[2C6-OS-7c] 移動系列のデータマイニングと機械学習 (3)

[2C6-OS-7c-02] ヒト集団運動におけるデータ駆動的モデリング

〇藤井 慶輔^1,2 (1. 名古屋大学、2. 理化学研究所)

キーワード：機械学習、マルチエージェント、動的システム

構成要素が相互作用し複雑な動きを見せる集団運動をモデル化して理解することは、工学的にはもちろん、物理学や生物学などにおいて重要な問題である。しかし、実世界の生物集団などでは、要素間は互いに物理的に接続されていないため、その背後にある規則が不明な場合が多い。そのため、計測されたデータから集団運動のメカニズムを推定・理解するという方法が有効である。本発表では、このためのアプローチについて様々な例を挙げつつ、その一例として、個体間相互作用の動的なネットワークにおける力学的な特徴を抽出する、グラフ動的モード分解を紹介する。実験結果においては、集団スポーツの選手集団の攻撃戦術と守備戦術を既存手法より高い精度で分類でき、ラベル依存的な個体間相互作用のモードについて明らかにした。発表では、現在取り組む別のアプローチについても紹介したい。