![[PukiWiki]](image/pukiwiki.png "[PukiWiki]")
#author("2023-11-22T15:54:03+09:00","","") #author("2024-05-16T13:06:35+09:00","","") [[24_sample_Note]] * 研究の概要 [#w6de4ca1] （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 [#j4132eea] （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 [#pfe3873a] （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） [#o293498d] **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） [#if72b70f] **この研究の新規性・新奇性 [#j560a5f5] **この研究の有用性 [#v4581b34] **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。） [#g862eeab] **システムのターゲットユーザ [#wd1e2254] **システムの活用シーン [#iddfed73] * 研究トピック（議題）整頓 [#wc86f10c] （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 [#l209c850] 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 [#k60eb404] |著者|タイトル|発表場所や出版社|掲載ページ 23〜56など（もしくは全体ページ数）|発行年|内容の簡潔なまとめ|内容の詳細メモ|自分の研究との関連性のメモ|URL| Performance-based robotic assistance during rhythmic arm exercises Patrical Leconte, Renaud Ronsse Jounal of NeuroEngineering and Rehabilitation ~ ~ ~ ~ #hr [[24_Sample]]に戻る
