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ホーム意思決定支援向けAI・マルチエージェント・シミュレーション技術
SDGsの分類
研究テーマ
IT・IoT・AI・ロボティクス
学科の分類
情報科学部情報知能学科

意思決定支援向けAI・マルチエージェント・シミュレーション技術 -スマート社会・危機管理システムへの応用-

情報科学部

情報知能学科

知能応用システム研究室

尾崎敦夫 教授

モデリング&シミュレーションAI(人工知能)マルチエージェント

近年、交通・監視・管制・指揮等の分野では、AI(人工知能)技術の適用により、システムの自動化・高性能化が推進されています。このようなシステムでは、現況を正確に「認識」し、次に起こる状況を高速に「予測」して、「実行」に移すことが求められています。しかし、危機管理などのミッションクリティカルなシステムでは、「実行」(意思決定)までを全てAIに託すには多くの技術的・運用的課題があります。このため、このようなシステムでの意思決定を支援するための研究開発に挑んでいます。

屋内施設での危機管理対策の検討

大型ショッピングモール、主要ターミナル、大規模イベント等は、多くの人が集まるため、有事(震災、火災、水害など)の際は、甚大な被害が生じる恐れがあります。しかしこのような施設において、大勢の来場者を交えた防災訓練などの実施は困難です。このため知能応用システム研究室では、大勢の学生が通う大阪工業大学・枚方キャンパスで毎年実施している防災訓練時に実測した人流データにより避難者の行動モデルを構築し、様々な状況に応じた避難状況を予測できるシミュレーションツールを作成しました。この結果、月曜3限の授業最多時では18分28秒、全学生が来校していると仮定した場合は28分43秒もの時間を避難に要することが予測できました。また、階段・廊下などでの混雑状況や教室出口までの距離などを考慮して冷静に行動すると、2割程度避難時間を短縮できることもシミュレーションによって確認できました。今後も引き続き、これらの知見を活かして、避難誘導方法の改善・検討を行っていく予定です。

大規模イベントでの危機管理対策の検討

大勢の来場者が集まる大規模イベントでは、様々な災害が生じた場合を想定した危機管理対策の構築・整備が求められます。知能応用システム研究室では、昨年より、枚方市最大級のイベント「枚方宿くらわんか五六市」(枚方市駅~枚方公園駅の1.5km区間で、毎月第二日曜日に開催)を対象にした避難誘導支援システムの構築を進めています。本システムは1.5km区間の会場に分散配置した複数センサーで、来場者の密集度を測定し、有事の際は様々な状況をシミュレーションで予測することで、混乱・混雑が生じないように効率的な避難指示を出すことを目的としています。また、今年に入ってからは、このシステムを利用して、感染リスク低減(三密回避)のための情報提供を行う取り組みも推進中です。昨年は現地での基礎実験を行いましたが、五六市が再開された際には実証実験を段階的に行っていく計画です。来場者が安全・安心、そして楽しめるイベント運用を本研究によって支援していく予定です。

本研究シーズの特徴

交通管制システム、防災指揮システム等の社会システムの解析・設計・制御や、有事(災害時等)の際の意思決定支援を実現するための主な研究シーズ

①実世界を高精度に模擬するためのマルチエージェント向けモデリング&シミュレーション技術

②認識精度向上のための機械学習技術(ディープラーニング等)

③各種モビリティのリソースを高効率に運用するための最適スケジューリング技術

④シミュレーション高速化のための並列処理技術

論文

「動的タイムステップ制御方式に基づく道路交通シミュレーションの実現と評価」(2007)尾崎敦夫『情報処理学会論文誌(コンピューティングシステム)』第48巻p.1-12.

「並列分散型シミュレーションエンジンの実現と評価」(2010)尾崎敦夫『電子情報通信学会論文誌D』Vol.J93-D No.10p.2209-2221.

「遅延を最小化する移動体の順序付け方式 -公正性を考慮した遅延最小化」(2015)澤田めぐみ『情報処理学会論文誌』Vol.56, No.11p.2072-2082.

特許

特願2007-211013特許第5100251号

特願2009-094875特許第5414332号

特願2012-137722特許第5843704号

研究者INFO: 情報科学部 情報知能学科 知能応用システム研究室 尾崎敦夫 教授

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加瀬 渡

インタラクタを用いた線形制御系の解析・設計

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岡山 敏哉

都市のオープンスペースにおける樹木配置の最適化

 都市のヒートアイランド現象は、最近の気温上昇に伴い、ますます問題視されることが予想されます。その緩和策のひとつとして、顕熱・潜熱に対する効果や蒸散作用を持つ植物による緑化が効果的です。この研究は、その緑化を効率よく行うために、地面の日照時間を最小化し、一方で植樹のためのコストを最小化することを目的とした最適解を遺伝的アルゴリズム(GA:Genetic Algorithm)を用いて導き出しています。

倉前 宏行

マルチスケール・マルチフィジックス有限要素解析法

金属材料の機械的特性は,材料の微視的な多結晶構造,特に優先方位や結晶粒径に大きく依存する.微視結晶構造制御に基づく高機能材料の創製のためには,熱的影響を含む材料の加工過程における塑性変形過程の結晶集合組織発展の非線形解析手法と加工プロセスパラメータの最適化の確立が必要である. 本研究においては,塑性変形誘起の集合組織発展に加え,熱的負荷による動的再結晶を解析可能なマルチスケール熱・結晶塑性有限要素解析コードを開発した.これにより自動車用ボディ板材のAl合金板材の圧延創製過程のプロセス最適化が可能となる.

中村 友浩

骨格筋オルガノイドを活用した簡便な筋萎縮モデル

我々の研究グループでは、長期的な培養が可能で成熟度が高く、機能評価が可能なマウス骨格筋細胞のオルガノイド作成に成功しており、この骨格筋オルガノイドの培養中に生じる受動的張力を解放することで簡便に生体と類似した筋委縮誘導できる生体外モデルを開発している。この生体外デバイスを利用し、生体の筋萎縮を模倣することが可能であれば、筋萎縮を改善する創薬および高機能食品の開発が飛躍的に進展すると期待できる。

林 茂樹

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