Cyber Physical AI Laboratory, Osaka Institute of Technology
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このページでは、Cyber Physical AI Laboratoryへの配属を考えている学生を対象に、 研究室でどのような研究ができるのか、卒業研究をどのように進めるのかを紹介します。
研究室では、人工知能、機械学習、強化学習、ロボティクスを中心とした研究を行います。
例えば、
といったテーマがあります。
詳しくは Research を参照してください。
研究テーマによって違いはありますが、基本的には次のような流れで進めます。
まず、研究に必要なPython、機械学習、強化学習などの基礎を確認します。
最初から高度な研究プログラムをすべて自分で作る必要はありません。 既存のサンプルプログラムやシミュレーション環境を利用しながら理解していきます。
関連する論文や既存研究を調べ、 まず基準となる手法を実際に実行します。
「論文を読んだ」だけではなく、 自分で実験して結果を確認することを重視します。
例えば、
というように、比較によって答えられる具体的な問いを設定します。
研究では、一度うまく動かすだけでは十分ではありません。
条件を変えながら実験し、
などの指標を使って定量的に比較します。
結果が良かった場合だけでなく、うまくいかなかった条件も重要です。
「どの条件では有効なのか」 「なぜ性能が低下したのか」 を考え、グラフ、表、動画などを使って説明します。
テーマに応じて、主に以下のような環境を利用します。
卒業研究のすべてで実機ロボットを使用するわけではありません。
特に研究の初期段階では、 条件を簡単に変更して多数の実験を行えるシミュレーションを積極的に利用します。
最初から専門的な知識を持っている必要はありません。
ただし、研究を進めるためには、
といった作業が必要になります。
分からないことをそのままにせず、 調べ、試し、結果を整理することが重要です。
研究室全体の研究方向を踏まえながら、 学生の興味と、卒業研究として実施可能な範囲の両方を考えて決定します。
最初からテーマを完全に決めておく必要はありません。
関連研究を調査したり、シミュレーションを実際に動かしたりしながら、 研究の問いを徐々に具体化していきます。
研究テーマのタイトルだけで研究室を選ぶのではなく、
という点も考えてみてください。
この研究室では、 「AIを使う」だけではなく、「なぜその方法がうまくいくのかを実験によって調べる」 ことを大切にしています。