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九州産業大学情報科学会誌

15巻1号 (2017年1月)

米元研究室の紹介
米元 聡

九州産業大学 情報科学部 情報科学科

Satoshi YONEMOTO

Department of Information Science, Faculty of Information Science, Kyushu Sangyo University
http://www.is.kyusan-u.ac.jp/~yonemoto/1. はじめにてもよいルールにしており，各自のテーマに応じて使近年，ハードウェアの進歩や機械学習の分野で数十い分けを行っている．例えば，画像処理への応用の場

年に一度のブレイクスルーといわれるディープ・ラーニ

合は C++，機械学習のシミュレーションが目的の場合ング（深層学習）の進展により，ニューラルネットワークは Java を用いる．ちなみに米元研究室では，4 年前をベースにした機械学習の実問題への応用・開発が進期の 5 月末まで共通のプログラミング研修（ビジュアルんでいる．ニューラルネットワーク，進化（的）計算などタグの生成・認識プログラムの実装）を行った後，取りは，いわゆるソフトコンピューティングと呼ばれる分野組みたい研究テーマを指導教員と相談の上，6 月末まに属し，複雑な事象の研究・モデル化・解析を行うためでに決定することになっている．に利用され発展してきた．米元研究室では，現在ニューラルネットワークに関する研究は行っていないが，こ2.2 遺伝的アルゴリズム（Genetic Algorithm）とはの機械学習に関連するトピックの１つである，「遺伝的遺伝的アルゴリズムとは，「遺伝子の選択，交叉，突アルゴリズム」を第１期生の卒業研究から用いており，然変異を繰り返し，環境に適合した優秀な個体を残す」関連がある．今回，それらの研究内容についていくつという生物の進化の過程を模倣したアルゴリズムであり，か紹介したい．

GA と略して表されることが多い．このアルゴリズムはいわゆる最適化問題や機械学習の問題を解決する汎用

2. 卒業研究の紹介のアルゴリズムとして用いられる．このアルゴリズムでは，2.1 卒業研究のテーマ

まず問題の解の候補となる遺伝子の個体を初期集団と米元研究室では，これまでコンピュータビジョン，画して複数用意する．そして，各個体の適応度を求めて像処理，拡張現実感，進化計算などの要素技術を用いいく．適応度とは，遺伝子の度合いを数値で表したもたシステムの開発，ツールの開発を卒業研究のテーマのであり，この適応度が高い個体が生き残ることで，次として取り上げている．米元研究室では，特にプログラの世代の遺伝子をより優秀な個体へと置き換えていくム開発（実装，実験）に力を入れており，論文指導，プことができる（図 1）．各種問題の解の候補を遺伝子のレゼン指導などの時間よりもプログラム開発の指導にコード（ビット列）として表せ，適応度という数値で解の要する時間が長いのが特徴である．このような方針をとよさを評価することができればどのような問題にも適用っているのは，自ら考えた研究のアイディアをシステムできる便利さが魅力である．また，学生の卒業研究のトや実験に関するプログラムの形で完成させる喜び・達ピックという観点からみると，遺伝的アルゴリズムは確成感を味わってほしいという思いからである．

率・統計などの予備知識がほとんどなくとも使える点，学部の学習対象のプログラミング言語は Java であ比較的実装も容易である点が魅力である．

るが，Java のみでは上記のテーマに関する実験やシステム開発を行うのは難しいため，言語 C++を研究室の指定言語としている．そのため，3 年前期のゼミ（情報科学演習Ⅰ）において，ゼミ生全員が C++の基礎を学習する機会を設けている（Java 言語を既に習得しているため，C++の習得は Java との違いを中心に解説するだけでよい）．今回紹介する遺伝的アルゴリズムを扱う研究テーマの学生は，Java，C++のどちらを用い遺伝
子の生
成

適応度の評
価・淘
汰

個体の選択交叉突然変異図 1：遺伝的アルゴリズムの流れ

終了条件
判定41

米元研究室の紹介

2.3 遺伝的アルゴリズム関する卒業研究の紹介

・「遺伝的アルゴリズムを用いた文字の傾き補正」

米元研究室において，これまで GA を扱った卒業研（坂本 雅紀）

究のテーマは以下の 13 件である．うち，2 名（上田 貴【平成 17 年度】之，矢野 翔太郎）は独自のスキルで GA の実装を行・い，残り 11 名は，研究室共通の GA 開発キット（サンプ「遺伝的アルゴリズムを用いた二次元図形の抽出とジグソーパズルへの応用」（上田 貴之）

ルのソースコード）を用いて実装，実験を行った．平成
17 年度～平成24 年度は，GA を画像処理への応用に2.4 遺伝的アルゴリズムを用いたパラメータ推定用いる場合がほとんどで，こちらはパラメータ推定器とパラメータ推定とは，主に制御系などのシステムにしての利用がメインであった．平成 25 年度以降は，進

