著者

Budianto Teguh Oh Hyunwoo Ding Yi Long Zi 宇津呂 武仁

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.31, 2017

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Real-Time Strategy is a game genre which requires good strategy decision by the players. In this research, we analyse rush strategies in a Real-Time Strategy game: StarCraft II.

著者

大村 英史 平田 圭二 東条 敏 柴山 拓郎

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.31, 2017

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音楽聴取の楽しみは期待感の逸脱・実現や,緊張・弛緩などによって成立していると考えられている.これに基づく理論がいくつか提案されている.しかしながら,これらの理論は概念的あるいは心理学的なモデル化にとどまっており計算機上に実装は困難である.本研究では,音楽における期待感の逸脱・実現の計算機上の実装をめざし,音の物理的特性,情報理論,確率,論理に基づいて音楽における期待感の逸脱・実現の定式化を試みた.

著者

横山 裕樹 岡田 浩之

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.31, 2017

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Actor-critic法や方策勾配法は行動や制御値として連続値を生成する方策の獲得を得意とするが, その方策空間は正規分布などに限定されることが多い. 本研究では,確率分布をパラメトリックに表現する代わりに,既知のノイズ分布からの変数変換によって間接的に表現し,ノンパラメトリックな確率的方策を獲得する強化学習手法を提案する.

著者

関 喜史 松尾 豊

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.30, 2016

著者

柳井 都古杜 阿部 和規 山田 知典 藤井 秀樹 吉村 忍

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.31, 2017

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交通シミュレーションにおける入力データであるOD推定は結果を左右する指標として極めて重要である。従来OD推定は、確率論的利用者均衡配分モデル(SUE)を用いて行われていたが、近年計算機能力の向上により、交通施策の評価手段としてミクロ交通シミュレーションを用いた研究が増えている。本研究では、当該推定に伴う不確実性に関して、SUEによるものとミクロ交通シミュレーションを用いたものとの比較・検討を行う

著者

佐藤 季久恵 高屋 英知 小川 亮 芦原 佑太 栗原 聡

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.31, 2017

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交通渋滞の解消における主な取り組みであるナビゲーションと信号機制御において,今回は後者について深層学習を用いる手法を提案する.これまでにもGAやマルチエージェント等による手法が提案されているが,交通状況の特徴をいかに抽出するかが課題となっている.そこで,高い特徴抽出能力を持つ深層学習と,報酬に基づいた最適な行為を学習する強化学習を組み合わせたDeep Q-Networkを用いた制御手法を提案する.

著者

久行 智恵 三原 鉄也 永森 光晴 杉本 重雄

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.31, 2017

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マンガの持つ意味的な情報を機械的に抽出する研究が行われているが、マンガは絵や記号、文字といった表現が多様に組み合わさった表現であり、そこから意味情報を抽出、利用することは困難である。本研究ではマンガのシーンの自動抽出を目的としてコマの属性をLinked Open Dataに基づくメタデータとして記述し特徴量に変換して機械学習を行い、その結果をマンガ画像と紐付けて提供するシステムを構築した。

著者

中井 淳一

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.31, 2017

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モデルベース開発が普及し,ソフトウェア開発としてMATLAB/Simulinkモデルを作ることも多いが,クローンと呼ばれる類似処理が増加すると,従来のソフトウェア開発と同様に保守が困難になる.そこに不具合があると,それと対応する全クローンに同様の修正を行う必要があり,作業量が増大し,修正漏れなどの弊害を生む.そこで,隠れマルコフモデルと遺伝的アルゴリズムを用い,モデルのクローンの検出を可能とする.

著者

山川 まどか 関口 香菜 佐々木 一磨 尾形 哲也

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.30, 2016

著者

片岡 裕介 松原 崇 上原 邦昭

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.30, 2016

著者

飯島 勝矢 亀山 裕美 秋下 雅弘 大内 尉義 柳元 伸太郎 今井 靖 矢作 直樹 ロペズ ギヨーム 酒造 正樹 山田 一郎

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.25, 2011

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高齢化が進む中で高齢者認知症患者の管理が大きな問題である。また、認知症は高血圧も含めた生活習慣病との関連も注目されていることから、より幅広い病態把握が必要である。今回、我々はもの忘れを主訴とする高齢入院患者を対象に、カフを必要としないウェアラブル血圧センサーを用いて、様々な負荷による血圧短期変動を検討した。認知機能レベルとそれを背景としたストレス感受性の観点からこの血圧センサーの有用性を報告する。

著者

たんたうぃちえん じょんぽっと 水山 元 野中 朋美

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.31, 2017

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Decisions made in movie production are difficult to reverse and will possibly affect marketability of the movie. Movies are perceived differently by each group of audiences. To improve marketability, the movie must have some aspects to attract audiences. Previous study has proposed various methods for box office prediction but none has considered movie production as a continuous process nor using a game as an approach. In this study, we propose a human computation game, more suitable to determine subjective factors. Players have to invest in movie projects with limited information. The game is used in combination with mathematical model to enhance its performance. The combination model can continuously evaluate movie’s potential for the duration of movie production. We intend to explore how to combine both methods together and benefits of combination model.

