ゲーム

卒業研究でゲームに関する研究をすることもできます.

ソード・アート・オンラインのような仮想現実感溢れるオンラインゲームを実現するためのネットワーク基盤作りの研究をしています.現在我々が楽しんでいるビデオゲームは,アプリをオンラインストアからダウンロードしてコンピュータ上で個別に実行するタイプや,ゲーム空間をクラウド上に用意し,各ユーザがクラウドに接続することで仮想空間の体験や他のプレイヤーとのインタラクションを実現するタイプなどがありますが,本テーマでは後者のタイプのゲームに着目します.

2018年度までに,Unity上で作成した動画をHMD上で体験できるシステムを作りました(研究室公開で見てもらえます).今後は作成したシステムをクラウド(AWS)上に乗せて擬似的なクラウドゲーム環境を作り,応答時間や動画品質を向上させていくための工夫を追加していく予定です.

ゲームに関する二つ目のテーマは,複数のプレイヤーが存在する環境での「より強い」戦略を獲得するための手法の探求です.

例えば,P2P型ファイル共有システムのひとつであるBitTorrentでは,参加者にアップロードを促す仕組みとしてゲーム理論でよく知られているしっぺ返し戦略(tit for tat)が使われていますが,それぞれのピアにとっての最適戦略が具体的に何であるのかについては,実はあまりよくわかっていません(実際,しっぺ返し戦略の裏をかくのは簡単です).そのような最適戦略を機械学習を使って獲得していこうというのがこのテーマの趣旨です.囲碁の世界を揺るがしたAlphaGoがおこなっていたように「見込みがありそうな手」を大量に学習させることで新しい知見が得られると考えています.またシステム運営側にとっては,ここで得られる知見は,フリーライダーの軽減・撲滅にも利用できるはずです.

三つ目のテーマは,スポーツにおける「ゲームの流れ」を定量的に把握することです.2018年度はバドミントンのスコア推移から試合の流れを把握する手法について研究しました(研究に取り組んだ学生はバドミントンの経験者でした).現在,いろんなスポーツの国際大会におけるスコア推移がオープンデータとして公開されています(バドミントンだと2000試合くらい).個人的には,バスケットボールやハンドボールのような攻守がめまぐるしく入れ替わるタイプのゲームにおける「ゲームの流れ」にとても興味があります(サッカーの分析手法はかなり進んでいるし,野球もセイバーメトリクスなどが広く使われています).おそらく正攻法は試合の動画を分析して知見を得ることなのですが,同じようなことがスコア推移などからも読み取れると面白いと考えてます.

ここまで読んでいただきありがとうございました.気をつけてお帰りください.