おいてシステム・パラメータが未知の場合にそれを推化計算の枠組みの中で GA を行動学習に利用する研定する方法のことであり，本研究室で扱う画像処理の究にシフトしており，こちらは学習器としての利用であ分野においては，仮定したモデルについて画像からる．次のセクションでは，この 2 つの利用方法に分けて観測（抽出）される画像特徴などの観測データを使って具体的な研究成果について紹介する．

そのモデルの係数パラメータを推定することを意味する．例えば，図形のモデルを用意し，画像中のエッジ【平成 27 年度】
・・「遺伝的アルゴリズムを用いたアクションゲームのる位置，姿勢，大きさなどのパラメータを推定する例が自動解法」（菅河 雅哉）あげられる．このパラメータ推定に GA を適用した研究「遺伝的アルゴリズムを用いたフォトコラージュの例を 2 つ紹介する．研究の新規性，GA の必要性という自動生成」（奥田 司）

点では，いまひとつであるが，卒業研究としては十分【平成 26 年度】
・などの観測データに対し，そのモデルがうまくあてはま「車両エージェントの衝突回避行動の推定に関すに興味深い結果が得られたと考えている．
・る研究」（川﨑 雅也）

用」（稲光 永吉）

【平成 25 年度】
・・

中の白線のエッジ情報をもとに 3 次元位置・姿勢（磯野 貴博）の推定を行い，道路に矢印などの 3 次元アノテー【平成 24 年度】

ション情報を投影する，一種の拡張現実感のため
・「遺伝的アルゴリズムを用いた対称物体領域の抽出」（椋本 学）「遺伝的アルゴリズムを用いた白線検出とその応2 組の矩形から成る矩形モデルを用いて画像中用」（稲光 永吉）に存在する対称物体を求める研究．矩形モデル「ゲームキャラクターの行動決定問題への遺伝的が「対称」な図形に重なる場合に適応度が高くなアルゴリズムの適用」（古賀 裕也）

ることをどう定義するかがポイント（図 3）．

【平成 21 年度】
・の要素技術に関する研究（図 2）．

「遺伝的アルゴリズムを用いた台形補正の自動化」【平成 23 年度】

・

2 本の線からなる 3 次元道路モデルおよび画像「アクションゲームへの遺伝的アルゴリズムの適用」（豊福 慧）
・「遺伝的アルゴリズムを用いた白線検出とその応「遺伝的アルゴリズムを用いた画像内の直方体認

この他，パラメータ推定器として GA を利用している研究がいくつかあるが省略する．

識」（田中 宏並）・「エージェントの障害物回避タスクへの遺伝的アルゴリズムの適用」（矢野 翔太郎）
【平成 20 年度】

・「遺伝的アルゴリズムを用いた画像内の道路標識認識」（山内 遥平）

・「遺伝的アルゴリズムを用いた対称物体領域の抽出」（椋本 学）

図 2：遺伝的アルゴリズムを用いたパラメータ推定（白線検出）

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九州産業大学情報科学会誌15巻1号 (2017年1月)

車両エージェントの衝突回避行動の獲得は基本的に同じアルゴリズムを用いて実現している．車両エージェ
ントの（衝突回避）行動の獲得は，実ロボットを用いて実験できると面白いが，これは今後の課題である．卒
業研究で実現したシミュレーションでは，行動がハンドル操作に相当する，左右 30°回転，あるいは前進の 3
図 3：遺伝的アルゴリズムを用いたパラメータ推定（対称物体の抽出）

種類，知覚が5つの障害物知覚センサーの値と簡易なものとなっている．
ちなみに，筆者の研究でも進化計算を扱っており，

2.5 遺伝的アルゴリズムを用いた行動学習

この卒業研究をベースに，行動系列の学習までさらにここで行動学習とは，いわゆるエージェントが与えら拡張した学習方式を提案している[2]．1 つの知覚に対れたタスクを実現するための行動を自ら学習する技術

して 1 つの行動しかとることができない従来型の行動を意味する．「Mario AI」[1]というアクションゲームを解学習を改良し，行動の系列をテーブルに記憶できるよく人工知能エージェントに関する国際コンテストがうにした．しかし，アクションゲームへの適用はまだ行っ2009 年頃実施され，一時ブームとなっていた．A*アルておらず，機会があれば学生の研究テーマとして今後ゴリズムや，ニューラルネットワーク，遺伝的アルゴリズ検討してみたい．また，この研究発表を行った国際会

ムなど様々なアルゴリズムが人工知能のエンジンとし議において，Mario AI の主催者が招待講演で出席して用いられ，共通の開発プラットフォームのもとでそのており，意外にもタイムリーな話題であったことを付け行動学習の能力を競い合う内容となっている．本研究加えておく．

