森 裕紀 (モリ ヒロキ)

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所属

研究院(研究機関) 次世代ロボット研究機構

職名

主任研究員(研究院准教授)

兼担 【 表示 / 非表示

  • 理工学術院   基幹理工学部

学歴 【 表示 / 非表示

  • 2006年04月
    -
    2009年09月

    東京大学   情報理工学系研究科   知能機械情報学専攻  

  • 2004年04月
    -
    2006年03月

    豊橋技術科学大学   大学院工学研究科   情報工学専攻  

  • 2002年04月
    -
    2004年03月

    豊橋技術科学大学   工学部   情報工学課程  

  • 1997年04月
    -
    2002年03月

    岐阜工業高等専門学校   電気工学科  

学位 【 表示 / 非表示

  • 東京大学   博士(情報理工学)

経歴 【 表示 / 非表示

  • 2017年10月
    -
    継続中

    早稲田大学   次世代ロボット研究機構   主任研究員/研究院准教授

  • 2017年04月
    -
    2017年09月

    早稲田大学   理工学術院 尾形研究室   研究院講師

  • 2017年04月
    -
    2017年09月

    早稲田大学   次世代ロボット研究機構   次席研究員

  • 2016年04月
    -
    2017年03月

    Université de Cergy-Pontoise(フランス)   Laboratoire Equipes Traitement de l'Information et Systèmes   研究員

  • 2011年04月
    -
    2016年03月

    大阪大学   大学院工学研究科 知能・機能創成工学専攻   助教

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所属学協会 【 表示 / 非表示

  • 2020年08月
    -
    継続中

    人工知能学会

  •  
     
     

    日本赤ちゃん学会

  •  
     
     

    電気学会

  •  
     
     

    発達神経科学会

  •  
     
     

    日本ロボット学会

 

研究分野 【 表示 / 非表示

  • 知能ロボティクス

  • 胎児医学、小児成育学   発達科学

  • 神経科学一般   計算神経科学

研究キーワード 【 表示 / 非表示

  • 運動解析

  • 新生児

  • 意識

  • 発達

  • 胎児

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論文 【 表示 / 非表示

  • Macroscopic Cluster Organizations Change the Complexity of Neural Activity

    Jihoon Park, Koki Ichinose, Yuji Kawai, Junichi Suzuki, Minoru Asada, Hiroki Mori

    Entropy   21 ( 2 ) 214  2019年02月  [査読有り]

    DOI

  • Chaotic itinerancy within the coupled dynamics between a physical body and neural oscillator networks

    Jihoon Park, Hiroki Mori, Yuji Okuyama, Minoru Asada

    PLOS ONE   12 ( 8 ) e0182518  2017年08月  [査読有り]

     概要を見る

    Chaotic itinerancy is a phenomenon in which the state of a nonlinear dynamical system spontaneously explores and attracts certain states in a state space. From this perspective, the diverse behavior of animals and its spontaneous transitions lead to a complex coupled dynamical system, including a physical body and a brain. Herein, a series of simulations using different types of non-linear oscillator networks (i.e., regular, small-world, scale-free, random) with a musculoskeletal model (i.e., a snake-like robot) as a physical body are conducted to understand how the chaotic itinerancy of bodily behavior emerges from the coupled dynamics between the body and the brain. A behavior analysis (behavior clustering) and network analysis for the classified behavior are then applied. The former consists of feature vector extraction from the motions and classification of the movement patterns that emerged from the coupled dynamics. The network structures behind the classified movement patterns are revealed by estimating the "information networks" different from the given non-linear oscillator networks based on the transfer entropy which finds the information flow among neurons. The experimental results show that: (1) the number of movement patterns and their duration depend on the sensor ratio to control the balance of strength between the body and the brain dynamics and on the type of the given non-linear oscillator networks; and (2) two kinds of information networks are found behind two kinds movement patterns with different durations by utilizing the complex network measures, clustering coefficient and the shortest path length with a negative and a positive relationship with the duration periods of movement patterns. The current results seem promising for a future extension of the method to a more complicated body and environment. Several requirements are also discussed.

    DOI

  • A human fetus development simulation: Self-organization of behaviors through tactile sensation

    Hiroki Mori, Yasuo Kuniyoshi

    2010 IEEE 9th International Conference on Development and Learning, ICDL-2010 - Conference Program   vol. 9   82 - 87  2010年  [査読有り]

     概要を見る

    Recent progresses of ultrasound imaging technology have led observations of fetal intrauterine behavior and a perspective of intrauterine learning. Understanding fetal behavior in uterus is important for medical cares for prenatal infants, because the intervention like "nesting" or "swaddling" in NICU (Neonatal Intensive Care Unit) is based on a perspective of intrauterine learning. However, fetal behavior is not explained sufficiently by the perspective. In this study, we have proposed a hypothesis in which two fetal behaviors, Isolated leg/arm movements and hand and face contact, emerge within self-organization of interaction among an uterine environment, a fetal body, and a nervous system. through tactile sensation in uterus. We have conducted computer experiments with a simple musculoskeletal model in uterus and a whole body fetal musculoskeletal model with tactile for the hypothesis. We confirmed that tactile sensation induces motions in the experiments of the simple model, and the fetal model with human like tactile distribution have behaved with the two motions similar to real fetal behaviors. Our experiments indicated that fetal intrauterine learning is possibly core concept for the fetal motor development. © 2010 IEEE.

