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「分散 × 協調」による 社会システムのデザイン

25-27 Sep. 2013. 「分散 × 協調」による 社会システムのデザイン. 京都大学 太田 快人 南 裕樹     丸田 一郎. 概要. 従来の常識を超える. 分散. 協調. ×. ⇒ 高機能デザイン. ・ システム の構成要素を 「分散化 」. ・・・空間的に離れている. ・ 個々 の要素をお互いに 「 協調 」. ・・・相互に作用し,       全体の機能を形作る. ⇒ 集中型のシステムでは達成できない機能を実現. 高効率化,低コスト化,省エネ,耐故障性↑ 使いやすい,安心・安全,快適 ,.... 環境・生活安全. 概要.

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「分散 × 協調」による 社会システムのデザイン

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Presentation Transcript


  1. 25-27 Sep. 2013 「分散×協調」による社会システムのデザイン 京都大学 太田 快人 南 裕樹     丸田 一郎

  2. 概要 従来の常識を超える 分散 協調 × ⇒ 高機能デザイン ・システムの構成要素を「分散化」 ・・・空間的に離れている ・個々の要素をお互いに「協調」 ・・・相互に作用し,       全体の機能を形作る ⇒ 集中型のシステムでは達成できない機能を実現 高効率化,低コスト化,省エネ,耐故障性↑ 使いやすい,安心・安全,快適,... 環境・生活安全

  3. 概要 従来の常識を超える 分散 協調 × ⇒ 高機能デザイン 工学分野の 例 ・分散コンピューティング ・高度交通システム ・電力ネットワーク ・センサネットワーク ・群ロボット 需給バランス制御 通信路 フォーメーション制御 小型電源 P2P

  4. 概要 従来の常識を超える 分散 協調 × ⇒ 高機能デザイン ・システムの構成要素を「分散化」 ・個々の要素をお互いに「協調」 ⇒ 集中型のシステムでは達成できない機能を実現 高効率化,低コスト化,省エネ,耐故障性↑ 使いやすい,安心・安全,快適,... 環境・生活安全 目標 工学,経済,医療・福祉, 農業,生物,教育,... イノベーションを起こす! ・新しい分散協調システム (社会システム) を提案 ・「どのように協調させるか?」を検討 (シミュレーション援用)

  5. スケジュール 25日 テーマ説明,分散協調の基礎と応用 有用性,(即効性), インパクト,波及効果 アイスブレイク (自己紹介) ブレスト(何を分散協調させる?) アイデア検討 13:30 15:30 12:00 17:30 9:30 11:00 10:00 26日 実現可能性, 持続可能性,課題,... ブレスト(どう協調させる?) シミュレーション検証 1日目のまとめ アイデア検討 まとめ,発表準備 15:30 13:00 12:00 17:30 9:30 10:00 27日 (10+7) 発表準備 発表会(15+10) 9:30 13:00 12:00 17:30

  6. 講義資料 マルチエージェントの基礎と応用

  7. マルチエージェントシステムとは 複数のエージェントが相互作用しながら協働 ⇒ 大域的な目的を達成 自然界の例 局所的な情報で 秩序立った行動 鳥の群れ 魚の群れ 蛍の同期現象 工学的応用 ・センサネットワーク ・スマートグリッド ・分散コンピューティング ・??? 交通システム  群ロボット

  8. マルチエージェントシステムとは 複数のエージェントが相互作用しながら協働 ⇒ 大域的な目的を達成 (分散最適化) 分散協調制御 簡 単 に 紹 介 ・合意制御 (Consensus) ・被覆制御 (Coverage) ・ハーフトーン制御 ・ゲーム理論 ・粒子群最適化 (PSO)

  9. マルチエージェント技術1 合意制御:すべての状態の値を同じ値に収束させる 高さ 情報交換 合意 エージェント 台 分散制御 近傍エージェント    との状態の差

  10. マルチエージェント技術1 合意制御:すべての状態の値を同じ値に収束させる 高さ 情報交換 合意 高さ

  11. マルチエージェント技術1 合意制御:すべての状態の値を同じ値に収束させる 高さ 情報交換 合意 高さ

  12. マルチエージェント技術1 合意制御:すべての状態の値を同じ値に収束させる 高さ 情報交換 合意 3D 2D

  13. マルチエージェント技術1 合意制御:すべての状態の値を同じ値に収束させる 高さ 情報交換 合意 同じ速度 ・ランデブー ・フォーメーション ・群れ     ・振動子の同期 編隊 同じ位置 同じ位相

