世界モデル・シミュレータ寄付講座
- 1.3 人工知能基礎理論
- 3.3 工学
- 3.8 情報学
淺間 一
工学系研究科
教授 / 人工物工学研究センター（兼務）
松尾 豊 工学系研究科 教授 / 人工物工学研究センター（兼務）
太田 順 工学系研究科 教授 / 人工物工学研究センター（兼務）
太田 順 工学系研究科 教授 / 人工物工学研究センター（兼務）
「世界モデル」の構築と、その発展に必要なシミュレータ技術の進化は、今後のAI進化の中心的技術課題である。特にロボティックスや言語の意味理解といった、社会インパクトが大きいAI活用分野においてのプラットフォーム構築やアプリケーション開発に、世界モデル技術は不可欠になると予想される。日本国内でも最先端の世界モデルを研究・実装する場を確保し、産業界への技術啓蒙を行うことで、実用化準備を進める。また、講義を初めとする教育活動を通じて、世界モデル技術を扱える人材を育成する。
https://world-model.t.u-tokyo.ac.jp/
https://world-model.t.u-tokyo.ac.jp/
プロジェクトに関するURL
共同実施者
- 株式会社スクウェア・エニックス・AI&アーツ・アルケミー 代表取締役会長CEO 松田 洋祐
- ソニーグループ株式会社 コーポレートテクノロジー戦略部門 部門長 住山 アラン
- 日本電気株式会社 グローバルイノベーション戦略本部 本部長 菅原 弘人
主な関連論文
- Shohei Taniguchi, Yusuke Iwasawa, Wataru Kumagai, Yutaka Matsuo, "Langevin Autoencoders for Learning Deep Latent Variable Models", NeurIPS2022
- Hiroki Furuta, Yutaka Matsuo, Shixiang Shane Gu, "Generalized Decision Transformer for Offline Hindsight Information Matching", ICLR2022
- Takeshi Kojima, Shixiang Shane Gu, Machel Reid, Yutaka Matsuo, Yusuke Iwasawa, "Large Language Models are Zero-Shot Reasoners, NeurIPS2022
関連するSDGs項目
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