ヒトと自律的エージェントの攻防を通じた集団ダイナミクスの評価・学習支援方法の開発

通过人类和自主代理之间的战斗开发群体动态的评估和学习支持方法

基本信息

  • 批准号:
    22K17673
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 2.91万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
  • 财政年份:
    2022
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2022-04-01 至 2026-03-31
  • 项目状态:
    未结题

项目摘要

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。
This research is based on the development of learning support methods based on techniques for quantitative evaluation of people's skills such as group support, bullying by the enemy, and coordination, as well as other techniques. This year, the development of a collaborative action system for deep reinforcement learning based on the appropriate environment and human interaction was initiated. In addition, coordinated tracking operations are facilitated by the low mobility of evaders and the sharing of pay among snipers when capturing objects, as a result of computer simulation and action execution, and data analysis, and coordinated tracking operations by appropriate colleagues. The results of the international conference were collected from other countries and international journals. For example, if you want to use the software, you can use it to analyze the software. This research is aimed at developing a new technology for evaluating the motion of a player's hand in front of a target, for predicting the motion of a player's hand in front of a target, and for evaluating the motion of a player's hand in front of a target. The results of this international conference were collected.

项目成果

期刊论文数量(9)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
仮想生態系を用いた組織的な狩猟行動を支える認知・意思決定機構の探究 (Exploring the cognitive and decision mechanisms supporting organized hunting behavior via virtual ecosystems)
通过虚拟生态系统探索支持有组织狩猎行为的认知和决策机制
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    杉浦勇也;片山耕大;寿野良二;神取秀樹;筒井和詩
  • 通讯作者:
    筒井和詩
Emergence of Collaborative Hunting via Multi-Agent Deep Reinforcement Learning
通过多智能体深度强化学习的协作狩猎的出现
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Kazushi Tsutsui;Kazuya Takeda;Keisuke Fujii
  • 通讯作者:
    Keisuke Fujii
マルチエージェント深層強化学習を用いた協調的狩りにみられる行動方略の多様性
使用多智能体深度强化学习的合作狩猎中行为策略的多样性
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    筒井 和詩;武田 一哉;藤井 慶輔
  • 通讯作者:
    藤井 慶輔
軌道予測に基づいた味方の得点機会を創出するサッカー選手の評価
基于轨迹预测评价足球运动员为队友创造得分机会的情况
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    寺西真聖;筒井 和詩;武田 一哉;藤井 慶輔
  • 通讯作者:
    藤井 慶輔
深層強化学習を用いた最適な協調行動および その基盤となる認知・意思決定機構の探究
利用深度强化学习探索最优合作行为及其底层认知和决策机制
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    筒井和詩;武田一哉
  • 通讯作者:
    武田一哉
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追跡行動における内部表象を介したターゲット運動の柔軟な予測
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  • DOI:
  • 发表时间:
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  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    武田 一哉
深層強化学習とルールベースを用いた3者の協調運動におけるレジリエントな役割の検討
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  • DOI:
  • 发表时间:
    2023
  • 期刊:
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  • 作者:
    市川 淳;筒井 和詩;藤井 慶輔
  • 通讯作者:
    藤井 慶輔
協調的集団運動を例とする頑健性と妥当性を両立した他者モデルに関する考察
以合作集体运动为例,考虑稳健且有效的其他模型
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    市川 淳;筒井 和詩;藤井 慶輔;市川 淳
  • 通讯作者:
    市川 淳

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    $ 2.91万
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    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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知道了