    DOI

  • 触覚を通して反射的行動を自己組織化する子宮内胎児の神経系発達モデル

    森裕紀, 國吉康夫

    日本ロボット学会誌   28 ( 8 ) 1014 - 1024  2010年  [査読有り]

    DOI

  • Viewpoint Planning Based on Uncertainty Maps Created from the Generative Query Network

    Kelvin Lukman, Hiroki Mori, Tetsuya Ogata

    Advances in Intelligent Systems and Computing     37 - 48  2021年07月  [査読有り]  [招待有り]  [国際誌]

    DOI

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産業財産権 【 表示 / 非表示

受賞 【 表示 / 非表示

  • IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 2021 Best Paper Award in Cognitive Robotics

    2021年06月   Robotics and Automation Society of IEEE   How to select and use tools? : Active Perception of Target Objects Using Multimodal Deep Learning  

    受賞者: Namiko Saito, Tetsuya Ogata, Satoshi Funabashi, Hiroki Mori, Shigeki Sugano

     概要を見る

    Selection of appropriate tools and use of them when performing daily tasks is a critical function for introducing robots for domestic applications. In previous studies, however, adaptability to target objects was limited, making it difficult to accordingly change tools and adjust actions. To manipulate various objects with tools, robots must both understand tool functions and recognize object characteristics to discern a tool– object–action relation. We focus on active perception using multimodal sensorimotor data while a robot interacts with objects, and allow the robot to recognize their extrinsic and intrinsic characteristics. We construct a deep neural networks (DNN) model that learns to recognize object characteristics, acquires tool–object–action relations, and generates motions for tool selection and handling. As an example tool-use situation, the robot performs an ingredients transfer task, using a turner or ladle to transfer an ingredient from a pot to a bowl. The results confirm that the robot recognizes object characteristics and servings even when the target ingredients are unknown. We also examine the contributions of images, force, and tactile data and show that learning a variety of multimodal information results in rich perception for tool use.

  • 研究会優秀賞

    2020年07月   人工知能学会   未知語に対応可能な言語と動作の統合表現獲得モデル  

    受賞者: 豊田みのり, 森裕紀, 鈴木彼方, 林良彦, 尾形哲也

  • 優秀講演賞

    2019年12月   計測自動制御学会 システムインテグレーション部会   Deep Learningを用いたJellyfish Sign自動識別システムの開発  

    受賞者: 川野 晃輔, 飯島 直也, 南木 望, 古居 彬, 曽 智, 森 裕紀, 早志 英朗, 久米 伸治, 辻 敏夫

  • 優秀論文賞

    2017年12月   第50回日本人間工学会中国・四国支部大会   視線追従課題を利用した立位動揺解析評価システムの開発  

    受賞者: 南木望, 曽智, 船曳康子, 小川 詩乃, 志波泰子, 船曳和雄, 木下直樹, 川嶋克明, 古居彬, 森 裕紀, 島谷康司, 辻敏夫

  • 第11回学術集会 最優秀発表賞

    2011年10月   日本赤ちゃん学会学術講演会   原始歩行シミュレーション―子宮内経験が導く歩行様運動のための神経回路―  

    受賞者: 森 裕紀

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共同研究・競争的資金等の研究課題 【 表示 / 非表示

  • 胎児・新生児シミュレーションに基づく初期発達原理とその障害の解明 計画研究

    研究期間:

    2012年10月
    -
    2016年03月
     

    國吉 康夫

  • 神経ダイナミクスから社会的相互作用に至る過程の理解と構築による構成的発達科学

    研究期間:

    2012年04月
    -
    2016年03月
     

    浅田 稔

  • 神経・身体・環境の構造的制約が発達を導く胎児から新生児に至る構成的発達研究

    研究期間:

    2012年04月
    -
    2016年03月
     

    森 裕紀

    担当区分: 研究代表者

  • 発達原理解明のための柔軟な皮膚に覆われた胎児ロボットと子宮環境の開発と検証

    研究期間:

    2012年04月
    -
    2014年03月
     

    森 裕紀

    担当区分: 研究代表者

  • 構成的手法による身体バブリングから社会性獲得にいたる発達過程の理解と構築

    研究期間:

    2010年04月
    -
    2012年03月
     

    浅田 稔

 

現在担当している科目 【 表示 / 非表示

担当経験のある科目(授業) 【 表示 / 非表示

  • 人間中心機械論

    早稲田大学  

    2020年04月
    -
    継続中
     

  • 動的知能表現システム基礎

    早稲田大学  

    2019年04月
    -
    継続中
     

  • プログラミング演習

    大阪大学  

    2011年10月
    -
    2015年03月
     

  • 計算機とプログラミング

    大阪大学  

  • 機械力学実験

    大阪大学  

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委員歴 【 表示 / 非表示

  • 2014年09月
    -
    継続中

    日本ロボット学会  開かれた知能専門委員会

  • 2011年10月
    -
    継続中

    発達神経科学会  理事会

  • 2011年04月
    -
    継続中

    日本赤ちゃん学会  若手部会