目指し、先端技術の研究開発に取り組んでまいります。
■「IROS」採択論文7件の概要について
＜2024年 当社グループのIROS採択論文のタイトル・著者・概要一覧＞
[表1: https://prtimes.jp/data/corp/120285/table/178_1_aada0ad212889c390ab27d204be65959.jpg ]
[表2: https://prtimes.jp/data/corp/120285/table/178_2_63c424333282a536d4726a5ccb97aea8.jpg ]
[表3: https://prtimes.jp/data/corp/120285/table/178_3_49d59d26b323f65193d2da25ca13291e.jpg ]
[表4: https://prtimes.jp/data/corp/120285/table/178_4_edafe1b4ab51c45b8527490ee74e03be.jpg ]
[表5: https://prtimes.jp/data/corp/120285/table/178_5_a143530aae89b47bfa2ca50ca70aa4aa.jpg ]
[表6: https://prtimes.jp/data/corp/120285/table/178_6_f4f0675d1d3b6866a70f93d5bf0d692f.jpg ]
[表7: https://prtimes.jp/data/corp/120285/table/178_7_0641d693f130a200b0f2fefe7ca879bb.jpg ]
※1 人工知能の訓練において、AIが実世界のさまざまな状況に対応できるように、訓練環境のパラメータをランダムに変化させる手法
※2 問題解決や意思決定を行う際に、完全な解答を見つけるのが難しいまたは時間がかかる場合に、近似的な解答を迅速に見つけるための経験的な方法やルールを用いること
※3 状態が離散的かつ確率的に遷移するシステムの最適制御を求める問題で、強化学習の一部として広く用いられている
※4 ロボット工学における制御手法の一つで、ロボットの動きと外部からの力との関係を調整し、ロボットが外部からの力に応じて柔軟に動くことを可能にする
※5 自分の周囲の状況を認識し、認識した状況に基づいて主体的に判断・行動する、人間やロボットなどの主体（エージェント）が複数存在するシステム
※6 教師あり学習のために「ラベル」がついたデータセットのこと。画像セグメンテーションタスクの場合には画素単位にラベルを付けることで、画像内の各オブジェクトの形状と属性を表す
※7 画像セグメンテーション（画像を複数の部分やセグメントに分割するタスク）の性能を評価する指標
※8 複数の異なるタイプのデータまたは情報源から得られる情報（視覚・聴覚・触覚・テキストなど）
※9 人間の脳の神経細胞（ニューロン）の動作を模倣した機械学習の一種で、大量のデータからパターンを学習し、新しいデータに対する予測を行うことが可能
※10 音が空間を通過する際の振る舞いを数学的に表現したもので、音響学、音響工学、音響信号処理などの分野で広く使用されている
※11 予測や推定の結果に関する不確実性を視覚的に表現した2次元マップ。ここではシミュレーションで予測した音源の位置と実際の入力音の位置との誤差について、不確実性を表す指標として色や強度で表現する
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