上野 史

2017年4月~2020年3月 電気通信大学 博士後期課程 学生（日本学術振興会特別研究員DC1）

学生時代は，マルチエージェントシステムを現実問題に起こる通信遅延や情報の不確かさに対処するために，複数のエージェント間の協調行動を通信なしで導く強化学習手法を提案した．そして，変化のない静的環境に加えて不測の事態などで変化する動的環境に対応できるようにその手法を拡張することに取り組んだ．
その他，JAXAのSLIMプロジェクトにおける月面着陸機の自己位置推定プログラムの開発やヤマハ株式会社との共同研究で，快眠音の提示のためのユーザのリアルタイムな睡眠段階推定アルゴリズムの開発に携わる．

2020年4月~現在 岡山大学 助教

岡山大学助教着任後は，マルチエージェント強化学習のロボットへの展開に着手している．具体的にはマルチエージェント強化学習を実用化する上での，センサの個体差や状況の違いによる，観測情報の粒度の違いに適応した協調行動学習法を提案した．また，学習結果の知識表現について探求し，学習結果の知識化とその転移に基づく未知環境での協調行動学習法を提案した．今後は多機能ロボットへの適用を前提とした膨大な学習空間での強化学習技術を探求する予定である．
最近では，ChatGPTをはじめとする文書データを入力とする強化学習の研究に着手し，特にエージェントに文書データの意味的な理解（Commonsense Knowledgeの獲得）を可能とする手法を探求している．
その他，研究室主宰の先生と，文書データの表構造解析技術や参考文献書誌情報抽出技術の探求といった図書館情報学の研究と，Twitter（現X）のツイートを利用した観光ルート推薦システムや商品レビューを利用した商品の推薦システム等の研究を進めている．

2022年6月~2022年11月 クイーンズランド工科大学 客員研究員

ロボットのナビゲーションでは長年SLAMシステムなどの自動マッピング技術が研究されているが，知覚エイリアシング（Perceptual Aliasing）という誤認による動作不良が避けられない．そこで，進化的機械学習技術である学習分類子システムを利用し，知覚エイリアシングのある環境での完全なマップ（Complete map）の獲得と最適行動学習技術を探求している．