https://github.com/zapabob/explainable-robotics
神経科学的に妥当なヒューマノイドロボット制御のための説明可能AIフレームワーク
https://github.com/zapabob/explainable-robotics
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神経科学的に妥当なヒューマノイドロボット制御のための説明可能AIフレームワーク
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/zapabob/explainable-robotics
- Owner: zapabob
- License: mit
- Created: 2025-03-05T02:08:51.000Z (over 1 year ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2025-03-08T00:44:42.000Z (over 1 year ago)
- Last Synced: 2025-05-07T13:55:19.420Z (about 1 year ago)
- Language: Python
- Size: 436 KB
- Stars: 0
- Watchers: 1
- Forks: 0
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-
Metadata Files:
- Readme: README.md
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# Explainable Robotics
神経科学的に妥当なヒューマノイドロボット制御のための説明可能AIフレームワーク
[](https://github.com/zapabob/explainable-robotics/actions/workflows/python-tests.yml)
[](https://badge.fury.io/py/explainable-robotics)
[](https://opensource.org/licenses/MIT)
## 概要
Explainable Roboticsは、神経科学的に妥当なモデルを用いてヒューマノイドロボットの行動を制御し、その意思決定過程を説明可能にするフレームワークです。本プロジェクトは以下の3つの主要コンポーネントから構成されています：
1. **BioKAN** - 大脳皮質の6層構造を模倣したKolmogorov-Arnold Network（KAN）に基づく神経回路モデル
2. **MultiLLMAgent** - OpenAI、Claude、Geminiなどの大規模言語モデルを使用した意思決定エージェント
3. **Genesis** - リアルタイムの物理シミュレーションと視覚化エンジン
## インストール方法
```bash
pip install explainable-robotics
```
必要に応じて特定のバージョンを指定することも可能です：
```bash
pip install explainable-robotics==0.1.0
```
## 使用例
### 基本的な使用方法
```python
from explainable_robotics import create_integrated_system
# 統合システムの作成
system = create_integrated_system(
robot_name="MyExplainableRobot",
biokan_config={"layers": 6, "neurons_per_layer": 100},
llm_config={"provider": "openai", "model": "gpt-4"}
)
# システムの起動
system.start()
# 目標の設定
system.set_goal("物体を把握して移動する")
# 実行（例：30秒間）
import time
time.sleep(30)
# システムの停止
system.stop()
```
### 対話モードでの使用
```bash
python -m explainable_robotics.examples.kan_llm_genesis_integration --interactive
```
### 神経伝達物質レベルの調整
```python
# 神経伝達物質レベルの調整
system.adjust_neurotransmitter_levels({
"dopamine": 0.7, # 意欲と報酬
"serotonin": 0.5, # 感情バランス
"noradrenaline": 0.6, # 覚醒と注意
"acetylcholine": 0.5, # 認知と記憶
"glutamate": 0.5, # 興奮性
"gaba": 0.5 # 抑制性
})
```
## 主な機能
- **三値入力処理** - 抑制（-1）、中立（0）、興奮（1）の3つの値を処理する神経学的に妥当なモデル
- **複数LLMサポート** - OpenAI、Claude、Geminiの複数のLLMプロバイダに対応
- **フォールバックメカニズム** - 利用可能なLLMに自動的に切り替えるフォールバック機能
- **物理シミュレーション** - リアルタイムの物理世界とのインタラクション
- **説明可能な決定プロセス** - 意思決定過程の透明性と説明機能
- **適応型行動** - 環境や目標に応じて行動を適応的に調整
## ドキュメント
詳細なドキュメントは[こちら](https://zapabob.github.io/explainable-robotics)を参照してください。
## 貢献方法
プロジェクトへの貢献に興味をお持ちの方は、[CONTRIBUTING.md](CONTRIBUTING.md)をご覧ください。
## ライセンス
MIT License - 詳細は[LICENSE](LICENSE)ファイルをご参照ください。