はじめに

強化学習は環境に柔軟に適応する知能エージェントにおける基本機能と考えられます。近年は深層学習などのアーキテクチャとして、認識技術と組み合わされて自動運転などの実践的な場でつかわれれはじめており、さらにロボットなどにおいても今後は適用されてゆくシーンが増えてゆくでしょう、こうした背景から、実践的な強化学習や，実世界で動かす強化学習（ロボット・自動運転），強化学習を部品として組み合わせる（アーキテクチャ），といったトピックについて重視し情報共有する場として強化学習アーキテクチャ勉強会を開始しました。

本勉強会において積極的に議論に加わっていただき、今後、論文紹介などの形で貢献いただけるかたの参加をお待ちしております。

当勉強会の運営方針などについては、https://rlarch.connpass.com/ を御覧ください。

• Google Group: https://goo.gl/xznKlY （注：KlYのIは「L」の小文字です）
• Slack: https://join.slack.com/t/rlarch/shared_invite/MjM2Mzc3MDE1MzYyLTE1MDQ2MjIzNDItNjFmNmU2NWJlYg
• Twitter: #rlarch 勉強会のハッシュタグを作りました．コメントや質問等にご活用ください．

会場の注意点：

• DEEPCORE様のご厚意により，2019年4月から会場がKERNEL HONGO（ユニゾ本郷四丁目ビル 3F）となります．
• 入室の際，参加者の把握のため，受付にて「お名前・ご所属・ご連絡先」を記入していただくことになりました（名刺をご提出いただく形でも構いません）．
• 19：00頃になると正面口（本郷通り沿い）にロックがかかりますので，もし19:00をすぎる場合には，裏側の階段から3階に上がって頂く形になります．

ご協力の程，よろしくお願いいたします．

スケジュール

• 19:15〜19:20 オープニング
• 19:20〜20:10 自律制御システムにおける強化学習アプローチの活用
• 20:10〜 懇親会（RLアーキテクチャ勉強会もうすぐ2周年記念）

懇親会について ： 今回のイベントでは参加者の皆さまから会費を500円ずつ頂き，懇親会を行います． おつまみと飲み物を会場に用意する予定です． 飲食物の準備の都合上，勉強会にだけ参加される方からも500円を頂戴します． ご理解とご協力のほど，よろしくお願い申し上げます．

講演概要：

• 発表者：杉岡 新（株式会社 QUANTUM）、小林 真輝人（東京大学大学院 新領域創成科学研究科）、梶原 侑馬（東京大学大学院 総合文化研究科）、市川 航平（東京大学大学院 総合文化研究科）、増岡 宏哉（東京大学大学院 理学系研究科）

• タイトル：自律制御システムにおける強化学習アプローチの活用

• アブストラクト：
  自律制御システムは今後様々なフィールドで社会実装されることが確実視されている。その一方で、自律制御システムの実運用においては、未知の環境を探索しながらその場その場で最適な行動を選択していくことが肝要であり、そのアプローチの1つとして強化学習が注目されている。今回行った実証実験では、強化学習アプローチを活用したドローンの自律航行に向け、Sim2Realを扱った先行論文を参考に、論文と異なるドローン実機へモデルを転用し、オフィス構内廊下および下水道管を模した環境下での性能評価を実施した。

• 参考文献：
  [1] Katie Kang, Suneel Belkhale, Gregory Kahn, Pieter Abbeel, Sergey Levine. "Generalization through Simulation: Integrating Simulated and Real Data into Deep Reinforcement Learning for Vision-Based Autonomous Flight"