テキストアナリティクスによるカスケード災害の分析・評価
「カスケード災害」とは、ある事象が次々と他に影響を及ぼしていく連鎖現象を有する災害のことです。本研究ではカスケード災害を分析・評価するために、自然言語処理と機械学習を用いて新聞記事から災害事象の因果知識を抽出し、災害因果ネットワークを作成します。これをもとに被害を拡大・長期化させる脆弱性ポイントを見つけ出します。(東京大学廣井悠准教授との共同研究)
近年,人工知能・機械学習技術の発展もあり,これらの知能化技術をロボットの環境適応能力や自律性の付与の手段として用いることが期待されています.しかし,強化学習を含む機械学習は,一般的に多くの学習時間を必要とする根本的な問題を抱えています.従って,学習時間を短縮することが,実時間で学習する実ロボットにとって,特に解決すべき重要な課題です.私達は,遺伝的アルゴリズムの概念で説明した学習高速化手法を開発し,より高度なロボットの知能化の実現を目指しています.
論文
「学習時間の短縮に向けた状態価値を用いた知識転移手法」(2017)『電気学会論文誌C』137(9)p.1171-1176.
「知識の転移と選別機能を備えた強化学習手法の複数タスク下における性能検証」(2016)『システム制御情報学会論文誌』p.152-154.
「転移学習における価値に基づく知識の選別」(2015)『システム制御情報学会論文誌』28(6)p.275-283 .
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