「Meer Pyrus Base RoboCupサッカーの二次元（2D）シミュレーションのための新しいオープンソースPythonベースのプラットフォーム」

New open-source Python platform for 2D simulation of Meer Pyrus Base RoboCup Soccer

ロボット工学は、完全に電子工学とコンピュータサイエンスエンジニアリングの分野に専念している分野で、現在は人工知能と接続されている。このようなロボットは、人工知能を介してサッカーをプレイするために接続されています。このイベントはRobocupと呼ばれています。毎年、研究者たちはRobocup Challengeで自分たちのロボットを発表するために広範な競争が行われています。

RobocupのシミュレーションのためのPythonベースのプラットフォームであるPyrusが紹介されました。ダルハウジー大学とカナダのメモリアル大学の研究者は、Pyrusを使用してモデルのトレーニングとテストを簡単に行うことができるという研究論文を発表しました。Robocupに使用される一般的なフレームワークはHeliosBaseとCyrus2DBaseです。これらのフレームワークは、C++を主要な言語として使用しています。C++はPythonと比較して、より高度で幅広く使用されているため、他のフレームワークよりも優れています。研究者たちは、完全にPythonに基づいたより良いフレームワークの開発に取り組んでいます。このフレームワークは多様化し、さまざまな技術的な経験とスキルを持つユーザーに利用されることができます。Tensorflow、Keras、PyTorchなどのフレームワークはベースコードで広範に使用されています。Pyrusのようなフレームワークは、C++のベースコードを簡単に実装します。Pyrusの主な利点は、初心者でもRobocupリーグでモデルをテストできるほどシンプルでアクセスしやすいことです。主な問題は、Robocupの環境がやや騒々しいことです。この問題に対処するために、研究者はドリブルやパスなどのリインフォースメントラーニングや機械学習モデルを実装しました。これにより、ノイズが一部軽減され、ノイズキャンセルの能力を持つようになりました。

Robocupは、データエンスージアストに対して大規模なデータ分析の問題を解決するように導入しました。研究者たちはまた、Robocupに関連する基本的な機械学習の課題を解決するためにPyrusを紹介しました。研究者たちは、Pyrusのベースコードを改善するために引き続き取り組んでいます。研究者たちはまた、モデルの実現可能性をより高めるためにPythonモニターとログ解析ソフトウェアを実装する計画を立てています。

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