知覚情報をもとに行動を自動獲得する技術の開発
キーワード
研究シーズの紹介
深層学習の登場によりAI技術は大きく進展しました。これまで人間にしかできないと思われていたタスクの遂行がAIや身体を伴うロボットにより代行できるようになりつつあります。
行動学習の研究は、ビデオゲームを解くAIの開発を機に研究が盛んになり、自動運転という実用的な問題の適用へと着実に適用範囲が広がっています。
本研究では、知覚情報をもとに行動を自動的に獲得するため
・進化計算にもとづく行動学習
・深層強化学習を用いた行動学習
の２つのアプローチを取り入れています。
Point
進化計算にもとづく行動学習
- ビデオゲームを解くNPCの行動学習問題を参考に人間の行動戦略の獲得へと応用します（ゲームAIの応用）。
深層強化学習を用いた行動学習
- 自動運転シミュレーションを問題として安全な運転行動スキルの獲得を試みます（低リスク行動の獲得）。
期待される活用シーン
その他の研究テーマ
- ARアノテーションに関する研究（キーワード：拡張現実感、画像補正技術）
- コンピュータビジョン応用
- コンテンツの進化的生成
研究者
理工学部 情報科学科
教授
米元 聡
