Takeshi Shibuya 研究室

主宰者：Takeshi Shibuya
筑波大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、機械学習の一分野である強化学習を中心に、機械エージェント（人工知能）が環境と相互作用を通じて制御戦略を習得する過程と、その応用に関する研究を行っています。特に、学習した戦略が訓練時と異なる実環境で失敗しないようにする堅牢性の向上、複数のエージェントが協力して作業を遂行する際の効率的な調整方法、そして習得した制御ルールの解釈可能性について重点的に取り組んでいます。 具体的には、環境の変化に対応できる制御戦略の設計、通信遅延がある複数エージェントシステムの制御問題、ロボットが予期しない故障から自動的に復帰するメカニズムの開発など、実世界への応用を想定した課題に取り組んでいます。また、学習したエージェントがなぜそのような行動を選択したのかを因果関係に基づいて説明する手法や、画像データなどの高次元情報から効率的に学習するための工夫についても研究しています。さらに、ゲームプレイデータから人間の意思決定戦略を抽出し、人間らしい行動を模倣するエージェント設計にも関心を広げており、人工知能のより安全で信頼できる応用を目指しています。

※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。

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