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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-07-08 12:00 深層強化学習によるテトリスゲームの学習 ～ Episode開始時のブロック積み上げ状態とAIの性能の変化の関係 ～ ○向田征史（工学院大）・ボレガラ ダヌシカ（リヴァプール大）・ナイワラ P. チャンドラシリ（工学院大）  AI2025-8 |
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| 抄録 | （和） | テトリスゲームを人間よりうまくプレイする深層強化学習AIを作成するために，先行研究でまだ検証されていないEpisode開始時の盤面状態がAIの性能に与える影響を調査した．「何もブロックが積まれていない盤面」「ランダムな高さでブロックが積まれた盤面」「ゲームオーバー寸前までブロックが積まれた盤面」の3条件で学習を実施した結果，最後の条件では他の条件よりも学習初期の性能向上が早く，最終的な性能も高くなる傾向が見られた． |
| （英） | To create a deep reinforcement learning AI that plays Tetris better than humans, we investigated the effect of the board state at the start of an episode on the AI's performance, which has not yet been verified in previous research. We trained the AI on three conditions: “a board with no blocks on it”, “a board with blocks piled at random heights”, and “a board with blocks almost fully piled”. The results showed that the performance of the board with blocks stacked until the game was about to be over increased faster than the other conditions, and the performance at the end of the training tended to be higher as well. Keywords Neural Networks, Machine Learning, Tetris, DQN |
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| キーワード | （和） | ニューラルネットワーク / 機械学習 / テトリス / DQN / / / / |
| （英） | Neural Networks / Machine Learning / Tetris / DQN / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 105, AI2025-8, pp. 45-49, 2025年7月. | |
| 資料番号 | AI2025-8 | |
| 発行日 | 2025-07-01 (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 | AI2025-8 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | AI |
| 開催期間 | 2025-07-08 - 2025-07-08 |
| 開催地（和） | 札幌市教育文化会館 |
| 開催地（英） | SAPPORO Education and Culture Center |
| テーマ（和） | SMASH25 Summer Symposium |
| テーマ（英） | SMASH25 Summer Symposium |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | AI |
| 会議コード | 2025-07-AI |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 深層強化学習によるテトリスゲームの学習 |
| サブタイトル（和） | Episode開始時のブロック積み上げ状態とAIの性能の変化の関係 |
| タイトル（英） | Learning Tetris Game by Deep Reinforcement Learning |
| サブタイトル（英） | The relationship between the height of blocks on the board at the start of the Episode and the change in AI performance |
| キーワード(1)（和/英） | ニューラルネットワーク / Neural Networks |
| キーワード(2)（和/英） | 機械学習 / Machine Learning |
| キーワード(3)（和/英） | テトリス / Tetris |
| キーワード(4)（和/英） | DQN / DQN |
| 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） | 向田 征史 / Masafumi MUkaida / |
| 第1著者 所属（和/英） | 工学院大学 (略称： 工学院大) Kogakuin University of Technology & Engineering (略称： KUTE) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | ボレガラ ダヌシカ / Danushka Bollegala / |
| 第2著者 所属（和/英） | リヴァプール大学 (略称： リヴァプール大) The University of Liverpool (略称： The University of Liverpool) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | ナイワラ P. チャンドラシリ / Naiwala P. Chandrasiri / |
| 第3著者 所属（和/英） | 工学院大学 (略称： 工学院大) Kogakuin University of Technology & Engineering (略称： KUTE) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-07-08 12:00:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | AI |
| 資料番号 | AI2025-8 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.105 |
| ページ範囲 | pp.45-49 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2025-07-01 (AI) |
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