| 研究課題/領域番号 |
23K20255
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| 補助金の研究課題番号 |
20H02173 (2020-2023)
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 基金 (2024)
補助金 (2020-2023) |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分21040:制御およびシステム工学関連
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| 研究機関 | 慶應義塾大学 |
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研究代表者 |
井上 正樹 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 准教授 (80725680)
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| 研究分担者 |
中村 文一 東京理科大学, 創域理工学部電気電子情報工学科, 教授 (70362837)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
17,420千円 (直接経費: 13,400千円、間接経費: 4,020千円)
2024年度: 2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
2023年度: 3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
2022年度: 2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
2021年度: 3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
2020年度: 5,200千円 (直接経費: 4,000千円、間接経費: 1,200千円)
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| キーワード | Human in the loop制御 / Human in the loop機械学習 / 安全化制御 / アシスト制御 / レコメンド制御 / 人と機械の協調制御 / 自然言語処理 / ヒューマンインザループシステム / ビジュアルナッジ / 協調制御 / 農業環境制御 / IoT / レコメンドシステム / パーソナライズ / Human-in-the-loop System / レコメンドフィードバック |
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| 研究開始時の研究の概要 |
人と機械が共存する様々なシステムを制御するための共通の理論基盤構築と農業から交通分野まで広く人への支援システムへの技術展開の二つが研究の目的である。理論としては、人間の自由な行動を許容しながらもシステム全体の安全性や性能を保証することを目指して本質となる制御原理の発見と開拓を試みる。技術としては、システムの管理者のために機械から取るべき行動の候補を提示し行動してもらうレコメンドシステムを開発し実験やシミュレーションで有用性を検証する。
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| 研究実績の概要 |
本研究課題では，人間の行動・意思決定を含むシステムに対する統一的な制御理論の開拓と展開から体系化までを目的とする．2023年度の具体的な成果は以下の通りである。
まずビジュアルナッジ（自動車ドライバーを想定した光刺激による行動誘導）によるドライバー支援を目指して、ドライバーの行動モデリングとデータ駆動でのパラメータ推定法、そして、VR環境下での実験までおこない成果をえた。この成果について国内会議発表を２件おこなうとともに、解説記事１編を発表した。
農業環境のヒューマンインザループ制御のために構築したレコメンド制御理論を、航空交通管理システムやギグワークシステムの設計へ応用展開をおこなった。航空交通管理システムでは管制官への支援システムを想定して、人が理解して実行しやすい制御案を提示するレコメンドシステムを開発した。またギグワークシステム設計ではフリーランサの集団の意思決定のモデリングや彼らへのインセンティブや作業量を提示して管理するシステムを開発した。これらの成果について国際会議発表を２件おこなうとともに、国際雑誌論文１編を発表した。
また、さらなるヒューマンインザループ制御に関する取り組みとして、制御システムのユーザの意図や選好を言葉から推定する技術を開発して、制御システムの更新に取り入れることもおこなった。言語処理のための基盤モデルと研究代表者らの開発した最適化アルゴリズムを組み合わせることで、従来よりもより精密に人の意図や選好を推定する方法であり、今後様々な応用展開が期待できる。この成果について国内学会発表を３件おこなうとともに、フルペーパー査読付きの国際会議へ１件論文が採択決定した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
1: 当初の計画以上に進展している
理由
2023年度は人へのアクチュエーションの検討やそのための制御理論開発を当初の計画としていた。
計画通りに、自動車ドライバーへの視覚刺激のもとでのモデリングや制御の理論開発をおこない成果を得た。また計画時にはなかった展開として、ギグワークシステムを想定して、インセンティブや仕事量の提示でフリーランサ集団の行動変容のモデリングと管理の理論まで研究をおこなうことができた。さらに、人の誘導のための理論だけでなく、逆に人の理解のための理論でも成果を得た。特に自然言語処理を活用して人の言葉から制御システムをパーソナライズする理論を開発しており、当初の計画以上に研究が進んでいるといえる。
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| 今後の研究の推進方策 |
最終年度にあたる2024年度には、ヒューマンインザループシステムに対するレコメンド制御理論をまとめる。また、これまでに得られた応用研究である農業環境管理支援、航空交通管理支援、自動車ドライバー支援などでそれぞれで成果をまとめるとともに、作成したコードや取得したデータの公開化を進める。また、2023年度に新しく得られた自然言語処理と制御理論の融合の取り組みも進めて、理論の深化から実応用まで広く可能性を広げることまでおこなう。
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