[3Rin4] インタラクティブ1

[3Rin4-19] 協調的マルチエージェント深層強化学習による適応的分散圧縮センシング

〇関根 理敏¹、伊加田 恵志¹ (1.沖電気工業株式会社)

キーワード：マルチエージェント、深層強化学習、圧縮センシング、分散協調制御、センサネットワーク

近年，工場の機器監視やインフラ監視において，IoTを活用したモニタリングシステムが重要となっている．我々はそのような環境における広範囲・長期間にわたって収集されるセンサデータの伝送効率化に向けて，これまでLACSLE (Lightweight and Adaptive Compressed Sensing based on deep Learning for Edge devices)と呼ばれる，エッジ端末において深層学習のモデルを用いて最適な圧縮比を動的に推定する機械学習型の適応的圧縮センシング手法を提案している．本稿ではLACSLEを複数のセンサ端末間の協調動作に対応することを目的に，マルチエージェント深層強化学習に基づいて送信端末と中継端末が協調する，より効率の高い適応的圧縮センシング手法を提案する．方式検討の結果，分散圧縮センシングの適応化により，より効率の高い圧縮・復元が行えること，また，圧縮パターンや復元パターンの行動表現において，それぞれ１次元連続値で表現することができ，連続行動空間を扱うマルチエージェント深層強化学習の枠組みで動作可能であることが分かった．