FIT2016 第15回情報科学技術フォーラム 開催日:2016年9月7日(水)~9日(金) 会場:富山大学キャンパス
抄録
C-009
Zynqにおける機械学習を用いたTRAXソルバーの実装
鶴田千晴・金田隆大・中原 浩・志村英樹・酒井諒太郎・天野英晴(慶大)
近年、組み込みCPUやFPGA等を搭載し、コスト性にも優れたボードが広く使われている。その中でもZynqはXilinx社から提供されているCPUとFPGAが密に結合されたシステムである。このZynqを用いることでSW/HW協調設計を効率よく行うことができ、本論文ではそのアプリケーションの対象としてTRAXと呼ばれるボードゲームのAIの開発を行った。TRAXとは零和二人ゲームであり、互いにラインの引かれたタイルを置くゲームである。実装方針としてDeep Q networkと呼ばれる機械学習の方法を使用し、ゲーム盤面の評価関数を作成している。また、機械学習の際にはモンテカルロツリー法を用いたAIとの対戦を行い、AIとしての精度を上げた。