異種指向性マルチエージェントシステムの協調出力調整問題研究：完全分散型モデルフリー強化学習フレームワークに基づくアプローチ 背景紹介 近年、分散制御と最適化の研究は、スマート交通、スマートグリッド、分散型エネルギーシステムなどの分野で広く応用可能性が示されています。このようなシステムでは、複数のエージェントが協力して特定のタスクを達成する必要があり、その中で基本的な研究課題の一つが協調出力調節（Cooperative Output Regulation、以下COR）問題です。この問題は、適切な制御プロトコルを設計することで、マルチエージェントシステムのすべてのエージェントが参照信号を追従し、最終的に追従誤差をゼロにすることを目指します。 しかし、この課題を解決するためには、エージェントの動的...
分散型ランダムネスビーコン（Distributed Randomness Beacon）研究の最前線 —— 大規模における通信複雑性を最適化した実用的なソリューション 今日の多くの技術分野において、信頼できるランダム数生成器（Randomness Beacon）は、暗号技術、ブロックチェーン、電子投票など多数の応用においてセキュリティを支える重要な要素となっています。ランダム数生成器は、公正性、予測不能性、そして公開的な検証可能性を満たさなければなりません。しかしながら、従来の分散型ランダムネスビーコン（Distributed Randomness Beacon、以下DRB）ソリューションは、複雑な通信工程に依存するか、公共掲示板（Public Bulletin Board、以下PBB）の利...
制約された領域におけるマルチエージェントシステムの時間変化隊形成追尾制御に関する研究レビュー マルチエージェントシステム（Multi-Agent Systems, MAS）の協調および協力制御は、近年大きな注目を集めています。その関心は、多自主水中航行体やマルチローター航空機といったエンジニアリング分野での幅広い応用だけでなく、効率的な自動化、複雑なタスクの達成、資源消耗の削減における可能性にも由来しています。しかし、複雑で動的な実環境では、外部の未知の擾乱への対応、衝突回避、および制約された領域内でのタスク実行など、MASの隊形成追尾制御により高い要求が課されます。 本論文「Observer-based event-triggered formation tracking control ...
確率的非線形時変システムの有限時間安定性と不安定性定理に関する新しい成果 1. 研究背景と意義 安定性理論は、システム理論と工学応用における核心的な内容であり、システムの解析と設計における最も基本的な考慮事項の一つです。安定性理論には、最も一般的に使用される2つの概念があります。それは漸近安定性（asymptotic stability）と有限時間安定性（finite-time stability）です。漸近安定性は時間が無限大に近づいたときのシステム状態の挙動を記述する一方、有限時間安定性は有限な時間内でのシステム状態の過渡性能に焦点を当てています。 多くの工学的問題においては、漸近安定性よりも有限時間安定性がより重要視されます。たとえば、ロボットの操縦における軌道制御や水中飛行体の姿勢制...
マルチビュー画像に基づくエンドツーエンド視覚セマンティックローカライズ研究 背景と研究の意義 スマートドライビング技術が急速に発展する中で、自動運転車の精密な位置推定能力は研究と産業界でのホットな話題となっています。正確な車両位置推定は、自動運転のコアモジュールであるだけでなく、高度運転支援システム（ADAS）の重要な構成要素でもあります。従来の視覚ローカライズ手法は、しばしば幾何学モデルと複雑なパラメータ調整に依存していましたが、複雑なシーンではそのロバスト性と大規模展開能力が限られていました。また、環境の変化（天候や照明条件など）の影響を受けやすく、従来の特徴抽出手法（例えばSIFT、SURF、ORBなど）は動的環境下での性能に限界があります。近年では、豊富なセマンティック情報を含む高精...
衛星支援の6G広域エッジインテリジェンス：遠隔IoTサービス向け動的認識タスクオフロードおよびリソース配分 背景紹介 6G移動通信ネットワークの到来に伴い、従来のモノのインターネット（IoT, Internet of Things）アーキテクチャは、グローバルな接続と幅広い人工知能（AI）の能力を統合したスマート万物インターネット（IoE, Internet of Everything）の新しいパラダイムへと徐々に変化しています。しかし、地上ネットワークには複雑な地形や遠隔地を完全にカバーすることができないという制限があります。低軌道（LEO, Low Earth Orbit）衛星技術の急速な発展により、この課題を解決するための新たな希望が生まれています。非地上ネットワーク（NTN, Non...
プルリクエスト受け入れの早期予測に関する研究の突破口 近年、オープンソースソフトウェア（Open-Source Software, OSS）の開発は主流のソフトウェア開発モデルの一つとなりつつあります。このモデルは開発者間での協力を大いに依存しており、プルリクエスト（Pull Request, PR）の仕組みは分散型ソフトウェア開発における協力の効率を向上させる手段として広く採用されています。GitHubなどのOSSプラットフォームでは、PRを通じて開発者はコード変更要求を提出し、プロジェクトの管理者（インテグレーター）がコードレビューを行い、そのコードを主ブランチにマージするかどうかを決定します。しかし、OSSプロジェクトの活発化に伴い、PRの数が急増し、管理者の負担が増大するとともに、P...
iOSアプリストア推薦関係の複雑ネットワーク研究の解析 背景紹介 モバイルアプリケーション（以下、モバイルアプリ）は、現代のインターネットエコシステムの重要な構成要素です。しかし、爆発的に増加するアプリ数により、ユーザーがアプリストアで必要なアプリを見つけることが難しくなる一方で、開発者によるアプリの発見も困難になっています。ユーザー体験を向上させるため、大多数のアプリストアでは、ユーザーの行動やその他のアルゴリズムを基にアプリ推薦機能を提供します。たとえば、iOSアプリストアの「あなたにおすすめ」（”You Might Also Like”）推薦機能では、特定のアプリに関連する他のアプリが表示され、これが推薦関係ネットワークを形成します。 アプリ推薦がユーザー行動やアプリ市場に与える影響は...
データプライバシ保護と因果学習の交差点：フェデレーテッドラーニングに基づく局所的因果構造学習のブレークスルー ビッグデータと人工知能が急速に発展する中で、医療や金融といった敏感な分野では、データのプライバシを保障しつつ効率的に因果関係を分析・推論する方法が学術界および産業界の重要な課題となっています。「Federated Local Causal Structure Learning」（連合局所因果構造学習）という論文は、この重要な課題に直接取り組み、FedLCSというアルゴリズムを導入しました。このアルゴリズムは、フェデレーテッドラーニング（Federated Learning）環境下で局所的因果構造を学習するために設計されており、データプライバシを確保しながら因果推論を実現する問題を革新...
混合タイプ対話生成分野の新たな突破口：少数ショット学習に基づく研究 人工知能（Artificial Intelligence, AI）の重要な目標の1つは、多種多様な自然言語対話を実現できるAIエージェントを構築することです。現在、業界や学術界において、オープンドメイン対話（Open-Domain Dialogue）とタスク指向対話（Task-Oriented Dialogue）の両方に対応できる対話モデルを設計することが長年の課題とされています。この複数のスキルやタイプを統合した形式は、混合タイプ対話（Mixed-Type Dialogue）と呼ばれます。しかし、この課題に取り組む既存の研究の多くは、大規模な人工ラベル付きデータセットの構築に依存しており、データラベリングのコストが非常に高...