AROB 25th 2020が別府 B-Con plazaで開催されました。
Computational intelligence and cognitive science for human biosignals and human well-being
というセッションを企画しました。
セッションでは５件の発表が行われました。
OS5-1 Runtime analysis of linear functions using Markov chain method
Satoshi Ikeda, Yu-an Zhang, Hiroshi Furutani, Satoru Hiwa, Tomoyuki Hiroyasu
OS5-2 Mindful driving: The relationship between mindful driving and mind-wandering based upon biological information
Koma Yoshioka, Yuta Kawaratani, Hiroshi Furutani, Tomoyuki Hiroyasu, Satoru Hiwa
OS5-3 Brain functional response to different categories of image stimulation using fNIRS
Ryosuke Shimizu, Hiroshi Furutani, Satoru Hiwa, Tomoyuki Hiroyasu
OS5-4 Effect of two-dimensional crossover on search performance of genetic algorithm
Akihiro Fujii, Hiroshi Furutani, Satoru Hiwa, Tomoyuki Hiroyasu
OS5-5 Molecular graph discovery using machine learning approach
Yutaka Tsujimoto, Yohei Oe, Hiroshi Furutani, Tomoyuki Hiroyasu, Satoru Hiwa
学会参加報告書
| 報告者氏名 | 吉岡昂馬 |
| 発表論文タイトル | マインドフルドライビング： 生体情報に基づくマインドフルドライビングとマインドワンダリングの関係 |
| 発表論文英タイトル | Mindful driving: The relationship between mindful driving and mind-wandering based upon biological information |
| 著者 | 吉岡昂馬，瓦谷優太,古谷博史，廣安知之, 日和悟 |
| 主催 | AROB |
| 講演会名 | AROB202020 |
| 会場 | 別府国際イノベーションセンター B-CON PLAZA |
| 開催日程 | 2020/01/22-2020/01/24 |
- 講演会の詳細
2020/01/23から2020/01/24にかけて，別府国際イノベーションセンター B-CON PLAZAにて開催されましたAROB2020に参加いたしました．このAROB2019は，AROBによって主催された人工生命とロボットに関する国際会議で，コンピュータシミュレーション，ハードウェア設計，および研究者への最先端技術のネットワーク化に関連した人工生命，およびロボット工学，ネットワーキング，複雑さおよび人工生命技術における進歩がいかにして学際的なアプローチに関連するかに関する知見を共有することを目的に開催されています．私は23日と24日の二日間参加いたしました．本研究室からは他に廣安先生，M2の清水君，藤井君，M1の辻本君が参加しました．
- 研究発表
- 発表概要
私は24日の午前のセッション「OS5 Computational intelligence and cognitive science for human biosignals and human well-being」に参加いたしました．発表の形式は口頭発表で，10分の講演時間と5分の質疑応答時間となっておりました．
今回の発表は，「Mindful driving: The relationship between mindful driving and mind-wandering based upon biological information」というタイトルで発表いたしました．以下にアブストラクトを記載致します．
| Distracted driving is a major cause of traffic accidents and injuries. We aim to construct a mindful driving system that detects driver’s mind wandering (MW) and promotes a focused attention to driving. In this study, heart rate variability (HRV) analysis based on electrocardiography was used to gauge the driver’s attentional state. Using the driving simulator, the heart rate was measured during the driving task where the driver was required to maintain the appropriate headway distance from the preceding vehicle. The brake reaction time (BRT) in case of sudden deceleration of the preceding vehicle was also measured as a behavioral metric. A probe tone was also used to signal the driver to report their MW state. The HRV metrics between mindful and MW conditions, determined by BRT and self-reports, were also compared. The results suggested that BRT and self-report MW were correlated and LF/HF could be useful in differentiating between MW and mindful conditions. |
