Muhammad Shafique
収録論文 17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
- Q-SpiRL: 適応的ロボットナビゲーションのための量子スパイキング強化学習ナビゲーション2026/5/1
量子スパイキングニューラルネットワークを用いた強化学習フレームワークを提案し、動的環境でのロボットナビゲーション性能を評価した。
- MVB-Grasp: 拡散ベース把持の最小体積ボックスフィルタリングによる正面操作の実現マニピュレーション2026/5/1
正面からの把持が難しい低コストロボットアーム向けに、拡散ベースの把持生成に最小体積境界ボックス（MVBB）の幾何学的先験を注入し、成功率を大幅に向上させる新しい把持スタックを提案した。
- Scale-Gest: オンデバイスジェスチャ検出のためのスケーラブルなモデル空間合成と実行時選択エッジAI/ジェスチャ認識2026/5/1
バッテリー残量などの制約に応じて、複数のtiny-YOLOモデルから最適なものを実行時に選択するジェスチャ検出フレームワークを提案。エネルギー消費を4倍削減しつつ高精度を維持する。
- マルチモーダル基盤モデルを高速化するハードウェア・ソフトウェア技術のフォーカスセッションハードウェア・ソフトウェア協調設計2026/4/1
マルチモーダル基盤モデルの計算・メモリ負荷を、量子化や枝刈り、投機的復号、カスケード推論などのソフトウェア最適化と専用ハードウェア設計を組み合わせて削減する手法を提案し、医療分野とコード生成タスクで有効性を示した。
- BRAVE: 脳波制御と音声統合、身体化学習を備えた義手システムBMI/義手2025/6/1
脳波と音声を組み合わせ、アンサンブル学習と人間参加型補正で義手をリアルタイム制御するシステムを開発し、96%の分類精度と150msの応答遅延を実現した。
- 適応的タスク切替ポリシーを備えたスパイキングニューラルネットワークによるスケーラブルなマルチタスク学習強化学習/マルチタスク2025/4/1
スパイキングニューラルネットワークと適応的タスク切替ポリシーを組み合わせ、タスク干渉を抑えつつ複数タスクを効率的に学習する手法SwitchMTを提案した。
- SPAQ-DL-SLAM: リソース制約のある組み込みプラットフォーム向け深層学習SLAMの最適化SLAM2024/9/1
深層学習SLAMのDROID-SLAMに構造的プルーニングと8bit量子化を適用し、計算量とモデルサイズを削減しつつ精度を向上させた。
- FastSpiker: 学習率強化によるイベントベースデータ上のスパイキングニューラルネットワークの高速学習ニューロモルフィック/SNN2024/7/1
イベントベースデータを用いたスパイキングニューラルネットワークの学習において、学習率ポリシーを最適化することで最大10.5倍の高速化と88.39%の炭素排出削減を実現する手法を提案。
- SNN4Agents: 自律エージェント向け省エネルギースパイキングニューラルネットワーク開発フレームワークニューロモルフィック/SNN2024/4/1
自律エージェント向けに、重み量子化・タイムステップ削減・アテンション窓削減を組み合わせて、精度を保ちつつエネルギー効率・メモリ・遅延を最適化するSNN設計フレームワークを提案。
- ロボティクスのための身体性ニューロモーフィックAI：展望・課題・研究開発スタックニューロモーフィックAI2024/4/1
スパイキングニューラルネットワークを用いたニューロモーフィックAIでロボットに身体性知能を実現するための展望・課題・研究開発スタックを論じたサーベイ論文。
- イベントベース自動運転データにおけるスパイキングニューラルネットワークパラメータの影響を体系的に分析する手法SNN/自動運転2024/4/1
自動運転向けイベントデータでSNNの学習率や閾値などのパラメータ影響を体系的に分析し、精度と学習時間を改善する手法を提案した。
- MindArm: 機械化知能非侵襲型ニューロ駆動義手システムBMI/義手2024/3/1
低コストの脳波計と深層学習を用いて、脳信号から義手の動作を非侵襲的に制御するシステムを開発し、3種類の動作で84〜91%の精度を達成した。
- SSAP: 自律ナビゲーションにおける単眼深度推定を包括的に妨害する形状感応型敵対的パッチ敵対的攻撃2024/3/1
対象物体の形状とスケールを考慮した敵対的パッチ「SSAP」を提案し、CNNベースの単眼深度推定を最大99%の領域で妨害できることを示した。Transformerベースのモデルの脆弱性も調査した。
- TopSpark: A Timestep Optimization Methodology for Energy-Efficient Spiking Neural Networks on Autonomous Mobile Agents2023/3/1
- APARATE: Adaptive Adversarial Patch for CNN-based Monocular Depth Estimation for Autonomous Navigation2023/3/1
- Mantis: Enabling Energy-Efficient Autonomous Mobile Agents with Spiking Neural Networks2022/12/1
- On the Application of Efficient Neural Mapping to Real-Time Indoor Localisation for Unmanned Ground Vehicles2022/11/1