Takuma Seno

収録論文 3本 ・ フィジカルAI/ロボット学習

※arXiv著者名で収集。同姓同名の別人の論文が含まれる場合があります。

論文

• インタラクティブなゲームプレイのためのコーチ可能なエージェント
  強化学習2026/7/1

  強化学習エージェントに、実行時にスタイル（タスクの解き方の変更）を指示できるフレームワークを提案し、複数の複雑なドメインで有効性を示した論文。

• FlashSAC: 高次元ロボット制御のための高速かつ安定なオフポリシー強化学習
  強化学習2026/4/1

  オフポリシー強化学習の不安定性を解決するため、勾配更新を削減しつつモデル規模とデータ処理量を増やし、ノルム制約で安定化したFlashSACを提案。60以上のタスクでPPO等を上回る性能と効率を示した。

• Gran Turismoにおける視覚ベースの超人自動運転強化学習エージェント
  自動運転2024/6/1

  Gran Turismo 7で、車載カメラの映像と車両センサーのみを入力とし、訓練時のみグローバル情報を活用することで、タイムトライアルで人間のトップドライバーを上回る視覚ベースの強化学習エージェントを開発した。