人間の行動や選択は、多様な要因に影響されるため、その背後にあるメカニズムの予測や理解は複雑であり、伝統的には困難とされてきました。しかし、近年の深層学習を中心とした機械学習の進展により、人間の選択行動や意思決定の背後にある要因の解析が可能となってきました。本ワークショップでは、このような人間の選択行動をより深く理解し、予測するための新しいアプローチとして、機械学習の技術の活用を探求します。
5人の講演者による基調講演を通じて、機械学習を用いた離散選択モデルの構築方法、深層学習の活用方法、そしてそのモデルをシミュレーションのエージェントモデルとしての応用、さらにこれらの技術が未来の研究や実務にどのように影響を与えるかについての議論を展開します。
参加者は、最先端の技術と研究成果を学ぶとともに、機械学習とシミュレーションの組み合わせがもたらす新しい可能性や課題について深く考察する機会を得ることができます。
私たちのワークショップが12月5日に大盛況のうちに終了しました。リアル会場では15名以上、Zoomを通じてのオンライン参加者も110名以上を数え、多くの方々にご参加いただきました。心より感謝申し上げます。
この日のワークショップの様子は、以下のリンクから動画でご覧いただけます。セッションやディスカッションの様子をぜひチェックしてみてください。
今後も皆様に価値あるイベントを提供できるよう努めてまいります。引き続きのご支援をお願いいたします。
13:00-13:10 趣旨説明
田部井靖生 (理研-AIP)
13:10-13:50 離散選択モデリングと群集・交通シミュレーション
西田遼 (産総研)
13:50-14:30 大規模イベント会場からの退場時における寄り道行動を含む人流の推定
丹羽了 (筑波大学)
14:30-14:50 休憩
14:50-15:30 階層的空間グラフデータの因果効果推定
竹内孝 (京都大学, 理研-AIP)
15:30-16:10 都市交通における理論に基づく渋滞長予測
白上龍 (住友電工システムソリューション株式会社)
16:10-16:50 マルチエージェント強化学習を用いた集団行動の意思決定メカニズムの探求
筒井和詩 (名古屋大学)
講演の詳細は講演概要をご確認ください。