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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-07-04 10:20 ヒヨコ給餌システムでの深層強化学習における報酬の設計 ○木嶋将登・藤田桂英・新村 毅（東京農工大）  AI2022-2 |
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| 抄録 | （和） | 家畜がケージフリーで飼育される現在, 適切な家畜管理システムの発展が急務となっている. 適切なシステム構築の鍵となるのが, 家畜の「把握」と給餌器の「制御」を連動させるACI技術である. しかし, 生産性の高い管理システムを構築するためには, 強化学習を用いたシステムの最適化が必要である. 本研究では, ヒヨコ給餌システムでの深層強化学習において有用な報酬関数の設計と検討を目的とした. 複数のヒヨコと給餌器ロボットが存在する環境のシミュレーションを行うためのシミュレータ開発を行い, これを用いて提案手法の評価を行なった. 学習後のテストにおける精度を比較することで, 提案した報酬関数の効果の検討を行なった. |
| （英） | Livestock is raised cage-free, and there is an urgent need to develop an appropriate livestock management system. The key to the construction of an appropriate system is the ACI technology of "understanding" livestock and the "control" of feeders. However, it's necessary to optimize the system using reinforcement learning to construct a production management system. This study aims to design and examine a reward function for deep reinforcement learning in a chick feeding system. We developed a simulator to simulate an environment with multiple chicks and feeder robots and evaluated the proposed methods using the simulator. The effectiveness of the proposed reward function was examined by comparing its accuracy in post-training tests. |
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| キーワード | （和） | 深層強化学習 / ヒヨコ給餌システム / 報酬関数 / / / / / |
| （英） | deep reinforcement learning / chick feeding system / reward function / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 94, AI2022-2, pp. 7-12, 2022年7月. | |
| 資料番号 | AI2022-2 | |
| 発行日 | 2022-06-27 (AI) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | AI2022-2 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | AI |
| 開催期間 | 2022-07-04 - 2022-07-04 |
| 開催地（和） | 小樽経済センター |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 「Web/IoTインテリジェンス」および一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | AI |
| 会議コード | 2022-07-AI |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | ヒヨコ給餌システムでの深層強化学習における報酬の設計 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Designing Reward Functions in Deep Reinforcement Learning for Chick Feeding System |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 深層強化学習 / deep reinforcement learning |
| キーワード(2)（和/英） | ヒヨコ給餌システム / chick feeding system |
| キーワード(3)（和/英） | 報酬関数 / reward function |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 木嶋 将登 / Masato Kijima / キジマ マサト |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京農工大学 (略称： 東京農工大) Tokyo University of Agriculture and Technology (略称： TAT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 藤田 桂英 / Katsuhide Fujita / フジタ カツヒデ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京農工大学 (略称： 東京農工大) Tokyo University of Agriculture and Technology (略称： TAT) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 新村 毅 / Tsuyoshi Shimmura / シンムラ ツヨシ |
| 第3著者 所属（和/英） | 東京農工大学 (略称： 東京農工大) Tokyo University of Agriculture and Technology (略称： TAT) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-07-04 10:20:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | AI |
| 資料番号 | AI2022-2 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.94 |
| ページ範囲 | pp.7-12 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-06-27 (AI) |
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