主催: 一般社団法人 人工知能学会
会議名: 2024年度人工知能学会全国大会(第38回)
回次: 38
開催地: アクトシティ浜松+オンライン
開催日: 2024/05/28 - 2024/05/31
「もしシュートではなくパスを選択していたらどうなっていただろうか?」 サッカーにおける反実仮想シミュレーションは、このような仮想的な状況を生成する手法であるが、選手間の複雑な相互作用が多く実現が難しい。一方で、実際には起きなかった試合状況を考慮しつつ、選手やチームの意思決定を定量的に評価することは、各クラブにとって重要な意味をもつ。近年、自然言語処理などの多くの分野では、大規模基盤モデルの有用性が報告されており、あらゆる下流タスクに応用されている。サッカードメインにおいても、このような基盤モデルが構築できれば、容易に反実仮想シミュレーションが可能になると考えられるが、大量の実データの確保が難しく、未だ実現に至っていない。そこで本研究では、大規模に取得可能なRobocup2Dの選手軌道シミュレーションデータを用いて、サッカー基盤モデルの構築を試みる。また、基盤モデルから派生した埋め込み表現の下流タスクにおける有効性も検証する。これにより、従来手法より長い文脈を考慮したプレーの定量評価が可能になるだけでなく、埋め込み表現を用いた類似プレーシーンの検索や分類など、多くの応用が期待される。