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ランダム遅延環境における保守的エージェントによる強化学習 (Reinforcement Learning via Conservative Agent for Environments with Random Delays)

田中専務拓海先生、最近部下から「遅延がある現場ではAIは使えない」と聞いて困っています。遅延というのはどういう問題なのですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！遅延は簡単に言えばデータや指示の「届くタイムラグ」です。例えば機械に指示してから反応が遅れると、次の最適な判断が分からなく

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特異確率制御問題のための強化学習フレームワーク（A Reinforcement Learning Framework for Some Singular Stochastic Control Problems）

田中専務拓海先生、お忙しいところ恐縮です。最近、部下から「強化学習でうちの在庫や保険の継続判断を自動化できる」と言われまして、正直ピンと来ていません。今回の論文は何を示しているのですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！今回の論文は、連続時間で起きる「特異確率制御（singular

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部分分散無線ネットワーク最適化のためのマルチエージェント多環境混合Q学習（A Multi-Agent Multi-Environment Mixed Q-Learning for Partially Decentralized Wireless Network Optimization）

田中専務拓海先生、最近若手から「マルチエージェントのQ学習で無線網を賢くできる」と聞いたのですが、正直ピンときません。要するに現場で役に立つ技術なのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、専門的に聞こえる言葉も、身近なたとえで整理すればわかりやすくなりますよ。まず結論

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有限空間ミーンフィールド型ゲームのための強化学習（Reinforcement Learning for Finite Space Mean-Field Type Games）

田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼します。部下から『大勢で動く意思決定にはミーンフィールドを使うべきだ』と言われまして、正直よくわかりません。要点を噛み砕いて教えていただけますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、簡単にまとめますよ。結論だけ先に言うと、この論文は『多数の

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時間差誤差駆動正則化を備えたダブルアクター・クリティック（Double Actor-Critic with TD Error-Driven Regularization in Reinforcement Learning）

田中専務拓海先生、お忙しいところ恐縮です。最近部下から強く勧められている論文があると聞きました。要するにどんな価値がある研究でしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！この論文は強化学習における価値の推定をより安定して正確にする新しい仕組みを提案しているんですよ。大丈夫、一緒に要

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マルチマニピュレータの協調運動計画（Collaborative motion planning for multi-manipulator systems through Reinforcement Learning and Dynamic Movement Primitives）

田中専務拓海さん、最近現場でロボットの導入の話が出ているんですが、複数アームで協調して動かすって聞くと途端に難しそうで…本当に効果がありますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば必ずできますよ。今日は強化学習（Reinforcement Learning,

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遠隔操縦車両ネットワーク最適化のためのフェデレーテッド強化学習（Federated Reinforcement Learning to Optimize Teleoperated Driving Networks）

田中専務拓海先生、最近の研究で“遠隔操縦（テレオペレーテッド）車両”って話題になっていると聞きましたが、うちみたいな製造業にも関係ありますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！遠隔操縦は現場作業の高度化や危険作業の代替で使える技術ですし、ネットワーク品質に応じて映像やセンサーの圧縮

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Reinforcement Learning-Aided NOMA Random Access: An AoI-Based Timeliness Perspective（強化学習を用いたNOMAランダムアクセス：AoIに基づく鮮度重視の視点）

田中専務拓海先生、最近うちの若手がIoTでデータをたくさん集めようと言い出して、でも現場は送信タイミングがバラバラで困っていると聞きました。そんな時に使える新しい通信方式ってありますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！IoTデバイスが同時に送るときに困る問題と、その情報の鮮度を両

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参照-優位分解を用いたQ学習のギャップ依存境界（GAP-DEPENDENT BOUNDS FOR Q-LEARNING USING REFERENCE-ADVANTAGE DECOMPOSITION）

田中専務拓海先生、最近部下からQ学習とかギャップ依存の話を聞いて、会議で聞かれても答えられそうにないんです。これって経営判断にどう影響する話なんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理していきましょう。要点は三つです：学習がどれだけ早く安定するか、期待する改

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望ましくないデモンストレーションを回避するオフライン逆Q学習（UNIQ: Offline Inverse Q-Learning for Avoiding Undesirable Demonstrations）

田中専務拓海先生、最近部下から『AIに悪いデモンストレーションが混じっているデータがあって、それを避ける学習ができるらしい』と聞きまして。これって本当に実務で使える話でしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。今回の論文は『望ましくない振る舞いを含む

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