INTRODUCTION学生紹介
STUDENT INTRODUCTION
海運ロジスティクス専攻
正木 瑛太 MASAKI EITA
専攻分野：流通システム工学
指導教員：竹縄 知之
メンター：関口 良行、吉岡 諭
インターンシップから、ひそかに希望していた社会人ドクターへの夢が現実に
誰もやっていない「強化学習×車両の自動運転」を研究
私は車両の自動運転に関する研究をしています。
Unreal Engine（アンリアルエンジン）というゲームを作るソフトウェアを使って、現実ではできないシミュレーションをゲームの上で作り、機械学習で運転をするという研究です。
私自身ゲームが好きで、Unreal Engineがよく話題になっていたことから、それで機械学習や自動運転の研究ができるならやってみようと思ったのがきっかけです。
プログラミングを始めたのは高校時代から。機械学習にも興味を持っていました。その中でも一番気になっていたのが強化学習です。強化学習がUnreal Engineにプラグイン実装されたタイミングで研究テーマを選んでいたこともあり、「強化学習×車両の自動運転」は今まで誰もやっていない研究なので、やってみようと思いました。
この研究の面白いところは、ゲームエンジンを使っているところです。車の自動運転自体はいろいろなところが研究していますが、シミュレーションにゲームを使う例はあまりありません。そして、強化学習を使っているというのも珍しいです。自分が最先端。そこが面白いしやりがいでもあります。
前例がない研究だからこその悩みも
Unreal Engineの強化学習を使い自動運転の研究をするというのは、前例のない研究です。それがやりがいである反面、前例がなくて困ることも。
ゲームエンジンに関する質問自体は、インターネットで検索すればすぐにわかります。けれどそれに機械学習や強化学習が絡むと、インターネットの検索では答えを見つけにくいのです。その時はまず教授に質問するほか、ChatGPTをよく使っています。検索の仕方がわからないときやうまく検索できないときに、AIに質問を投げかけると回答をネットから引っ張ってきてくれるのです。それを見ると、検索すべきワードが分かるので、自分で検索しなおします。インターネット上の情報なので、その真偽を都度確認しなくてはいけませんが、とても役に立つと感じています。AIは使い方によってはとても便利だと自分自身で感じる場面です。
車の自動運転は精度や安全性によってレベル分けされており、その中でも最高レベルの、AIが全て運転してくれるという完全自動運転はまだ実現していません。実現できれば社会貢献にもなります。
また、車の自動運転以外にも、強化学習が扱える事例があるのではないでしょうか。この実験はシミュレーションできるというのが一番のメリット。倫理や安全性の問題から、現実にはできないことも、ゲームエンジンなら行えます。機械学習や強化学習の活用は、いろいろな事例に応用できるはずです。
研究に直接つながる知見を求め、インターンシップに応募
卓越大学院プログラムの魅力はたくさんありますが、そのうちの一つがインターンシップです。私は8月から2週間、古野電気株式会社へインターンシップに行き、業務に関わらせていただきました。
数あるインターンシップ先から同社を選んだのは、私の研究に関連する事業を行う企業だったからです。自動運転では周りの状況把握が大切ですが、カメラでは雨や霧の天候の際、状況を把握しにくい。センサーやトナーなら使えると思い、船のセンサーや魚群探知機を製造している現場を見てみたいと思ったのです。
インターンシップでは主にプログラミングを行いました。今までは学部の頃に作ったプログラムを転用し手を加えて使っていたので、ゼロからプログラミングをするのは久しぶり。Pythonやプログラミングの学習をし直し、改めて知識を確認することができました。
インターンシップから、希望していた社会人ドクターの夢が現実に
インターンシップでは、機械学習をやっている方もたくさんいらっしゃって、とても刺激的でした。研究の場としても理想的だと感じ、居心地がよくてここで働きたいと思いました。
また、可能であれば、働きながら大学院に通い博士課程で勉強する社会人ドクターになりたいという希望がありました。博士課程の3年間を学生として研究に打ち込むだけでなく、経験を積みながら、会社に還元できる研究をできるのが自分にとってのベストだと考えていたためです。
インターン先でお聞きしたところ、就職してからも社会人として博士課程に進学し勉強を続けられる道があることを知りました。
今回のインターンシップを通して、今後のキャリアパスのイメージがかなりクリアになり、その実現に向けて行動していきたいと思います。