Kuniaki Noda Noda with QRIO

e-mail: kuniaki.noda [at] akane.waseda.jp
CV

略歴

  • 2015年1月　日産自動車株式会社 総合研究所 モビリティ・サービス研究所
  • 2014年4月〜2014年12月　日本学術振興会特別研究員（DC2）
  • 2012年9月　早稲田大学基幹理工学研究科表現工学専攻博士後期課程入学
  • 2009年9月～2010年8月　スイス連邦工科大学ローザンヌ校（EPFL）客員研究員
  • 2004年7月　ソニー・インテリジェンス・ダイナミクス研究所株式会社
  • 2002年4月　ソニー株式会社 デジタルクリーチャーズラボラトリ
  • 2002年3月　早稲田大学大学院理工学研究科機械工学専攻博士前期課程修了
  • 2000年3月　早稲田大学理工学部機械工学科卒業
  • 1996年3月　東京都立八王子東高等学校卒業

受賞

  • 2013年　財団法人 原総合知的通信システム基金 第44回 国際会議論文発表者助成
  • 2013年　情報処理学会 第75回全国大会 大会奨励賞
  • 2012年　日本ロボット学会 論文賞
  • 2011年　ICDL-EpiRob 2011 Best Paper Award
  • 1999年　日本機械学会 畠山賞

所属学会

得意分野

  • 機械学習，統計学習
    • Deep Learningによるロボットの感覚運動統合学習
    • マルチモーダル音声認識
    • サポートベクターマシン，ベイズ推定，グラフィカルモデル，生成モデル，隠れマルコフモデル，パーティクルフィルタ
  • ダイナミカルシステムズアプローチ
    • 力学系アプローチによる自律エージェントの行動制御
    • リカレントニューラルネットワークを用いた多次元時系列学習
    • RNNPB, CTRNN, SOM, GA
  • 並列計算
    • MPIを用いたPCクラスタ上での並列演算学習
    • GPGPU (CUDA)を用いた物理シミュレーション，Deep Learningアルゴリズムの実装
  • プログラミング
    • MATLAB, mex, Python, C++を用いた機械学習アルゴリズムの研究
    • NAOqi OS, ROSを用いたロボットの行動制御ソフトウェア開発
    • OpenGL, ODEを用いたロボットのシミュレータ開発
    • TCP/IPを用いたネットワークアプリケーションの開発

Publications

Journal Papers

  • Kuniaki NODA, Yuki YAMAGUCHI, Kazuhiro NAKADAI, Hiroshi G. OKUNO, and Tetsuya OGATA. Audio-Visual Speech Recognition using Deep Learning, Applied Intelligence, Vol.42, Issue 4, pp. 722-737, Jun. 2015. IF: 1.853 [DOI:10.1007/s10489-014-0629-7] [OpenAccess]
  • Kuniaki NODA, Hiroaki ARIE, Yuki SUGA, and Tetsuya OGATA. Multimodal Integration Learning of Robot Behavior using Deep Neural Networks, Robotics and Autonomous Systems, Vol.62, Issue 6, Jun. 2014. IF: 1.156 [DOI:10.1016/j.robot.2014.03.003] [OpenAccess]
  • 星野 由紀子, 河本 献太, 野田 邦昭, 佐部 浩太郎：自己調整学習メカニズム：オープンエンドな環境で発達するエージェントの自律学習行動原理, 日本ロボット学会誌, Vol.29, No. 1, pp. 77-88, 2011. [DOI:10.7210/jrsj.29.77] [日本ロボット学会論文賞]
  • Mototaka SUZUKI, Kuniaki NODA, Yuki SUGA, Tetsuya OGATA, and Shigeki SUGANO. Dynamic Perception after Visually-Guided Grasping by a Human-Like Autonomous Robot, Advanced Robotics, VSP and Robotics Society of Japan, Vol.20, No. 2, pp. 233-254, Feb. 2006. [DOI:10.1163/156855306775525785]
  • Masato ITO, Kuniaki NODA, Yukiko HOSHINO, and Jun TANI. Dynamic and interactive generation of object handling behaviors by a small humanoid robot using a dynamic neural network model, Neural Networks, Vol.19, Issue 3, pp.323-337, Apr. 2006. [DOI:10.1016/j.neunet.2006.02.007]