  14. マルチエージェント技術2 被覆制御:領域を最適にカバーするように配置させる 分散制御 ・効率的なセンサーネットワークの構築 ・施設/環境モニタリング ・探索,レスキュー

  15. マルチエージェント技術2 被覆制御:領域を最適にカバーするように配置させる 分散制御 エージェント 台 カバーする領域 ボロノイ分割 エージェント間の通信

  16. マルチエージェント技術2 被覆制御:領域を最適にカバーするように配置させる 分散制御 重要度 評価関数 ボロノイ領域の  重み付き重心 の局所最小値を与える制御則

  17. マルチエージェント技術2 被覆制御:領域を最適にカバーするように配置させる 分散制御 重要度 均一

  18. マルチエージェント技術2 被覆制御:領域を最適にカバーするように配置させる 分散制御 重要度 非均一

  19. マルチエージェント技術3 ハーフトーン制御:適切なON/OFFパターンを決める 適切な照度分布を提供 需要と供給をバランス 通信路 LED照明 通信路 小型電源 全体を把握し, 組み合わせ最適化で決定 集中制御: ex) ネットワークを活用し,自律分散的に決定 分散制御: 照度

  20. マルチエージェント技術3 100個の電源 提案手法 需要と供給をバランス 通信路 小型電源 電源間で情報交換  ⇒ 自律的に決定 電源間で情報交換  ⇒ 自律的に決定 供給分布 需要分布

  21. マルチエージェント技術3 100個の電源 100個の電源 提案手法 提案手法 需要と供給をバランス 通信路 小型電源 電源間で情報交換  ⇒ 自律的に決定 電源間で情報交換  ⇒ 自律的に決定 供給分布 供給分布 需要分布 需要分布

  22. マルチエージェント技術3 ハーフトーン制御:適切なON/OFFパターンを決める 提案手法の考え方 需要が多い ⇒ 多くの電源をON 電源間で情報交換 ⇒ 電力を補う ・周囲が電力余剰→電源をOFF ON 目標 ON ・周囲が電力不足→電源をON ON ON 誤差の影響を近くの電源が補う

  23. マルチエージェント技術3 16個の照明 シミュレーション 実験 目標分布 照度

  24. マルチエージェントシステムとは 複数のエージェントが相互作用しながら協働 ⇒ 大域的な目的を達成 (分散最適化) 分散協調制御 簡 単 に 紹 介 ・合意制御 (Consensus) ・被覆制御 (Coverage) ・ハーフトーン制御 ・ゲーム理論 ・粒子群最適化 (PSO)

  25. 補足資料:ゲーム理論 複数のエージェント(意思決定主体)における 意思/行動決定の一般理論・・・最善の戦略は何か? ・基本1(非協力ゲーム) 囚人B 囚人A ・どちらかが自白すれば,釈放.他は5年の懲役. ・両方黙秘なら,両方が1年の懲役. ・両方自白なら,両方が3年の懲役. ⇒自分の利益だけ考えると“自白”が有利(相談なしなら最善) ※全体を考えると・・・“黙秘”が正解

  26. 補足資料:ゲーム理論 複数のエージェント(意思決定主体)における 意思/行動決定の一般理論・・・最善の戦略は何か? ・基本2(協力ゲーム) B(彼) A(彼女) 確率pで野球,確率(1-p)で映画 E(彼) = 5p+2(1-p) = 3p+2,E(彼女) = 3p+5(1-p) = 5-2p 均等解:二人の満足度の期待値を等しくするようにpを選ぶ    ⇒ E(彼)=E(彼女) … p=3/5 の確率で野球を選択 功利主義的解:二人の満足度の和を最大にするにpを選ぶ    ⇒ E(彼)+E(彼女)=7+p … p=1 で野球を選択するほうが良い ナッシュ解:交渉決裂の満足度からの増分の積を最大にする    ⇒(E(彼)-1)(E(彼女)-1)=(3p+1)(4-2p) … p=2/3 で野球

  27. 補足資料:粒子群最適化(PSO) N個の粒子をランダムに配置 ・   を計算 イメージ ・制約を満たしていな     ければ,ペナルティ 更新 ・確率的最適化手法 ・複数の粒子が相互作用  しながら解空間を動き回る ⇒ no ・シンプルなアルゴリズム yes i番目の粒子のtステップまでに最適値を与える を解とする 粒子全体でのtステップまでに最適値をあたえる

  28. 補足資料 グループワーク

  29. アイデア創出 アイデア = 既存の要素の組み合わせ ブレインストーミングのルール ・自由奔放 ・批判厳禁 ・質より量 ・便乗発展 固定概念から逃れる.とっぴな意見,思いつき 生み出すことに集中.評価はあとで 数で勝負.たくさんでれば,        質が良いものが生まれる? アイデアの結合・改善(発展)