- 質疑応答
今回の講演発表では，以下のような質疑を受けました．
・質問内容１
質問者の氏名を控えそこねてしまいました．質問は「シミュレータでは実車とは環境が異なることについてどう考えているか」というものでした．この質問に対して，確かにシミュレータでは実際の再現度が低いため，今実車でも同様の実験をしているという旨をお伝えしました．
・質問内容2
本研究室の辻本君からの質問です．こちらの質問は，「実験設計でブレーキタスクとプローブトーンタスクがあるが，どのような順序で提示されるのか」というものでした．この質問に対する私の回答では，ブレーキタスクは30±10sの間隔でランダム，プローブトーンは60±10ｓの間隔でランダムという旨をお伝えしました．
- 感想
去年に引き続き二度目の学会参加だっため，比較的落ち着いて発表できたと思います．特に，去年は緊張で早口となってしまいましたが，今年はその反省をいかし練習を去年以上に念入りに行なったため，いいテンポで話せたと思います．しかし，やはり質問を聞き取る能力や応答という点で英語能力の乏しさを感じました．また，外部の方々を見ていると英語をスラスラと話す方が多く，やはり英語力は今後も必要だと強く感じました．
- 聴講
今回の講演会では，下記の2件の発表を聴講しました．
| 発表タイトル ： New approach to describing Collaborative robot behavior based on process building block 著者 ： Jay Cheong セッション名 ： Plenary Speech 2 Abstract ： Collaborative robots, that work together with the human, are becoming more and more popular in the industrial world. And you know that, the human and the robot complement each other. In this session, introducing process building blocks for designing collaborative robot interaction work systems and calculating accurate cycle times. We must accurately understand the structure and requirements of the upcoming Smart Factory and transform it into a robot of the desired shape in the industrial field. Because of this, recently developed collaborative robots have many sensors that can move with people. In the future, factories will change significantly as consumer patterns change. At the heart of that change is a smart factory. It should be easy to separate and assemble and convenient at the same time. The most important factor is to be with people. In the coming future, collaborative robots will be exposed to public places as well as industrial sites and work with people. The smart factory strategy is different for each country or factory, but I want to talk about the components that a collaborative robot must have. One of its components is to present an approach to describing robot behavior based on process building blocks. The new collaborative architecture can be combined with existing process building block systems to reflect human-robot interaction and extract accurate cycle times. This method will present a new approach to describing robot behavior based on process building blocks. |
この発表では，人と強調するロボットに着目しており，人とロボットが互いに補完し合うことでより良いシステムの提案をする内容となっていました．特に，将来の協調ロボットの活躍の場としては，公共の場や工業用地が期待されているということでした．ファナックの協調ロボットのイメージ動画で自動車のタイヤを人とロボットが協力してはめ込んでいく部分が印象的でした．人とロボットの協調という観点や，ロボットが担う役割・人が担う役割等の分け方が興味深かったです．
| 発表タイトル ： Exploring Parameters for Generating Semi-Realistic Traffic Flow with Data Assimilation Approach 著者 ： Taro NISHIURA, Hiromitsu HATTORI セッション名 ： OS13 Social simulation and supercomputers Abstract ： Multi-Agent Social Simulation (MAAS) can model complex systems and compute social phenomena within the system, and traffic is one of the most popular subjects. When we conduct multiagent-based traffic simulations, it is typical to be required to achieve the reproduction of real-life traffic flow in