深層強化学習を用いた液体レンズ顕微鏡の精密自動焦点技術 学術的背景 顕微鏡イメージングは、科学研究、生物医学研究、および工学アプリケーションにおいて重要な役割を果たしています。しかし、従来の顕微鏡とその自動焦点技術は、システムの小型化と迅速で精密な焦点調整を実現する上で、ハードウェアの制約とソフトウェアの速度の遅さに直面しています。従来の顕微鏡は通常、複数の固定焦点レンズと機械構造を組み合わせており、拡大や焦点調整などのイメージング機能を実現していますが、これにより装置が大きく、焦点調整が遅く、狭い空間での迅速な操作が困難です。液体レンズ（liquid lens）は、機械部品がなく、電気信号を調整することで焦点を合わせることができるため、小型、高速応答、低コストといった利点を持ち、これらの問...

深層強化学習で二足ロボットに敏捷なサッカースキルを付与 背景説明 エージェントが物理世界で敏捷性、柔軟性、理解力を示すことは、人工知能（Artificial Intelligence, AI）研究の長年の目標の一つです。しかし、動物や人間は複雑な身体の動きを流暢にこなすだけでなく、環境を感知し理解し、身体を使って世界で複雑な目標を達成することができます。歴史的に、複雑な運動能力を持つ知的な身体エージェントを作ろうとする試みは長く続いており、それはシミュレーション環境でも現実の環境でも同様です。近年の技術の急速な進歩、特に学習に基づく方法論の進展により、深層強化学習（Deep Reinforcement Learning, Deep RL）が、シミュレーションキャラクターでも物理ロボットでも、...