AIするディープラーニング
AI Love Deep Learning

Project 12

松田顕
Ken Matsuda

西村和馬
Kazuma Nishimura

工藤光矢
Koya Kudo

根上樹
Tatsuki Neagari

木村高之
Takayuki KimuraGroupB鈴木健斗
Kento Suzuki

新大実
Masamitsu Atarashi

川崎景太
Keita Kawasaki

藤原慎太郎
Sintaro Fujiwara

武田佑樹
Yuki Takeda

GroupC前田宗一郎
Soichiro Maeda

村上和聴
Kazuki Murakami

荒木亮介
Ryosuke Araki

永井達郎
Tatsuro Nagai

GroupA「ディープラーニング」とは、人間が行う仕事をコンピューターに学習させる機械学習の手法の一つである。
Deep learning is one of the approaches of machine learning that is trying computer
to do human works.

近年盛んに開発が行われているこの技術は、従来の機械学習と比べてより複雑な問題に対して適用することが可能となった。
This recently active technology is possible to adjust to more complex problems
compare to previous technologies.

入力
problems

機械学習モデル

出力Solutions

Machine Learning
Model

小田中嵐
Arashi Odanaka

担当教員
FacultyMember竹之内高志
Takeshi Takenouchi

寺沢憲吾
Kengo Terasawa

香取 勇一
Yuichi Katori

佐々木博昭
Hiroaki Sasaki

アドバイザー
Advisor

片桐 恭弘
Yasuhiro Katagiri

グループA：機械学習を用いた人狼知能GroupA: AIWolf with Machine Learning

背景と概要 Backgrounds and Subjects
人狼知能プロジェクトとは、不確定情報対話ゲームである「人狼ゲーム」を機械学習を用いて、人工知能による制御を目指す研究分野である。
AI Werewolf Project is the field of study that is developing the AI to play imperfect
information and communication game, Werewolf game, using machine learning.

本グループでは、人狼知能プロジェクトの主催する大会に出場し、他のプログラムとは違ったアプローチによる機械学習の運用を試みる。
Our group is aiming to make a program that can participate in the competition that
AI Werewolf Project hold with different approach from other programs.

最終成果物 The Final Product
まず、ゲーム内で得られる情報からニューラルネットワークを用いて役職推定モデルを作成した。得られた推定モデル、経験、ゲーム内の情報からDQN(Deep Q-Network)で最適な行動決定を行うエージェント「FUN Wolf」を作成した。
Firstly, we created role inference model from received data using Neural Network.
And we created an agent​ named "FUN Wolf" that decides optimal behavior fromobtained model, experience and received data using DQN(Deep Q-Network).

FUN Wolf「AI（えーあい）するディープラーニング」（本プロジェクト）では3つの問題に対し、この最新技術を活用する方法を模索する。

行動決定モデル

役職推定モデルBehavior selection
model

Role inferencemodel

Our group, “AI Love Deep Learning”,
will find the way to use latest technologies to solve 3 problems.

情報 Data

行動 Action
蓄積された経験Accumulatedexperience

人狼ゲーム
Werewolf
game

受け取った情報
Received data

グループB：自然言語処理を用いた競馬予想
GroupB: Horse Racing Predictions Using Natural Language Processing

背景と概要 Backgrounds and Subjects
競馬におけるオッズ（倍率）は競馬ファンの集合知によって形成される。本グループでは、機械学習的アプローチの先例がない厩舎関
係者のコメントに注目し、自然言語処理を用いたコメントと集合知との関係性分析を目標とする。
Odds in horse racing are shaped by the collective intelligence of horse racing fans.
This group focuses on trainer comments, for which there is no precedent for amachine learning approach, and aims to analyze the relationship between
comments using natural language processing and collective intelligence.

最終成果物 The Final Product
The model was created to estimate the order of finishes by labeling each of thehorses with trainer comments on the racehorses as input and labeling theorder of finishes three by three.

Trainer commentsその他競馬情報

GroupC:
Supporting Countermeasures against Infectious Diseases Using Image Analysis

背景と概要 Backgrounds and Subjects
新型コロナウイルス感染拡大にともない、感染拡大防止対策の重要性が高まっている。公共の映像から不衛生な場所を検出し、感染症対策で利用可能なAIを開発する。
With the spread of new coronaviruses, it is becoming increasingly important totake action against them. We developed an AI that can detect unsanitary areasfrom public video footage and be used in the fight against infectious diseases.

最終成果物 The Final Product

競走馬への厩舎関係者のコメントを入力として着順を3着ごとにラベル分類し、着順推定を行うモデルを作成した。

厩舎関係者のコメント

グループC：
画像解析を用いた感染症対策支援

着順の推定
Racing prediction＜システムの概要＞
1. 物体検出システムを用いて人を検出する
2. マスクをしている人・していない人の判別をする(監視カメラに応用できるよう、WebカメラまたはIPカメラの映像を用いる)
3. 動線をヒートマップで表し、感染リスクを可視化する
1. Detect people using object detection system
2. Detect who is wearing mask or not-Use video from a web camera or IP camera so that it can be applied to surveillancecameras
3. Show where people walked using heatmaps and suggest where to disinfect

Other horse racing information

作成したディープラーニングのモデル
The model of deep learning we have created

今後の課題 Task
データの増量やモデルの改善などで精度の向上を図る。
Improve accuracy by increasing the amount of data or improving the model.

今後の課題 Task
・マスクしている人・していない人の検出精度改善
It is still low accuracy to decide which one is wearing mask or not・咳・くしゃみをした人の検出をする
Detect which one is sneezing or coughing