MAAS. Since large-scale traffic phenomena are consisting of individuals, each of which has his/her preferences on its behaviors, it is still difficult to successfully reproduce the realistic traffic flows. One simple approach is to conduct a simulation using precise behavioral models constructed personal data on the movement of the entity though, obtaining personal data on the daily move is difficult even in the current big data-era. Thus, authors have tried to develop a method to generate semi-realistic traffic flow based on data assimilation perspective. In the proposed method, we first carry out a simulation with arbitrary simulation parameters, and then compare the simulation results with the actual data on the cross-section traffic volume at several intersections to assess the difference. After that, the approximation to the actual data is tried by repeating the change of the parameters, execution of the simulation, and comparison of the cross-section traffic volume. In this paper, we realize traffic flow in the parts of Kusatsu City in Shiga Prefecture using multi-agent traffic simulator on GAMA and show quality evaluation of generated traffic flow based on the proposed method. |
この発表では，複雑なシステムをモデル化しシステム内の社会現象を計算可能なマルチエージェント社会シミュレーション（MAAS）を交通シミュレーションに対して適応した内容が報告されました．自動車に関わるという点で，興味深く聴講しました．シミュレーションを実行していく上で，パラメータの変更や断面交通量の変更・比較を繰り返すことで実際のデータへの近似が行われるという点がシミュレーションの難しいところだと感じました．しかし，運転経路の最適化は渋滞の緩和等にもつながるため，今後の展開に期待が高まりました．
参考文献
- AROB 25th 2020, https://isarob.org/symposium/
学会参加報告書
| 報告者氏名 | 藤井 光央 |
| 発表論文タイトル | 遺伝的アルゴリズムにおける二次元交叉が探索性能に与える影響 |
| 発表論文英タイトル | Effect of two-dimensional crossover on search performance of genetic algorithm |
| 著者 | Akihiro Fujii, Hiroshi Furutani, Satoru Hiwa, Tomoyuki Hiroyasu |
| 主催 | ISAROB |
| 学会名 | AROB 25th 2020 |
| 会場 | 別府国際コンベンションセンター B-CON PLAZA |
| 開催日程 | 2020/01/22-2020/01/24 |
- 講演会の詳細
2020/01/23から2020/01/24にかけてThe International Society of Artificial Life and Robotics（AROB2020）に参加しました．このシンポジウムは，人工生命やロボティクスに対する新たな技術の発展と，それらの幅広いトピックへの応用を目指して開催されています．
今回のシンポジウムは第25回目で，例年同様，大分県別府市国際コンベンションセンター B-CON PLAZAで開催されました．私たちの研究室からはM2の藤井，清水，吉岡とM1の辻本が参加し，英語での口頭発表を行いました．
ISAROBホームページ https://isarob.org/symposium/
- 研究発表
- 発表概要
私は24日の10:45～12:00にかけてのorganized session: Computational intelligence and cognitive science for human biosignals and human well-beingに参加致しました．
発表は10分間の口頭発表と，5分間の質疑応答形となっておりました．今回はEffect of two-dimensional crossover on search performance of genetic algorithm というタイトルで発表しました．以下に抄録を記載致します．
| In the Genetic Algorithm (GA), the role of crossover in search performance is significant. Generally, if distance and geographic information suitable for the problem are used at the time of the crossover, then the crossover will be enhanced. In this research, we approached the improvement of the search performance using a GA was approached by expressing a genotype in two dimensions rather than in one dimension, as is typically performed in a conventional GA. In this