2024年度 人工知能学会全国大会(第38回)

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[3I1-OS-27a] AIを活用した都市と自然環境の空間・系列データのモデリング

2024年5月30日(木) 09:00 〜 10:40 I会場 (41会議室)

オーガナイザ:田部井 靖生(理化学研究所)、竹内 孝(京都大学)、藤井 慶輔(名古屋大学大学院情報学研究科)、沖 拓弥(東京工業大学 環境・社会理工学院)、西田 遼(東北大学 大学院情報科学研究科)、前川 卓也(大阪大学大学院情報科学研究科)

09:00 〜 09:20

[3I1-OS-27a-01] (OS招待講演) ライブ群衆シミュレーション

〇牧野嶋 文泰1 (1. 富士通株式会社)

キーワード:エージェントベースドモデル、群衆シミュレーション、データ同化、ライブシミュレーション

エージェントベースド群衆シミュレーションは,群衆のダイナミクスを調べる強力なツールであり,実験の実施が難しい様々な問題に応用されている.しかしながら,現実の群衆の動きは大きな不確実性を含み予測が難しいため,従来の群衆シミュレーションは,主にオフラインのwhat-if分析での利用に限定され,リアルタイムのアプリケーションには利用されてこなかった.最近,リアルタイム観測データを取り込んだエージェントベースドシミュレーションである,ライブシミュレーションというコンセプトが提案されている.ライブシミュレーションは,タイムリーな介入のために,現在進行中のイベントの正確な予測を提供することができる.観測チャネル数の増加とともに,利用可能なリアルタイムの群衆観測データは豊富になっている.こうした観測データを活用するライブ群衆シミュレーションは,より良い群衆マネジメントを実現するための変革的なツールとなる可能性がある.本稿では,従来のオフラインの群衆シミュレーションの限界を議論し,ライブ群衆シミュレーションに関する最近の研究を紹介する.

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