　研究では、AI（人工知能）基盤モデル「Sentence BERT」などを活用し、人間の意図をベクトル化して制御システムのパラメーターの更新につなげる独自のアルゴリズムを構築。言葉のニュアンスをコンピュータで計算できる形式に変換するため、指示の曖昧さやAI判断の揺らぎがある場合でも、安全性を担保しつつ制御システムをアップデートできる。

　使い慣れた言葉をインタフェースとし、制御動作中にリアルタイムで人間の指示や意図を取り入れられる。例えば、センサー故障時に言葉でセンサー情報を補ったり、初期メニューにない未知のタスクをその場で指示して実行させるなど、人間と機械が協働する柔軟なシステム運用が可能になる。

　デモンストレーションで自動運転車の走行シミュレーションを実施したところ、遠隔オペレーターが外部の環境情報を言葉で補完することに成功。技術の有効性を実証した。今後、自動車などの物理システムからエネルギー管理などの社会インフラシステムまで、幅広い分野への応用が期待される。

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