study, we investigated the effects of two-dimensional genes and two-dimensional crossover on solution search performance was investigated. As a numerical experiment, two types of benchmark problems were proposed in which geographic information and variable dependencies were assigned to genes arranged in a two-dimensional matrix. In addition, a performance comparison between two-dimensional crossover and general crossover operators was performed. As a result of numerical experiments, GA using block crossover, one of the two-dimensional crossover methods, showed the best performance in the proposed benchmark problem. |
- 質疑応答
今回の講演発表では，以下のような質疑を受けました．
・質問内容1
ブロックモデルのNKL（K=15）における比較でブロック交叉の性能だけが良い理由は何かという質問を受けました．この質問に対して，各交叉の交叉領域内における変数の数を示すヒストグラムを参照しながら，一度の交叉の実行によって交換される変数の数が多くなるにつれて，GAの性能が低下していくのだと考えられると答えました．また，入れ替わる遺伝子数が探索性能に与える影響を調査するために，交叉なし突然変異のみのGAの利用や，ブロック交叉の交叉範囲の大きさをパラメータで調整した場合など，追加の実験を行う必要があると考えました．
・質問内容2
NKLにおいて，K=15以外の結果はどうなっているのかという質問を受けました．Kが増加するにつれて，ブロック交叉の性能が高くなる傾向はあるが，それぞれのKでの考察は未だ行えていないと答えました．今後はまず，両モデル，各K数における考察を進める必要があると感じました．また，ブロックモデルのNKLにおいては，Kの増加に対して，ブロック交叉だけでなく二点交叉もロバストに良好な解を獲得しています．これは，二点交叉によって交換される変数の領域がブロック交叉によるものと類似しているからであると考えています（交叉点が少ない場合，交叉領域はブロック状に近づく）．そのため，二点交叉だけでなく，一点交叉の利用や交叉点を増やしたn点交叉を利用した数値実験を行う必要があると考えました．
- 感想
今回は初めての英語での口頭発表ということもあり，非常に緊張感のある発表となりました．個人的には，GL班での活動，ゼミ担当での活動等，英語力の強化に力を入れてきたので，その成果を活かす良い機会となりました．発表の最中は，スライドを読み上げるだけでなく，その場で言いたいことを考えながら話したり，質問に答えたりできるようになっていたのは，GL班で活動していた時と比較して，英語力の向上が感じられ，非常にうれしく思いました．また，同じセクションで発表した三人の学生とは，発表前日の深夜まで，共に練習や準備を行い，より良い発表ができるよう切磋琢磨しあうことができました．ぎりぎりまで準備をしていた分，体力的，精神的につらい部分もありましたが，みんなで協力することで乗り越えることができました．大学院生活で最後の学会となりましたが，この四人で発表を無事終えることができたのは，非常に良い思い出になったと思います．
- 聴講
今回の学会では，下記の2件の発表を聴講しました．
人間の作業を助けるために設計された，人間とともに働くロボットについての発表でした．発表の中ではスマートファクトリーの中で使用されるロボットに必要とされる要件，機構などが紹介されており，最先端のロボットとして，ファクトリーオートメーションの代表的な企業であるFANUCのロボットが紹介されていたのが印象的でした．今後，ロボットは工場内や産業の場のみならず，身近なところでも活躍するようになるといわれていますが，人とより密接に協業する際に必要となるロボットの技術が説明されており，興味深い発表内容でした．
|
立命館大学の学生による発表で，滋賀県草津市の一部の交通量をmulti-agent traffic simulationによってシミュレーションするという研究でした．道路状況の正確なシミュレーションには，ドライバー個々人の好み（どの道路を通るのか）など，膨大なデータを集める必要があり非常に困難であることが言及されていました．シミュレーションモデルの道路状況のパラメータを変えながら，実際の交通状況データを考慮して，近づけていくという作業（data assimilation）とパラメータ調整の苦労を知り，シミュレーションモデルを作る苦労がわかるような発表でした．
学会参加報告書
| 報告者氏名 |
清水亮佑 |
| 発表論文タイトル | fNIRSを用いたさまざまなカテゴリの画像刺激に対する脳の機能的応答 |
| 発表論文英タイトル | Brain functional response to different categories of image stimulation using fNIRS |
| 著者 | 清水亮佑，廣安知之，古谷博史，日和悟 |
| 主催 | AROB |
| 講演会名 | AROB2020 |
| 会場 | 別府国際コンベンションセンター B-CON PLAZA |
| 開催日程 | 2020/01/22-2020/01/24 |
- 講演会の詳細
2020/01/22-24に別府国際コンベンションセンター B-CON PLAZA にて開催されたThe International Society of Artificial Life and Robotics（AROB2020）に参加しました．この学会は最先端の技術のコンピューターシミュレーションとハードウェア設計に基づいて、人工生命とロボット工学に関する新しい技術の開発について議論し、人工生命とロボット工学の技術の進歩に関する知見を共有することを目的に開催されています．
本研究室からは，廣安先生，M2 吉岡，清水，藤井，M1辻本，が参加し，発表を行いました．
- 研究発表
- 発表概要
私は24日の午前のセッション「OS5 Computational intelligence and cognitive science for