International Conference Papers

  • Kuniaki NODA, Naoya HASHIMOTO, Kazuhiro NAKADAI, and Tetsuya OGATA. Sound Source Separation for Robot Audition using Deep Learning, Proceedings in IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots (Humanoids 2015), accepted, Nov. 2015, Seoul, Korea.
  • Alexander SCHMITZ, Yusuke BANSHO, Kuniaki NODA, Hiroyasu IWATA, Tetsuya OGATA, Shigeki SUGANO. Tactile Object Recognition Using Deep Learning and Dropout, Proceedings in IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots (Humanoids 2014), pp. 1044-1050, Nov. 2014, Madrid, Spain. [DOI: 10.1109/HUMANOIDS.2014.7041493]
  • Kuniaki NODA, Yuki YAMAGUCHI, Kazuhiro Nakadai, Hiroshi G. OKUNO, and Tetsuya OGATA. Lipreading using Convolutional Neural Network, Proceedings in Interspeech, pp. 1149-1153, Sep. 2014, Singapore. [ISCA Archive] (acceptance rate 52%)
  • Yuki YAMAGUCHI, Kuniaki NODA, Shun NISHIDE, Hiroshi G. OKUNO, and Tetsuya OGATA. Learning and Association of Synaesthesia Phenomenon using Deep Neural Networks, Proceedings in IEEE/SICE International Symposium on System Integration (SII 2013), pp. 659-664, Dec. 2013, Kobe, Japan. [DOI: 10.1109/SII.2013.6776750]
  • Kuniaki NODA, Hiroaki ARIE, Yuki SUGA and Tetsuya OGATA. Intersensory causality modeling using deep neural networks, Proceedings in IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC 2013), pp.1995-2000, Oct. 2013, Manchester, UK. [DOI:10.1109/SMC.2013.342] [slides] [財団法人 原総合知的通信システム基金 第44回 国際会議論文発表者助成]
  • Kuniaki NODA, Hiroaki ARIE, Yuki SUGA and Tetsuya OGATA. Multimodal integration learning of object manipulation behaviors using deep neural networks, Proceedings in IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2013), pp.1728-1733, Nov. 2013, Tokyo, Japan. [DOI:10.1109/IROS.2013.6696582] [slides] (acceptance rate 43% = 903/2089)
  • Harumitsu NOBUTA, Kenta KAWAMOTO, Kuniaki NODA, Kohtaro SABE, Hiroshi G. OKUNO, Shun NISHIDE and Tetsuya OGATA: Body area segmentation from visual scene based on predictability of neuro-dynamical system, Proceedings of IEEE International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2012), Jun. 2012, Brisbane, Australia. [DOI:10.1109/IJCNN.2012.6252530]
  • Kuniaki NODA, Kenta KAWAMOTO, Takashi HASUO, Kotaro SABE. A generative model for developmental understanding of visuomotor experience. In Proceedings of IEEE International Conference on Development and Learning and Epigenetic Robotics (ICDL-EpiRob 2011), Aug. 2011, Frankfurt, Germany. [DOI:10.1109/DEVLRN.2011.6037357]
  • Kenta KAWAMOTO, Kuniaki NODA, Takashi HASUO, Kotaro SABE. Development of object manipulation through self-exploratory visuomotor experience. In Proceedings of IEEE International Conference on Development and Learning and Epigenetic Robotics (ICDL-EpiRob 2011), Aug. 2011, Frankfurt, Germany. [DOI:10.1109/DEVLRN.2011.6037362] [Winner of a Best Paper Award]
  • Kenta KAWAMOTO, Yukiko HOSHINO, Kuniaki NODA, Kohtaro SABE. Self-regulation mechanism for continual autonomous learning in open-ended environments, In Proceedings of International Conference on Epigenetic Robotics (EpiRob 2009), pp. 73-80, Nov. 2009, Venice, Italy. [pdf]
  • Kuniaki NODA, Masato ITO, Yukiko HOSHINO, and Jun TANI: “Dynamic Generation and Switching of Object Handling Behaviors by a Humanoid Robot Using a Recurrent Neural Network Model”, Int. Conf. on the Simulation of Adaptive Behavior (SAB’06), Lecture Notes in Artificial Intelligence, Vol. 4095, pp. 185-196, Sept. 2006, Rome, Italy. [DOI:10.1007/11840541_16] [slides]
  • Fumihide TANAKA, Kuniaki NODA, Tsutomu SAWADA, and Masahiro FUJITA: Associated Emotion and Its Expression in an Entertainment Robot QRIO, Proceedings in International Conference on Entertainment Computing (ICEC 2004), pp. 499-504, Sep. 2004, Eindhoven, Netherlands. [DOI:10.1007/978-3-540-28643-1_64]
  • Kuniaki NODA, Mototaka SUZUKI, Naofumi TSUCHIYA, Yuki SUGA, Tetsuya OGATA, and Shigeki SUGANO: “Robust Modeling of Dynamics Environment based on Robot Embodiment,” Proc. of IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2003), pp. 3565-3570, Sep. 2003. [DOI:10.1109/ROBOT.2003.1242142]
  • Tetsuya OGATA, Takaaki KOMIYA, Kuniaki NODA, and Shigeki SUGANO: “Influence of the Eye Motions in Human-Robot Communication and Motion Generation based on the Robot Body Structure”, Proc. of IEEE/RAS International Conference on Humanoid Robots (Humanoids 2001), pp. 83-89, Nov. 2001.
  • Tetsuya OGATA, Yoshihiro MATSUYAMA, Takaaki KOMIYA, Masataka IDA, Kuniaki NODA, and Shigeki SUGANO: “Development of Emotional Communication Robot: WAMOEBA-2R -Experimental Evaluation of the Emotional Communication between Robots and Humans-” Proc. of IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS2000), pp. 175-180, Nov. 2000.

