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ユークリッド対称性は強化学習と計画に活用できるか

（Can Euclidean Symmetry be Leveraged in Reinforcement Learning and Planning?）

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田中専務

拓海先生、最近部下が「論文を読め」と言うのですが、強化学習だのユークリッド対称性だの、正直よく分かりません。これって要するに現場で役に立つ話なのでしょうか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、今回の論文はロボットや自動運転、倉庫の自律搬送などで“位置や向き”が変わっても同じ判断ができる仕組みについての話ですよ。一緒に分解していけば必ず理解できますよ。

田中専務

向きや位置が違っても同じ判断ができる、ですか。うちの現場で言えば、部品の置き方がずれてもロボットが同じように動けるということですか。

AIメンター拓海

その通りです。専門用語で言うと、

監修者

阪上雅昭（SAKAGAMI Masa-aki）
京都大学　人間・環境学研究科　名誉教授

論文研究シリーズ
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