human biosignals and human well-being」に参加いたしました．発表の形式は口頭発表で，10分の公演時間と5分の質疑応答時間となっておりました．
今回は，Brain functional response to different categories of image stimulation using fNIRSというタイトルで発表しました．以下にアブストラクトを記載いたします．
| Emotion is the movement of the mind in response to external stimuli. It is accompanied by physical expressions such as changes in the heartbeat and in the facial expressions. To elucidate emotional function, it is important to use more appropriate emotion-inducing stimulation. However, the mechanism of emotion is not yet clear. In emotion-related research, the method of selecting each image that induces positive, neutral, and negative emotions in a dataset is such that the variance of the valence value, which is the emotion dimension, is equal to the variance of the arousal value. In most cases, the effect of the content of visual emotion stimulus on emotion is not considered. In this study, it was confirmed that the brain function status differed according to the category of the presented stimulus image. It is suggested that the region that controls emotion may differ depending on the category of the image presented. |
- 質疑応答
今回の講演発表では，以下のような質疑を受けました．
・質問内容1
使用されているfaceの画像では画像に写っている人の顔に加えて背景の画像も考慮しているのかという質問をいただきました
この質問に対して私は，使用画像はNAPSデータセットがvalenceやarousalを用いて定量的に評価されているものを使用しているため，画像内部の違いについては考慮していないと回答しました．
・質問内容2
先行研究より決定した関心領域以外の領域ではどのような領域に相関がみられたのか．
この質問に対して私は，object positiveタスクでは、視覚野のIOGと社会的感情の小脳で相関が見つかり，faceタスクでは、社会的感情に関する小脳で相関がみられた．と回答しました．
・コメント
この感情に関する研究は画像だけでなく動画における評価でも用いられるのではないかというコメントをいただきました．
このコメントに対して私は，情動の刺激が画像ではなく動画になってしまうと，動画のどの部分が刺激として働いているのか，特定が困難になってしまう問題があり，現状刺激を特定可能な画像による研究を行っているとコメントした．
- 感想
私にとって初めての学会であり，尚且つ英語での口頭発表ということもあり，質疑応答を聞き取れるのか，慣れない英語の発表により発表時間が守れるのか，など多くの不安と心配がありました．しかし，一緒に発表したメンバーに何度も練習に付き合ってもらったことや，事前のリハーサルでの反省点を考慮したことにより，満足のいく発表を行うことができました．この学会参加を通じて英語によるプレゼンの難しさを学ぶことができました．
課題としては，発音に関しては事前準備で対応できたものの，質疑応答でのリスニングに関しては時間をかけて今後勉強していかないといけないと感じました．
- 聴講
今回の講演会では，下記の2件の発表を聴講しました．
発表タイトル ： New approach to describing Collaborative robot behavior based on process building block著者 ： Jay Cheong |
この発表では，人とロボットが互いに補完し合うためのプロセスに関する内容でした．今後の協調ロボットは人と一緒に働くため多くのセンサーを搭載し，将来的には公共の場や工業用地において、人々と仕事をすることが語られていました．人とロボットの協調のため，数多くのセンサーを用いること，人間とロボットの相互作用を反映し、正確なサイクルタイムを抽出する手法に関して興味深かったです．
| 発表タイトル ： Analysis of OD Data of Ondemand Transportation by Non-negative Matrix Factorization 著者 ： Itsuki Noda, Junichi Ochiai, セッション名 ： Social simulation and supercomputers Abstract ： We propose a method to analyze OD data of on-demand transportation services like Smart Access Vehicle Service (SAVS) and AI-bus by non-negative matrix factorization (NMF), which enables to visualize and investigate features od data and OD places for design of future transportation service. OD data represents properties of usage of transportation services, but is composed by complicated and mixtured way with many noise and uncertainly. NMF can decompose OD data into few bases, by which we can get abstracted properties of usage of transportation services. The abstracted properties provides a way to understand the difference among dates or places and to enable to plan for future operation of SAVS and AI bus. |
