25_Sample_Note の履歴(No.1)

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  • 1 (2024-11-27 (水) 08:51:12)
  • 2 (2024-11-27 (水) 08:51:12)

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研究の概要†

（一番簡単に研究のことを自己紹介できるまとめ場所。このテキストはコピーした先では書かなくてOK

研究タイトル†

（最も伝わりやすい研究の魅力の詰まった５０字以内のタイトル。）

研究キーワード†

（研究の特色の伝わるキーワード。６〜１０くらい）

• 主要なキーワード１
  • それに関係する追加キーワード
• 主要なキーワード２
  • それに関係する追加キーワード
• 主要なキーワード３
• 主要なキーワード４
• 主要なキーワード５
• 主要なキーワード１０

研究は何を目指すものか（目標）†

この研究がうまくいけば何が実現するのか（将来、可能性、応用など）†

この研究の新規性・新奇性†

この研究の有用性†

目指すシステムの形（どういう入力でどういう出力があるか。何ができるか。）†

システムのターゲットユーザ†

システムの活用シーン†

研究トピック（議題）整頓†

（概要よりももう少し詳しく、いくつかのトピックを箇条書きして、たまに書き直す部分。このテキストはコピーした先では書かなくてOK）

研究ノート†

ゲーム状況に合わせ AI プレイヤに豊かな表情をとらせるシステム

1 研究概要

奥田らはゲーム AI なしに AI プレイヤの表情変化を行うシステムを提案した．人間プレイヤの顔が 映ったゲームプレイ映像を教師データに，ゲーム画面を入力，表情データを出力とした機械学習モデル を事前学習させておき，これをゲーム中に推論することで表情変化を行う．提案システムの構成要素に ついて技術的検討を行い，テトリスを対象に提案システムを実装し，ゲーム AI を使わなくとも，表情 変更ができていることを確認された。ポピュラーなゲームエンジンである Unity を採用し，テトリス の盤面データの取得から推論までをすべてゲーム内で完結するように実装している．事前準備として， 事前学習した T2FNet を ONNX (Open NeuralNetwork eXchange) という機械学習モデルの汎用フォーマットでエクスポートし，Unity 上で動作 する推論エンジン Unity Barracuda で読み込んでおく．また，AI プレイヤの見た目である 3D アバターは VRM という 3D アバターの汎用フォーマッ トで読み込み用意しておく．ゲームを起動するとテトリスゲームがスタートし，テトリスの盤面を描画 するスクリプトから盤面データを one - hot 表現で抜き出して，これを T2FNet に逐次的に入力する．

そして推論を行い，喜びの感情値を出力する．その 後感情値は 3D モデルの顔に反映され，感情値方式 で表情を表出する．こうして人間プレイヤはテトリ スをプレイすることで，キャラクタの表情によるリ アクションを見ることができる．

.2 考察

このシステムでは AI が機械学習により、盤面か ら独自に推論を行って表情を表出している。実際 のプレイヤーだけでなく、AI にも表情を用いたコ ミュニケーションが独自に可能なことが分かった。 実在しないプレイヤーも実験の対象として検討して いきたい。

　

文献ノート†

Performance-based robotic assistance during rhythmic arm exercises Patrical Leconte, Renaud Ronsse Jounal of NeuroEngineering and Rehabilitation

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