查看更多>>摘要：強化学習はロボットの歩行制御や自動車の自動運転技術などに用いられている．強化学習を大規模なデータセンターの冷却システムのような学習対象となるエージェントが複数存在する分野に応用するには，MADDPGなどのマルチエージェント強化学習（MARL）手法の研究が重要である．MARLはエージェント数が増えるにつれて計算量が爆発的に増加するという課題や，エージェント間の相互作用が複雑になり訓練時の学習が不安定になる課題が存在する．本研究ではDNNにリザバーコンピューティングの代表的なモデルであるEcho State Network（ESN）を用いて，学習性能を向上させることを目的とする．協力型タスクに応用した結果，従来の多層パーセプトロンを用いた場合と比べ学習が効率よく進むことがわかった．
查看更多>>摘要：農業の知識継承の有望なアプローチの1つとして農業IoT（Internet of Things）の活用が挙げられる．しかしIoTの物理センサでは，農業者の作業記録が十分なにできない．そこで，物理センサだけでなく，農業者の作業内容や作業中の気づきをその場で音声や画像により記録する（人間センサと呼ぶ）アプローチが有効である．本研究では，農業の知識継承のための物理センサと人間センサによる知識抽出の予備実験として，プランター栽培において，音声つぶやきシステムによる人間センサデータ（作業内容·気づき）と物理センサデータ（温度，湿度，照度，土壌温度，土壌水分率）の収集，分析を行い，その有効性を検討した．
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