调查发现,事故主要有三个原因:首先,外骨骼的 AI 平衡算法已经在室内经过了数千小时的训练,训练者是 100 多名在运动或交通事故中受伤、想要重新学习走路、跑步和运动的年轻志愿者。吉田先生是第一位尝试外骨骼的老年人。调查发现,外骨骼对吉田先生的动作反应过快,导致他反应过度而失去平衡。此外,在第三次测试当天,进行测试的地面略微潮湿,这种情况在训练数据中从未出现过。最后,吉田先生似乎因前两次测试的成功而变得更加大胆。考虑到潮湿的环境,他没有像以前那样谨慎,而他应该更加谨慎。
秘书、副相、内阁官房长官、防卫政策局长、作战计划局长、人事教育局长、会计装备局长、区域合作局长、技术总监、大臣官房副总干事吉田、参谋长联席会议长、地面参谋长、海上参谋长(代理海上参谋长)、空军副参谋长(代理)空军参谋长)、技术研究总部主任、装备设施总部主任
从左至右依次为:东京电力电网公司常务执行董事佐藤育子女士、三菱日联银行东京政府和公共机构业务办公室总经理吉田太介先生、横滨市副市长平原俊英先生、户田株式会社企业高管兼GX管理部高级总经理中井智美先生、Ocean Power Grid公司代表董事伊藤昌弘先生。
综合采办改革推进委员会议程摘要 1 日期和时间 (1) 日期和时间:2014年6月19日,星期四,14:00-14:30 (2) 地点:国防部A楼11层,第1部会议室(3) 出席人员:防卫大臣、防卫副相、防卫省议会副相若宫、副相、内阁官房长官、防务政策总干事、作战计划总干事、人事和教育总干事、会计和装备总干事、地区合作总干事、技术总监、副参谋长吉田、副参谋长联合参谋部(联合参谋部副参谋长)、地面参谋长、海上参谋长、空军参谋长、技术研究本部部长、装备设施本部部长(演讲者)吉田副部长——部长秘书处秘书长、装备设施本部部长 二、《国防生产和技术基础设施战略》(以下简称“战略”)议程 三、议程概要(一)国防部长致开幕词(摘要)我担任组长的综合采办改革推进项目组正在努力为维护和加强未来国防生产和技术基础确立新的方向。总结了战略草案,并今天就战略草案进行报告。 (2)防卫大臣的发言(概要) 为了建设具有国际竞争力的国防生产和技术基地,本委员会将决定一项“战略”,并将努力提高日本的安全,包括国防工业。变得更加充实。 (3) 大臣官房副长官吉田先生阐述了防卫工业的现状、战略思考、防卫装备未来愿景的审议情况以及维持和加强防卫生产和安全的相关措施。技术基础。 此外,装备设施总部负责人介绍了装备设施总部目前正在采取的措施。随后,进行讨论。 (4)在讨论中,我们赞扬我们在制定战略时明确提出以下几点: ・维护和加强国防生产和技术基础。 ・提出未来的研究开发愿景并继续开发很重要。 ・与其他部委和机构合作,切实落实这一战略很重要。 - 与大学和研究机构的合作应尽早开始。 有意见。 (5)防卫大臣闭幕词(概要) 这是自 1970 年防卫厅长官中曾根先生以来,时隔 44 年首次制定战略。为了实现这一“战略”,不仅需要国防部的配合,还需要相关部委的配合,希望相关部委继续共同努力推进该政策。我对武田国务大臣等有关方面的努力表示感谢。
Raman Kumar Biswas 博士 外国研究员(自 2023 年 10 月起至 2024 年 10 月) 山口大学创新科学技术研究生院,山口市吉田 1677-1 邮政编码;753-0841,日本前。信州大学助理教授,日本长野县松本(硕士和博士学位(日本东北大学))环境科学与灾害管理学院灾害恢复力与工程系教授兼主席(前)孟加拉国帕图阿卡利 Dumki 帕图阿卡利技术大学 - 8602。电子邮件:rkb07_jh@yahoo.com 和 ramanbiswas@pstu.ac.bd 手机:+8801300841136(BD)https://orcid.org/0000-0002-9741-9988 网站:https://www.pstu.ac.bd/teachers/mr.ramankumarbiswas LInkedin:https://www.linkedin.com/in/raman-kumar-biswas-82981597/ https://about.me/ramankumarbiswas?fbclid=IwAR0gySiyPmZTbRQ396XcY8ALZxMhembe T4EYMClOOrIBP5sNEq-0XpyckOY Google Scholar:https://scholar.google.co.jp/citations?user=jFr-pBgAAAAJ&hl=en 网站:https://colorgeo.com/ 教育
在Marwan Hamze博士的监督下,该项目是在东京科学大学的吉田教授实验室的国际四个月实习的一部分。主要目的是为加强机器人手臂控制学习的应用的应用做出贡献。我的工作包括在模拟和真实环境中为机器人组开发和实施控制算法。强化学习使避免复杂的运动学模型成为可能,从而为机器人提供通过与环境直接互动来优化其行为的能力。我将精力集中在优化XARM6机器人手臂控制上,并从科学文献中适应方法。我在模拟中首先测试了这些算法,然后将它们应用于真实环境以评估其稳健性。我的目标是获得加强对人形机器人控制的技能,以控制川崎的Kaleido机器人,尺寸为1.80 m,重80 kg。这个项目使我能够增强机器人技术和人工智能方面的技术技能,同时促进该扩展领域应用的研究。