この発表ではスマートアクセス車両サービス（SAVS）やAIバスなどのオンデマンド輸送サービスのODデータを非負行列因子分解（NMF）で分析する方法について語られていました．みなとみらいでシミュレーションを行っていました．バスの乗車位置と降車位置を示すマトリックス解析を行い，休日と平日で性能評価を行っていました．休日と平日のみならず，イベントや天気など外的要因における影響が大きいところが難しいところだと感じました．
参考文献
1) AROB 25th 2020, https://isarob.org/symposium/
学会参加報告書
| 報告者氏名 | 辻本豊 |
| 発表論文タイトル | 機械学習手法を利用した分子グラフの発見 |
| 発表論文英タイトル | Molecular graph discovery using machine learning approach |
| 著者 | 辻本豊, 大江洋平, 古谷博史, 廣安知之, 日和悟 |
| 主催 | AROB |
| 講演会名 | AROB202020 |
| 会場 | 別府国際イノベーションセンター B-CON PLAZA |
| 開催日程 | 2020/01/22-2020/01/24 |
- 講演会の詳細
2020/01/22から2020/01/24にかけて，別府国際イノベーションセンター B-CON PLAZAにて開催されたAROB2020に参加致しました．今回の開催は本学会の25回目の開催にあたります．
この学会は，人工生命とロボットに関する国際会議です．この学会では，コンピュータシミュレーション，ハードウェア設計，および最先端技術のネットワーク化に関連した人工生命，およびロボット工学における進歩がいかにして，学術的な手法に関連するかの知見を共有することを目的に開催されています．私は23日と24日の二日間参加し，23日は聴講，24日に口頭発表を行いました．本研究室からは廣安先生，M2の清水さん，藤井さん，吉岡さんが参加しました．
- 研究発表
- 発表概要
私は24日の午前のセッション「OS5 Computational intelligence and cognitive science for human biosignals and human well-being」に参加いたしました．発表の形式は口頭発表で，10分の講演時間と5分の質疑応答時間となっておりました．
今回の発表は，「Molecular graph discovery using machine learning approach」というタイトルで発表いたしました．以下にアブストラクトを記載致します．
| Discovering new organic compounds with desired chemical properties is an important task in drug discovery and material design. However, discovering new compounds requires a significant amount of time. As an alternative, research for artificially generating graphs representing compounds using deep learning has been actively conducted in recent years. In this paper, MolGAN will be introduced; it is a method used to artificially generate graphs representing organic compounds. MolGAN uses a general adversarial network and it directly generates molecular graphs having the desired chemical properties. Furthermore, we aim to generate a new molecular graph with a desired chemical property, and a larger molecules than before, by applying a learning method that considers graph connectivity using MolGAN. Using MolGAN and the proposed mechanism, a new molecular graph with desired chemical properties was generated using ZINC-250k, a molecular data set, and the results were examined. |
- 質疑応答
今回の講演発表では，以下のような質疑を受けました．
・質問内容１
研究室の吉岡さんからの質問です．こちらの質問は，「分子をグラフとして表現する以外の表現方法は存在するのか」というものでした．この質問に対する私の回答では，文字列をベースにした表現方法があり，その代表例であるSMILESの概要をお伝えしました．
・質問内容2
古谷博史先生からの質問です．こちらの質問は，「生成された分子が化学的に意味のあるものか，また生成された分子の評価方法の計画はあるのか」というものでした．この質問に対する私の回答では，生成された分子は専門的な知識を有する化学者に評価して頂く計画があるという旨をお伝えしました．
・質問内容2
研究室の清水さんからの質問です．こちらの質問は，「薬らしさを示すQEDスコアはどのように計算されているのか」というものでした．この質問に対する私の回答では，ケモインフォマティクスツールにより自動で計算される事と，分子の分子量，極性表面積，logPなどの8種類の物性値を元に計算しているという旨をお伝えしました．
- 感想
今回，初めて学会を参加するにあたり，英語での原稿作成や口頭発表など，普段の研究室の生活では経験できない事が多くあったと感じます．当日の発表では念入りに練習を行ったおかげか，練習通りの発表時間で終わる事ができました．ただ，発表時に詰まる事や，質問に対して，すぐに答えがでなかったり等の英語に関する能力の課題を改めて実感しました．今回の学会で英語による成果発表の経験は自身の中で大変貴重な経験となり，英語の能力の向上の必要性を実感出来ました．