国内口頭発表（学術講演会等）

  • 寺田翔太，野田邦昭，尾形哲也：CNNによる画像認識技術を応用したマンガ作家判別システム，第15回計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会，3G2-4，2014年12月．
  • 佐々木一磨，Hadi Tjandra，野田邦昭，高橋城志，尾形哲也：再帰結合型神経回路モデルによる描画像からの描画運動連想，第15回計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会，3H2-4，2014年12月．
  • 野田邦昭，有江浩明，菅佑樹，尾形哲也：深層学習を用いたロボットの感覚運動統合と共起性の理解，日本発達神経科学学会第3回大会，2014年10月.
  • 野田邦昭，山口雄紀，中臺一博，奥乃博，尾形哲也：Deep Neural Networkを用いたマルチモーダル音声認識，第32回日本ロボット学会学術講演会，1I1-04，2014年9月.
  • 出来寛祥，野田邦昭，尾形哲也：Deep Neural Networkを用いた視覚運動情報の統合化による空間表現の汎化，第32回日本ロボット学会学術講演会，1B2-01，2014年9月.
  • 野田邦昭，有江浩明，菅佑樹，尾形哲也：Deep neural network を用いた感覚運動統合メカニズムによるヒューマノイドロボットの物体操作行動認識，日本機械学会ロボティクスメカトロニクス講演会，3P2-P03，2014年5月.
  • 高橋城志，尾形哲也，Hadi Tjandra，野田邦昭，村田真悟，有江浩明，菅野重樹：神経回路モデルと身体バブリングによる道具身体化と道具機能の獲得，日本機械学会ロボティクスメカトロニクス講演会，3P2-P02，2014年5月.
  • 野田邦昭，有江浩明，菅佑樹，尾形哲也：Deep neural network による映像・音響・運動データの統合と共起，第28回人工知能学会全国大会，3H4-OS-24b-3，2014年5月.
  • 高橋城志，尾形哲也，Hadi Tjandra，野田邦昭，村田真悟，有江浩明，菅野重樹：身体バブリングと再帰結合型神経回路モデルによる道具身体化～深層学習による画像特徴量抽出～，第28回人工知能学会全国大会，1I4-OS-09a-4，2014年5月.
  • 山口雄紀，野田邦昭，中臺一博，奥乃博，尾形哲也：Deep Neural Networkを用いたマルチモーダル音声認識の為の特徴量学習，情報処理学会第76回全国大会，5S-3，2014年3月. [学生奨励賞]
  • 野田邦昭，有江浩明，菅佑樹，尾形哲也：Deep neural network を用いたヒューマノイドロボットによる物体操作行動の記憶学習と行動生成，第27回人工知能学会全国大会，2G4-OS-19a-2，2013年6月.