  30. スケジュール 25日 テーマ説明,分散協調の基礎と応用 有用性,(即効性), インパクト,波及効果 アイスブレイク (自己紹介) ブレスト(何を分散協調させる?) アイデア検討 13:30 15:30 12:00 17:30 9:30 11:00 10:00 26日 実現可能性, 持続可能性,課題,... ブレスト(どう協調させる?) シミュレーション検証 1日目のまとめ アイデア検討 まとめ,発表準備 15:30 13:00 12:00 17:30 9:30 10:00 27日 発表準備 発表会(15+10) 9:30 13:00 12:00 17:30

  31. 1日目のグループワーク 25日 テーマ説明,分散協調の基礎と応用 有用性,(即効性), インパクト,波及効果 アイスブレイク (自己紹介) ブレスト(何を分散協調させる?) アイデア検討 13:30 15:30 12:00 17:30 9:30 11:00 10:00 テーマ:分散協調化すると “役に立つ”,“おもしろい” ものは? ・ライティングシートを使った発散&収束 ・チェックリストを使った発散&収束 ○お昼休みに,情報収集(散歩⇒観察)をする ○有用性,(即効性),インパクト,拡散性  を考えながら,最終的に2~3個のアイデアに絞る ○17:00~:スライドにまとめてアイデア発表をする

  32. 1日目のグループワーク テーマ:分散協調化すると “役に立つ”,“おもしろい” ものは? ※実現できるかどうかは考えない 道具:ライティングシート,筆記具 発散技法(ブレインライティング) 6人が3個ずつのアイデアを5分間で考える ⇒ 6×3×6=108個のアイデア 収束技法(KJ法に近い) 似たアイデアをまとめて,それぞれのベストを決める ⇒ 魅力的なアイデアを抽出 参考:IDEA PLANT

  33. 1日目のグループワーク テーマ:分散協調化すると “役に立つ”,“おもしろい” ものは? ※実現できるかどうかは考えない ・10のべき乗  さまざまな視点からアイデアをだす(制約(お金,時間)があるとどうなる?) ・オズボーンのチェックリスト 転用したら? ⇒ 現在のままでの新しい使い道は?  応用したら?⇒ 似たものはないか?真似はできないか?  変更したら? ⇒ 意味,色,動き,臭い,形をかえる  拡大したら?⇒ 大きくする,長くする,時間を増やす  縮小したら? ⇒ 小さくする,短くする,圧縮する  代用したら? ⇒ 代わりになる人,物は?材料,場所は?  置換したら? ⇒ 入れ替えたら,順番を変えたら  逆転したら? ⇒ 逆さにしたら,上下左右・役割  結合したら? ⇒ 合体,混ぜる ・クリティカル リーディング チェック  1.【要点】着眼点は何か?   2.【適用範囲】どれくらい有効か?   3.【新規性】付加価値はなにか?   4.【重要性】どのくらい重要か? ・アイデア選択:4分類(合理的,喜ばしい,愛しい,大穴) ・視覚化(スケッチ;概念,もの,体験) 発散 収束

  34. 2日目のグループワーク 26日 実現可能性, 持続可能性,課題,... ブレスト(どう協調させる?) シミュレーション検証 1日目のまとめ アイデア検討 まとめ,発表準備 15:30 13:00 12:00 17:30 9:30 10:00 テーマ:どのように協調させるか? ・技術面(マルチエージェント技術をつかったシミュレーション) ・戦略面(普及させるための戦略,お金・・・) ○実現可能性(技術),持続可能性(戦略) を考えながら,ディスカッション ○提案システムの“名前”を考える. ○17:00~:スライドにまとめてアイデア発表をする

  35. 参考資料 ○書籍 ・加藤昌治:考具,株式会社阪急コミュニケーションズ ・山崎 他 :エクスペリエンス・ビジョン,丸善 ・情報デザインフォーラム編:情報デザインの教室,丸善 ・京都大学フィールド情報学研究会編:フィールド情報学入門,共立出版 ○web ・一般社団法人デザイン思考研究所 http://designthinking.or.jp/ - テキスト03:デザイン思考家が知っておくべき39のメソッド ・日本創造学会 http://www.japancreativity.jp/index.html - 主要な創造技法 ・IDEO.org https://www.ideo.org/

  36. 25-27 Sep. 2013 「分散×協調」による社会システムのデザイン 京都大学 太田快人 南 裕樹     丸田一郎

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