多目的マルチエージェント強化学習
複数ロボットの多目的な経路最適化と制御
世の中の問題を解決するには、複数のタスクを解決する必要がありますが、基本的にAIは一つの目的を達成するように設計されています。例えば、画像認識AIでは入力画像から写っているものを認識するという目的がありますが、それを自動運転に活かそうと考えれば認識の他に、衝突回避や目的地の到達など様々な目的が考えられます。マルチエージェント強化学習においてもそれは同じです。
当研究室は上記の限界に挑戦し、多目的なAIを活用した現実問題の解決方法を探究しています。具体的には、多目的マルチエージェント経路計画と多目的マルチエージェント強化学習の二つの手法に対して、現実問題で活用できるレベルの学習量となるようにアルゴリズムを改良しています。