- 聴講
今回の講演会では，下記の2件の発表を聴講しました．
| 発表タイトル ： New approach to describing Collaborative robot behavior based on process building block 著者 ： Jay Cheong セッション名 ： Plenary Speech 2 Abstract ： Collaborative robots, that work together with the human, are becoming more and more popular in the industrial world. And you know that, the human and the robot complement each other. In this session, introducing process building blocks for designing collaborative robot interaction work systems and calculating accurate cycle times. We must accurately understand the structure and requirements of the upcoming Smart Factory and transform it into a robot of the desired shape in the industrial field. Because of this, recently developed collaborative robots have many sensors that can move with people. In the future, factories will change significantly as consumer patterns change. At the heart of that change is a smart factory. It should be easy to separate and assemble and convenient at the same time. The most important factor is to be with people. In the coming future, collaborative robots will be exposed to public places as well as industrial sites and work with people. The smart factory strategy is different for each country or factory, but I want to talk about the components that a collaborative robot must have. One of its components is to present an approach to describing robot behavior based on process building blocks. The new collaborative architecture can be combined with existing process building block systems to reflect human-robot interaction and extract accurate cycle times. This method will present a new approach to describing robot behavior based on process building blocks. |
この発表は，人間と一緒に働くCollaborative robotsに関する発表でした．このロボットは産業界でますます必要とされている事が分かりました．特にこの発表ではファナックが開発しているロボットと人間が自動車のタイヤを協働してタイヤをはめ込む動画が紹介されました．このように人間とロボットが互いに補完する事で，より良いシステムが構築されると感じました．また，このロボットはロボット工学だけでなく，画像認識やセンサー技術が重要であると紹介されました．このように一つの技術だけでなく，技術を上手く組み合わせる事で一つの先端技術が構築されると感じました．
| 発表タイトル ： Application of deep neural network to traffic simulation 著者 ： Luning Zhang, Naoki Yoshioka, Daigo Umemoto, Nobuyasu, Ito セッション名 ： OS13 Social simulation and supercomputers Abstract ： Simulation results from an agent-based traffic simulator of Kobe city were used as learning data for deep autoencoding neural network(DANN). Numbes of cars passed though more than 33,000 road segments were one set of learning data, and thousands sets from simulations were used. The trained DANN successfully reproduce input data set, and a k-means clustering of the inner-most neural layer activities classified different traffic parameters. |
この発表では，神戸市の道路交通網をシミュレーションしたデータとディープラーニングを利用して混雑度といったトラフィックパラメータを予測できる事が発表されました．神戸市のシミュレーションでは無数の車が33,000を超える道路セグメントを通過する状況を再現していました．このように実社会を計算機でモデリングしシミュレーション結果を実社会に還元する事が将来的に重要であると感じました．この研究は運転経路の最適化は渋滞の緩和等にもつながるため，今後の展開に期待が高まりました．
参考文献
- AROB 25th 2020, https://isarob.org/symposium/