著者

別府 桂介 水山 元 野中 朋美

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.31, 2017

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予測市場を用いた経路推薦サービスであるRoute Marketは,人々のもつ出発地・目的地間のネットワークに関する知識を集約し,ネットワークの状況に応じた経路評価を行う.そこで,本研究ではRoute Marketにおいて,トレーダのもつ移動経験の集約や,予測市場を通した経路の評価が適切に行われるかを,マルチエージェントシミュレーションを用いて明らかにすることを目的とする.

著者

遠藤 幹子 塩瀬 隆之

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.31, 2017

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新興国での社会課題解決について、導入技術の技能継承マニュアルを整備してもプロジェクト終了と同時にその価値の再生産が不調に終わる。そこで筆者は、ザンビア共和国の農村部で実践した「マタニティハウス建設の物語とコミュニティの同時生成」について紹介する。絵画、踊り、歌などの芸術表現活動を参加住民が共有することで、地域住民への施設の周知や、建築計画から完成後の主体的な運営参加に引き込む仕掛けについて論じる。

著者

遠藤 ルッカス良 馬場 雪乃 鹿島 久嗣

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.31, 2017

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感性評価を不特定多数の人から大規模に収集するにはコストがかかるため、効率的に評価を収集する方法が求められる。本研究では、クラウドソーシングによる評価とベイズ最適化による次探索点予測を組み合わせ、タスク生成・評価・予測を繰り返しながら逐次的にワーカから評価を収集する方法を提案する。評価実験の結果、感覚的な評価に対しクラウドソーシングを活用して効率的に探索を行うことができるということが示された。

著者

金子 大輝 大知 正直 森 純一郎 坂田 一郎

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.31, 2017

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分散表現を用いることで、単語の意味の時系列での変化を分析する研究が行われてきた。本研究では企業名に注目して、word2vecによって日本経済新聞の記事データから企業名ごとに分散表現を獲得した。不祥事や経営危機などの事象の前後での分散表現の変化について分析を行い、また、分散表現と企業の業績に相関関係についても検証した。

著者

秋田 大空 馬場 雪乃 鹿島 久嗣 世古 敦人

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.31, 2017

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材料工学において,結晶化合物の物性を機械学習によって予測する場合,その特徴を適切に記述するためには,どのような元素から構成されているかだけでなく,それらの構造情報についても考慮する必要がある.既存手法として,単位立方体内の原子ペア間の距離情報に着目して特徴ベクトルを構成するなどが存在するが,本研究では構造情報を直接表現するためのカーネルを提案する.

著者

加納 政芳 遠藤 和也 中村 剛士

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.31, 2017

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本稿では,入力された手書き文字をオノマトペによって変形する手法を提案する.本手法を用いることで,ユーザが手書き文字に対して付与したいイメージをオノマトペとして入力するだけで手書き文字が変化するため,直感的に文字表現を漫画の制作活動に活用することができる.

著者

榊 剛史 鳥海 不二夫 吉田 光男

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.31, 2017

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We are planning to develop information infrastructures for disaster management. As an example of those infrastructures,we develop a geographic information resource to assist digital volunteers who try to develop systems for disaster management. This system makes it possible to convert gps information and location name extracted from social media posts into administrative district information. In the final year of this session, we will evaluate the performance of the geographic information resource. Specifically, we verify how much improvement in performance can be obtained by applying the resource to the analysis we have performed in the past. Finally, we discuss the limits of the goals initially presented by this session and the efforts that will be needed in the future.

著者

松島 慎

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.31, 2017

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大量の属性(特徴)を持つデータから前もって属性選択を行うことなくL1正則化問題を解くことによって、有用な学習器とその学習器に必要な属性を同時に得る方法が機械学習の分野では広く利用されている。本発表では属性の組み合わせを考慮することで非常に多くの属性が考えられるような場合に、全ての属性を展開したデータを持つことなく学習器の訓練と必要な属性の抽出を同時に行うスキームを提案し、有用性を確認する。