  • 有江浩明，野田邦昭，菅佑樹，尾形哲也：再帰型神経回路モデルによる予測可能性を利用した自己・他者の識別，第27回人工知能学会全国大会，3J3-OS-20b-1，2013年6月.
  • 野田邦昭，有江浩明，菅佑樹，尾形哲也：Deep neural network を用いた連想記憶メカニズムによるヒューマノイドロボットの適応的行動選択，日本機械学会ロボティクスメカトロニクス講演会，1P1-B01，2013年5月.
  • 山口雄紀，野田邦昭，西出俊，奥乃博，尾形哲也：多層神経回路モデルによる共感覚現象の学習と連想，情報処理学会第75回全国大会，1R-2，2013年3月. [大会奨励賞]
  • 信田春満, 河本献太, 野田邦昭, 佐部浩太郎, 西出俊, 奥乃博, 尾形哲也: 神経力学モデルによる自己身体領域抽出と視覚運動系の自己組織化, 日本ロボット学会第30回学術講演会, 2H3-2, 札幌コンベンションセンター, Sep. 17-20, 2012.
  • 信田春満，河本献太，野田邦昭，佐部浩太郎，奥乃博，尾形哲也：再帰型神経回路モデルを用いた視野変化予測と場所知覚ニューロンの発現，情報処理学会第74回全国大会，5P-8，8 Mar. 2012. 名古屋工業大学. [学生奨励賞]
  • 野田邦昭，鈴木基高，尾形哲也，菅野重樹：身体性に基づいた環境・ロボット自身における新奇性検出，第20回日本ロボット学会学術講演会，1C31，2002年10月.
  • 小宮孝章，野田邦昭，土屋尚文，尾形哲也，菅野重樹：分散エージェントを用いた全身協調による動作生成，日本機械学会ロボティクスメカトロニクス講演会，2P1-D06，2002年6月.
  • 野田邦昭，井田真高，尾形哲也，菅野重樹： 身体性に基づいた状態表現機能を持つロボットと人間とのコミュニケーション，日本機械学会ロボティクスメカトロニクス講演会，1P1-D10(1)，2001年6月.
  • 尾形哲也，松山佳彦，小宮孝章，井田真高，野田邦昭，菅野重樹： 人間と自律ロボットのコミュニケーションに関する実験的考察システム設計と心理評価の異母集団比較，第18回日本ロボット学会学術講演会， pp.479-480,2000年9月.
  • 尾形哲也，松山佳彦，小宮孝章，井田真高，野田邦昭，菅野重樹：自律ロボット WAMOEBA-2Rの開発アームシステムの搭載と心理実験，日本機械学会ロボティクスメカトロニクス講演会，1A1-80-114， 2000年5月.
  • 尾形哲也，松山佳彦，小宮孝章，井田真高，野田邦昭，菅野重樹： 情緒交流ロボットWamoeba-2Rの開発システム構成と評価実験，第５回ロボティクスシンポジア，pp.68-73，2000年3月.

国内口頭発表（研究会等）

  • 野田邦昭，有江浩明，菅佑樹，尾形哲也：Deep neural network を用いたヒューマノイドロボットの適応的行動選択，GPU Technology Conference Japan，2014-8001，2014年7月.