キーワード: 機械学習

4件の研究シーズが見つかりました
小谷 直樹

強化学習エージェントの学習能力の向上

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や利用者にとって望ましい結果を得やすくなるような報酬設計手法等について研究を行うことで，より高度な知能を持つロボットの実現を目指しています．

本田 澄

画像認識 AI はどこを見ているの？

さまざまな画像認識AIが提案されていますが、画像のどこを見て認識しているのでしょうか？本研究ではAIの認識箇所を特定する技術であるGrad-CAMを利用して認識箇所を可視化し、どこを見て認識しているかを調べました！その結果から次の提案を考えています。1)画像認識AIの精度比較のために、人間が画像を認識している特徴的な箇所とAIの認識箇所を利用する。2)長年の経験や勘が必要な画像識別技術をAIで再現し、無意識に利用していた画像の特定箇所を明らかにする。

横田 猛

機械学習を用いた多体問題の計算法の開発

世の中の物質はお互いに力を及ぼし合う微粒子が集まってできています。その微粒子の性質から物質の性質を理解する問題を多体問題と呼びますが、そのための計算方法の開発は物理学の難しい問題として残っています。この問題に対し、近年大きく発展している機械学習を用いたアプローチを開発しています。特に多体問題の解析の中でしばしば現れる汎関数微分方程式という複雑な式を数値的に解く鍵として機械学習に注目し、研究を行っています。