2021 Fiscal Year Annual Research Report
Cross-disciplinary research on the prediction and control of real-world interactions based on evidence and causality
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21H04892
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| Research Institution | Nagoya University |
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Principal Investigator |
武田 一哉 名古屋大学, 情報学研究科, 教授 (20273295)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
藤井 慶輔 名古屋大学, 情報学研究科, 准教授 (70747401)
戸田 智基 名古屋大学, 情報基盤センター, 教授 (90403328)
竹内 栄二朗 名古屋大学, 未来社会創造機構, 特任准教授 (00509680)
石黒 祥生 名古屋大学, 未来社会創造機構, 特任准教授 (20769418)
カルバヨ アレックサンダー 名古屋大学, 未来社会創造機構, 特任准教授 (30636824)
丁 明 名古屋大学, 未来社会創造機構, 特任准教授 (40585840)
宮島 千代美 大同大学, 情報学部, 教授 (90335092)
大谷 健登 名古屋大学, 情報学研究科, 特任助教 (40869286)
筒井 和詩 名古屋大学, 情報学研究科, 特任助教 (30898458)
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| Project Period (FY) |
2021-04-05 – 2024-03-31
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| Keywords | 機械学習 / 自動運転 / 音声コミュニケーション / インタラクション / スポーツ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
当該年度は、主に2つのアプローチによる研究を行った。（１）各ドメインでのインタラクションを機械学習ベース、ルールベース、あるいはそれらを組み合わせた予測技術について研究した。（２）インタラクションの制御に関して人間が介入する方法や、介入効果を推定する方法について研究した。国際連携においては、スペインや中国の複数の大学からインターン学生を受け入れたり、学会（IV2021）やドイツの大学と自動運転に関するワークショップを開いたり、中国の複数の大学でセミナーを行った。
（１）について、運転に関しては、複雑な実世界の運転環境での可視性の推定に関する研究（Narksri et al. ITSC2021) 、ドライバー適応型の深層生成モデルによるパーソナライズされた運転行動の予測に関する研究（Bao et al. IV2021)などの研究がITS（Intelligent Transportation System）の主要国際会議に採択された。スポーツ分野においては、サッカーにおける軌道予測に基づいた選手の評価に関する研究が行われ、現在国際会議に投稿中である。音声情報処理においては、音声生成過程を考慮した深層変分自己符号化器に基づく歌声基本周波数パターンモデリングに基づく研究が国際会議に採択された（Seki et al. IEEE MLSP, 2021)。（２）について、運転に関しては、自動運転への認識介入インターフェース（Kuribayashi et al. ITSC 2021）などがITS系の主要国際会議に採択された。さらに、自動運転シミュレータや動物の群れモデルへの介入、集団スポーツのプレーなど、領域横断的なマルチエージェントの複雑なシナリオにおける経時的介入結果の推定手法に関する研究が行われ、現在国際会議に投稿中である。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
成果として、研究実績にあるように様々なドメインに関する実世界インタラクションの予測に関する技術を開発したため。特に、インタラクションを機械学習ベース、ルールベース、あるいはそれらを組み合わせた方法にて、予測する技術や、インタラクションの制御に関して人間が介入する方法や、介入効果を推定する方法について新たに開発したため。
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| Strategy for Future Research Activity |
研究については、昨年度に引き続き、（１）様々なドメインでの実世界インタラクションを機械学習ベース、ルールベース、あるいはそれらを組み合わせた予測技術、（２）インタラクションの制御に関して人間が介入する方法や、介入効果を推定する技術、に加えて、（３）強化学習により制御介入方策を自動決定する方法を実装・評価する研究にも着手する。また、ITS関連の研究テーマに関して、英語による専門書の執筆準備を進める。国際連携については、引き続き海外の大学のインターンを受け入れたり、セミナー・ワークショップを開催するとともに、代表・分担者の研究室の大学院生の海外派遣も支援する。
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[Journal Article] Learning interaction rules from multi-animal trajectories via augmented behavioral models2021
Author(s)
Keisuke Fujii, Naoya Takeishi, Kazushi Tsutsui, Emyo Fujioka, Nozomi Nishiumi, Ryoya Tanaka, Mika Fukushiro, Kaoru Ide, Hiroyoshi Kohno, Ken Yoda, Susumu Takahashi, Shizuko Hiryu, Yoshinobu Kawahara
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Journal Title
Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS'21)
Volume: 34
Pages: -
Peer Reviewed / Open Access
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[Presentation] 生物集団の軌跡から相互作用の規則を学習するための拡張行動モデル2021
Author(s)
藤井慶輔, 武石直也, 筒井和詩, 藤岡慧明, 西海望, 田中良弥, 福代三華, 井出薫, 河野裕美, 依田憲, 高橋晋, 飛龍志津子, 河原吉伸
Organizer
第24回 情報論的学習理論ワークショップ (IBIS 2021)
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