Ranulfo Bezerra
研究

05

エッジ・フィジカルAI

ロボット上で動かない推論は、ロボットが使える推論ではない。

他の四つの柱は、物理エージェントが現場で、電力制約のもとで、時間内に実際に計算できるものによって規定される。この柱では、グラフ表現に接地した小型モデルを開発し、ロボット-IoT-エッジの連続体に推論を分散させ、ハードウェア展開の前にシミュレーションで検証する。

未解決の問い

  1. 01

    物理知識グラフ上で有用に推論できる最小のモデルとは何か。

  2. 02

    ロボット、センサノード、エッジサーバの間で推論はどう分割すべきか。

  3. 03

    シミュレーションから何が転移し、何が決して転移しないのか。

01/手法とトピック

02/研究資金

03/関連プロジェクト

04/代表的な業績

13

2024

Backhoe Downhill Movement in Varied Earth Structures using Deep Reinforcement Learning

Ranulfo Bezerra, Kazunori Ohno, Shotaro Kojima, Satoshi Tadokoro

RSJ 2024·国内会議

2023

Deep reinforcement learning for backhoe downhill movement on variational soil density

Ranulfo Bezerra, Yuta Suzuki, Kazunori Ohno, Shotaro Kojima, Satoshi Tadokoro

RSJ 2023·国内会議

2025

Hierarchical Semantic 3D Scene Graphs Generation for Industrial Simulation Environments by Using LVLMs

Nathan Walus, Ranulfo Bezerra, Kazunori Ohno

ROBOMECH 2025·国内会議

2025

Multimedia Source Integration Using Specialized LLMs for News Generation

Ahmed Youssef, Ranulfo Bezerra, Tsige Tadesse Alemayoh, Shotaro Kojima, Kazunori Ohno

ROBOMECH 2025·国内会議