室では，このブームの波に乗れなかったが，これまで遺伝的アルゴリズムを画像処理に応用してきた経緯から，本研究室でも基礎的なことから検討を始めることになった（オープンキャンパスでの出し物としての検討がきっかけである）．まず，「ゲームキャラクターの行動決定問題への遺伝的アルゴリズムの適用」（古賀 裕也），「エージェントの障害物回避タスクへの遺伝的アルゴリズムの適用」（矢野 翔太郎）などの研究で行動学習を

図 4：遺伝的アルゴリズムを用いた行動学習（アクション扱っている．最近の卒業研究では，Mario AI のようにゲームの自動解法）

アクションゲームなどの行動学習を多少意識した研究を扱うようになってきている．「アクションゲームへの遺伝的アルゴリズムの適用」（磯野 貴博）および「遺伝的アルゴリズムを用いたアクションゲームの自動解法」（菅河 雅哉）（図 4），「車両エージェントの衝突回避行動の推定に関する研究」（川﨑 雅也）（図 5）．これらの研究では，エージェントの能力を遺伝子コードとして，知覚―行動に関するテーブルとして表現する．具体的

図 5：遺伝的アルゴリズムを用いた行動学習（車両エーには，ある知覚を観測したらどのような行動を行えばよ

ジェントの衝突回避行動）

いかという知覚―行動のルールのことを意味する．知覚のバリエーション（ビット数）が多いほど，膨大なテー3. 今後の卒業研究ブルが必要となる．また，タスクの達成率を適応度としこれまで米元研究室では，画像処理や拡張現実感て表現し，タスクを達成できる（アクションゲームならゴを中心のテーマとして卒業研究を行ってきたが，今後ールにたどり着ける）遺伝子コードを獲得することが行は進化計算についての研究テーマを積極的に増やし動学習ということになる．アクションゲームの自動解法，ていく予定である．特に，拡張現実感は学生に人気の43

米元研究室の紹介高いテーマであるが，技術自体の実用化も進みやりつ扱うテーマの内容はあまり変化していない．Android

くされた感がある．早速，昨年度（平成 27 年度）より，に代表されるモバイル向けアプリの開発（Google Map「遺伝的アルゴリズムを用いたフォトコラージュの自動API の利用）が研究テーマとして増えたくらいである．

生成」（奥田 司）[3]というテーマで，進化計算を用い進展の早い IT を扱う研究室としては，やや意外な感じたレイアウトの自動生成に関する研究を開始したところがするが，研究室の設備を１期生の頃と比べると，である（図 6）．図に示すようにユーザが手書きしたスケ

Android 端末，タブレット端末が増えた程度であったこッチをもとにパーツ画像を組み合わせて様々なコラーとからも納得できる．今後はやはり人工知能が長期のジュ画像を自動生成することができる．当初，記事に関ブームになると考えられ，本研究室でも進化計算を中するレイアウト生成を，GA を用いて実現しようとしたが，心に人工知能にかかわる技術を研究テーマとして扱っ最終的にフォトコラージュへの応用になった．GA を用ていきたい．知能系の研究テーマは，数学（特に確率・いれば人間の発想では，思いもよらなかったコンテン統計，幾何学），コンピュータグラフィックス，物理などツが自動的に生成される可能性があり，非常に興味深の知識が必要なことが多いが，学生は，研究室に配属い．人工知能は難しそうだが，コンテンツの自動生成されるまでにそれほど学んでいない場合がほとんどで，技術には興味がある，という学生も多い．このような技それらの習得にもそれなりの時間がかかるようである．

術は近年のゲーム開発分野では「プロシージャル技術」

その意味で研究の難易度としては比較的高い方であり，として注目され，クリエイターの仕事を奪ってしまいそう

卒業研究を研究成果として公開できるレベルにまで持な勢いがある．この技術と進化計算のアイディアを組っていくには本人の相当な努力が必要である．大学院

み合わせることでより興味深い技術になると期待していまで進学して研究を行うことでようやくこのテーマの面る．また，アクションゲームの自動解法で扱った行動学白さがわかってくるのではないかと考える．より興味を習についても実問題に活かせないか検討しているとこ

もってもらい，大学院への進学者が増えることを期待しろである．ている．

参考文献[1] Julian Togelius, Sergey Karakovskiy, and Robin
Baumgarten, The 2009 Mario AI Competition,Evolutionary Computation (CEC), 2010.
[2] Satoshi Yonemoto, GA-based Action learning, 7thInternational Conference on Evolutionary Computation
Theory and Applications, pp.293—298, 2015.
[3] 奥田司, 米元聡, 進化計算を用いたレイアウト生成, 火の国情報シンポジウム 2016, 6C-5, 2016.

図 6：進化計算を用いたレイアウト生成

4. おわりに
本稿では，米元研究室の卒業研究，特に遺伝的アルゴリズムを研究テーマで扱った卒業研究について紹介した．約 10 年間，卒業研究を指導してきたが，取り