2016年度
第6回知能工学部会研究会「賢さの先端研究会」
第54回システム工学部会研究会
開催のご案内

機械学習の最先端研究

- 理論および応用研究 -

計測自動制御学会 情報・システム部門 知能工学部会とシステム工学部会では、 知能化技術の重点課題と、その最新アプローチに関する情報交換、共有を目的とした研究会を下記の通り開催いたします。 つきましては、みなさまへのご案内と共にご参加をお待ちしております。

日時・場所

• 日時：2016年11月7日（月）13:00〜16:40
• 場所：フォーラムミカサ エコ 7Fホール (神田駅より徒歩5分)（アクセス）

プログラム

• 13:00-13:05 開会のあいさつ (知能工学部会 幹事 舘山 武史)
• 13:05-13:55 話題提供者：大学改革支援・学位授与機構 研究開発部
• 宮崎 和光 先生
• 題目：経験強化型学習XoL −強化学習における試行錯誤回数の低減をめざして−

近年、機械学習手法として深層学習が注目を集めている。中でも、Deep Q-Network(DQN)やAlphaGOなど、強化学習との融合による成果も記憶に新しい。そこでは、人間のエキスパートを凌駕する結果が得られているが、強化学習手法としてQ-learningを用いていることもあり、戦略の学習には膨大な量の試行錯誤回数が必要となる。それに対し我々は、強化学習における試行錯誤回数の低減を指向した手法として経験強化型学習XoLを提唱している。本報告ではXoLの設計思想ならび各XoL手法の説明を行った後に、DQNにXoLの一手法であるProfit Sharingを組み合わせた手法を紹介し、Atari2600ゲームに適用した場合の結果について述べる。

• 13:55-14:45 話題提供者：松江工業高等専門学校 電子制御工学科
• 堀内 匡 先生
• 題目：機械学習の実機ロボットへの応用

生物の歩行や遊泳などのリズム運動の生成機構としてCPG (Central Pattern Generator)と呼ばれる神経振動子がある。我々は、CPGと強化学習を組み合わせた枠組みにより、実機の多脚ロボットが障害物を回避しながら目標地点に到達する行動を獲得する研究を進めている。この枠組みでは、CPGのパラメータを強化学習により学習・最適化するため、問題の規模を抑えることができ、実環境での学習が可能となる。また、小型コンピュータRaspberry PiとWebカメラを搭載した四脚ロボットとヘビ型ロボットを製作し、ロボット単独での行動獲得を実現している。本発表では、これらの成果と今後の発展について述べる。

• 14:45-14:55 休憩
• 14:55-15:45 話題提供者：愛知工科大学工学部 機械システム工学科
• 荒川 俊也 先生
• 題目：機械学習の動物行動推定への応用

センシング技術の発達により、動物行動に携わる専門家は膨大な量のデータを収集することが可能となった。これらのデータを活用することで、これまでの目視観察主体に代わる行動評価手法の提案が期待されている。ここでは、マウスとシバヤギを例として、隠れマルコフモデルを用いたマウスの社会行動およびシバヤギの発情行動の自動推定手法および推定結果、更に、専門家による目視観察結果との比較について紹介する。また、推定アルゴリズムを実装して開発したフリーソフト"DuoMouse"と、低コストな大型動物の行動検出システムの構想についても紹介する。

• 15:45-16:35 話題提供者：横浜国立大学大学院 工学研究院 知的構造の創生部門
• 濱上 知樹 先生
• 題目：機械学習の医療への応用

医療サービスは労働集約性の極めて高い業種であり、少子高齢化に伴いその質を維持しつづけることが困難になりつつある。その中にあって、機械学習による医療サービス支援は医師の負担軽減や効率化はもちろん、高度な診断・治療のツールとして大いに期待されている。本講演では、この１０年にわたる機械学習による医療応用の歩みを研究事例とともに概観し、さらなる貢献にむけて解決すべき諸課題について述べる。

• 16:35-16:40 閉会のあいさつ (知能工学部会 幹事 舘山 武史)

参加に関する情報

• 参加費：無料
• 参加資格：制限なし
• 問い合せ先：計測自動制御学会 知能工学部会
  
  • 愛知工科大学工学部 舘山 武史　tateyama-takeshi＠aut.ac.jp

更新履歴

• 2016/09/28 ページを公開しました。
• 2016/10/03 講演アブストラクトを追加しました。