Muhammad Ali Imran

収録論文 5本 ・ フィジカルAI/ロボット学習

※arXiv著者名で収集。同姓同名の別人の論文が含まれる場合があります。

論文

• 遠隔操作ロボットアームの動きから操作者の感情を推定する
  遠隔操作2025/12/1

  遠隔操作ロボットの機能的動作から、機械学習を用いて操作者の感情状態を83.3%の精度で推定できることを示した研究。

• プライバシー保護型ロボット支援手術のための連合深層強化学習
  医療ロボティクス/連合学習2025/5/1

  複数の医療機関で患者データを共有せずに強化学習モデルを分散学習する連合深層強化学習フレームワークを提案し、動的なポリシー適応とプライバシー保護技術により、中央集権型に近い手術精度を維持しつつプライバシー漏洩を60%削減した。

• 遠隔操作のための知的モード切替フレームワーク
  遠隔操作2024/2/1

  ユーザ意図認識と深層強化学習を組み合わせ、自律操作と遠隔操作のモードを自動切替することで、通信負荷を最大50%削減しつつタスク完了率を向上させる手法を提案した。

• メタバースにおける高精度・低遅延モデリングのためのタスク指向クロスシステム設計
  メタバース/クロスシステム設計2023/9/1

  メタバース内の実ロボットアームを対象に、センシング・通信・予測・制御・描画を統合し、必要パケットレートを最小化するタスク指向クロスシステム設計フレームワークを提案。ヤコビ行列とCVaR制約を組み込んだC-PPOでスケジューリングと予測ホライズンを最適化し、実機プロトタイプで有効性を検証した。

• 触覚通信のためのタスク指向予測・通信協調設計
  触覚2023/2/1

  触覚通信において、タスクの特性と予測・通信の関係を考慮し、低遅延・高信頼性を満たしつつ無線リソースを最小化する協調設計フレームワークを提案した。実機データとTimeGANでJND閾値と予測・通信信頼性の関係をモデル化し、5G NRで最大77.80%のリソース削減を実証した。