荒井幸代

研究者氏名	荒井幸代
	アライサチヨ
URL	http://nexus-lab.tu.chiba-u.ac.jp/
所属	千葉大学
部署	大学院工学研究院
職名	教授
学位	博士（工学）(東京工業大学)
J-Global ID	200901031363146377

研究キーワード

報酬設計 ,逆強化学習 ,強化学習 ,マルチエージェントシステム

研究分野

情報通信 / 知能情報学 /

委員歴

2023年10月

現在

日本学術会議連携会員

2019年4月

現在

日本学術振興会専門研究員（情報学専門調査班）

2018年6月

現在

人工知能学会理事

2016年

人工知能学会理事

2014年4月

計測自動制御学会評議員

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受賞

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2021年7月

10th International Congress on Advanced Applied Informatics / 9th International Conference on Smart Computing and Artificial Intelligence:, Competitive Paper Award,Multi-Objective Inverse Reinforcement Learning via Non-Negative Matrix Factorization
Daiko Kishikawa Sachiyo Arai

2019年11月

計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会2019, 優秀発表賞2,準最適な軌跡群を用いた逆強化学習における軌跡の定量的評価
千邑峻明荒井幸代

2019年11月

計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会2019 (SSI2019), 優秀発表賞 1,搭乗者の快適性を考慮した自動走行の実現
岸川大航荒井幸代

2019年10月

IEEE Computer Society Japan Chapter, JAWS Young Researcher Award,部分観測下の多目的逐次意思決定問題における各目的の重み推定
池永晶子荒井幸代

2019年10月

The 4th IEEE International Conference on Agents, Best student paper award,Comfortable Driving by Using Deep Inverse Reinforcement Learning.
荒井幸代

論文

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Estimation of Different Reward Functions Latent in Trajectory Data

Saito Masaharu Arai Sachiyo

Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics 28(2) 403-412 2024年3月

In recent years, inverse reinforcement learning has attracted attention as a method for estimating the intention of actions using the trajectories of various action-taking agents, including human flow data. In the context of reinforcement learning...

Estimating Objective Weights of Pareto-Optimal Policies for Multi-Objective Sequential Decision-Making

Ikenaga Akiko Arai Sachiyo

Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics 28(2) 393-402 2024年3月

Sequential decision-making under multiple objective functions includes the problem of exhaustively searching for a Pareto-optimal policy and the problem of selecting a policy from the resulting set of Pareto-optimal policies based on the decision ...

Neuroevolutionary diversity policy search for multi-objective reinforcement learning.

Dan Zhou Jiqing Du Sachiyo Arai

Inf. Sci. 657 119932-119932 2024年2月

市街地交差点の衝突回避における非凸パレートフロント推定法

田村秋考荒井幸代

電気学会論文誌 C 144(2) 2024年

Efficient search of decision makers' region of interest by using preference directions in multi-objective coevolutionary algorithm.

Dan Zhou Jiqing Du Sachiyo Arai

Swarm Evol. Comput. 81 101349-101349 2023年8月

MISC

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逆強化学習を用いたショウジョウバエの対捕食者行動における報酬推定とその遺伝基盤の解明

佐藤大気佐藤大気松田一流荒井幸代高橋佑磨

日本進化学会大会プログラム・講演要旨集(Web) 25th 2023年

セミマルコフモデルを導入したイベント駆動型強化学習による空調制御の安定性実現

中条隼人荒井幸代

電子情報通信学会技術研究報告(Web) 123(190(AI2023 1-36)) 2023年

ガンマダイバージェンスに基づく準最適な軌跡のための逆強化学習

岸川大航荒井幸代

人工知能学会全国大会論文集(Web) 37th 2023年

潜在的選好の多様性を導入した歩行者モデル~行動変容メカニズムの説明生成に向けて~

田澤慧樹荒井幸代

人工知能学会全国大会論文集(Web) 37th 2023年

自動運転車における安全で説明可能な制御の学習

國枝武史今村麟太郎荒井幸代

人工知能学会全国大会論文集(Web) 37th 2023年

書籍等出版物

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New frontiers in artificial intelligence : JSAI-isAI 2022 Workshop, JURISIN 2022, and JSAI 2022 International Session, Kyoto, Japan, June 12-17, 2022, revised selected papers

高間, 康史, Yada, Katsutoshi, 佐藤, 健 (知能情報学), 荒井, 幸代

Springer 2023年（ISBN:9783031291678）

自動運転技術入門 : AI×ロボティクスによる自動車の進化

香月, 理絵, 荒井, 幸代, 大前, 学, 大日方, 五郎, 川崎, 敦史, 橘川, 雄樹, 小林, 祐一, 菅沼, 直樹, 田崎, 豪, 谷沢, 昭行, 新田, 修平, 野呂瀬, 琴, 馬場, 厚志, 藤吉, 弘亘, 目黒, 淳一, 森出, 茂樹, 谷口, 敦司, 山下, 倫央, 日本ロボット学会

オーム社 2021年4月（ISBN:9784274227011）

自動運転技術入門 : AI×ロボティクスによる自動車の進化

香月, 理絵, 日本ロボット学会, 荒井, 幸代, 大前, 学, 大日方, 五郎, 川崎, 敦史, 橘川, 雄樹, 小林, 祐一, 菅沼, 直樹, 田崎, 豪, 谷沢, 昭行, 新田, 修平, 野呂瀬, 琴, 馬場, 厚志, 藤吉, 弘亘, 目黒, 淳一, 森出, 茂樹, 谷口, 敦司, 山下, 倫央

[オーム社] 2021年4月（ISBN:9784274805646）

自動運転技術入門～AI×ロボティクスによる自動車の進化～

荒井幸代(担当:分担執筆, 範囲:9章深層強化学習)

オーム社 2021年4月

これからの強化学習

荒井幸代(担当:分担執筆, 範囲:2章、3章)

森北出版 2016年10月（ISBN:9784627880313）