2016年 10月10日 第2回全脳アーキテクチャハッカソンにて敢闘賞を受賞しました。「過去×現在×未来 過去の記憶と未来の予測」というテーマ名で、記憶＋予測で報酬を与えるようにして行動を学習する認知アーキテクチャを提案しました。LIS-ver2モデルを改良して、Unityから来た画像データを予測ストリーム（PredNet＋AlexNet）と記憶ストリーム（AlexNet＋メモリユニット）並列に入れ、最後にマージして学習するシステムとした。
予測の流れとしては、PredNetへ現在の画像を入力し予測画をAlexNetへ出力、AlexNetの出力から予測画の特徴を抽出してfully-connectedモジュールへ入力という形をとりました。また、記憶の流れとしては、AlexNetへ現在の画像を入力し、AlexNet出力の現在の特徴量をメモリユニットへ格納し、その後fully-connectedモジュールへ入力という形をとりました。今回、記憶ユニットで使ったものは、MQNです。概要としては、過去のimageのencodeデータと、過去のimageからのencodeされたkey情報を蓄積し、key情報と現在のcontexからkeyを作成し、keyを使って引き出す過去の情報を選別、現在の情報と、過去の情報を流すシステムです。
