| 研究課題/領域番号 |
22K17673
|
|---|
| 研究機関 | 名古屋大学 |
|---|
研究代表者 |
筒井 和詩 名古屋大学, 情報学研究科, 特任助教 (30898458)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2026-03-31
|
| キーワード | 協力 / マルチエージェントシステム / 深層強化学習 |
|---|
| 研究実績の概要 |
本研究では、集団スポーツに見られる、敵を欺く、あるいは味方と協調するなどの対人技能を定量的に評価する技術、並びにその技術を活かした学習支援方法の開発に取り組んだ。当該年度は深層強化学習に基づく適応的エージェント同士が対戦する計算機シミュレーション環境および適応的エージェントと人間の共同対戦を行う行動実験系の開発を行なった。また、協調的な追跡行動を対象とした計算機シミュレーション実験および行動実験を行い、データを解析した結果、適応的エージェント同士の協調的な追跡行動は、逃避者に対する移動能力の低さと獲物を捕まえた際の追跡者間の報酬の共有によって促進されることが示唆された。この成果は国際会議に採択された他、国際雑誌にて査読中である。また、サッカーJ1リーグの試合データを用いた分析にも取り組んだ。この研究では、ボールをもっていない選手の相手ゴール前での動き出しを対象とし、"囮の動き”と呼ばれるようなチームメイトの得点機会の創出に貢献する動きを、深層学習モデルにより予測される移動軌跡との比較によって定量的に評価する技術を開発した。この成果は国際会議に採択された。
|
| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
研究実績にあるように、計算機シミュレーション環境および人間の共同対戦を行う行動実験系の構築に成功した。これらの環境構築は本提案の今後の拡張に向けての基盤となるため、よい第一歩を踏み出せたと言える。また、サッカーJ1リーグの試合データを用いた分析にも取り組み、成果を上げることができた。このことから、本提案の後半にあたる実応用に向けても順調な滑り出しと言える。
|
| 今後の研究の推進方策 |
研究計画の通り、対象をパス回しなどを含むより広範な行動への拡張、実空間での集団行動への適用による妥当性の検証、さらには集団スポーツへの実応用を目指す。
|
