堀
●	行動のみノイズ加える→ノイズから軌跡を再構成→復元した行動列から状態を再構成という流れが勉強になった
水谷
●	一定のルールがあるという点では歩行者に使えそう
大橋さん
●	実務でこういうシミュレーションは大事
●	現場からするとものを壊したくないから
中澤
●	違反ゼロにするわけではないから、シミュレーション上で重大な事故は無くなるのか
○	（羽藤先生）事故が見られるのがシミュレーションの嬉しさ
村山
●	ルール間の重みづけすべき

slido
Anonymous
35 minutes ago
STLのロバスト性スコアは制御ルールの遵守率とも考えられる。その重みを変えることで違法的な行動も分布的に生成が可能か。 歩行者や自転車、自動車は交通ルールを必ずしも守らないので、そうした生成ができるとより現実的で複雑な状況下で自動運転車両の挙動を評価できるのではないか。
Anonymous
33 minutes ago
STLが明示的に論理をモデルに組み込めているので、シミュレーション自体の解釈の信頼性が担保できる、とは思うが、realとruleの評価指標のトレードオフがありそうで、Jの重みの付け方は非常に重要かと思ったが論文中には言及がなくて気になった
Anonymous
1 hour ago
国土交通省の人、こいう生成系シミュレータで政策効果のスタディした方がいいのでは、外コンのレベルの低い分析のための政策分析に依拠した意思決定よりもスピード感がでそう。
Anonymous
30 minutes ago
速度違反やゴール到達は多少違反するのが人間ぽいが、衝突や道路外への逸脱があるのはどうなのだろうか…？入力を増やして出力の精度を挙げれば改善されるのだろうか
Anonymous
47 minutes ago
事故の評価とかできるのはシミュレータならでだけど、なめらかすぎると、事故が起きないから難しいのかな。
Anonymous
35 minutes ago
マルチエージェント、というのがわからなかった。ルールは相互作用によって決まる (特に衝突等) ため、同時予測の問題になるはず。STLルールがどうやって記述されて生成時にどう反映されているのか。  (edited)  
Anonymous
34 minutes ago
自動運転車の文脈は何処へ....
Anonymous
33 minutes ago
UAV点群データセットも作りたい
Anonymous
32 minutes ago
STLルールを手動で設計するところが強化学習の報酬関数みたい
Anonymous
31 minutes ago
STLで勾配を決めていく時に、STLの複合が見られなかったので拡張した場合を見てみたい。複合制約を考えた時、最も破られやすい制約ばかりを最適化して、そのほかの制約には手が回らない可能性がある。優先度の違うルール間のトレードオフ制御はヒューリスティックや重み付けが必要なのではないか。
Anonymous
29 minutes ago
本研究では、複数なルールを同時に考えるとうまくいかない。実際の交通ルールを全部入れたら、モデルがどうなるのかちょっと気になる。
Anonymous
2 hours ago
元の生成モデルの自由さは維持しつつ、解をそっと方向づけるというと変だけど、じっさい学習コストを増やさず、訓練済みモデルに制約だけをあとから追加可能にしてるのすごくないですか。
Anonymous
56 minutes ago
まあそれはそう。
Anonymous
49 minutes ago
やっぱシミュレータいいなー
Anonymous
36 minutes ago
佐野はUnityに生成系シミュレータを組み合わせて実装するといいのに。
Anonymous
33 minutes ago
「μ(j) = μ(j−1) + α∇J(μ(j−1))」のαはすごく気になりました
Anonymous
32 minutes ago
物理モデルで構造化しているのは面白い．思想的には強化学習とにてるので，比較がみたい．
Anonymous
32 minutes ago
一輪車モデル→四輪に拡張、STL制約の不確実性を導入することで、車両や人間の運転の異質性を表現できそう
Anonymous
31 minutes ago
STLを組み込むことによって、従来は不等式制約とかで入れていた制約を述語論理の形で柔軟に入れられるようになったのは面白い。ガイダンスにしろ誘導にしろSTLのロバストネスの値という一つの尺度を見ているので、制約条件を変えてもモデルの構造が変わらないのが嬉しいのかなと思った
Anonymous
30 minutes ago
シミュレータの中に拡散モデルを入れる　確かに、その使い方がいい
Anonymous
29 minutes ago
3つ以上のルールを共存させたときに、それぞれのルールが背反するといったことはあるのか。
Anonymous
29 minutes ago
様々な手法や制約を組み合わせて最終的には全てを入れ込んだ手法が最良構成として示していたが、実際のところは何が1番効いてくるのかが気になった。ルールも5つあるがもう少し色々な組み合わせや全部入れてみたらどんな軌跡が生成されるか気になる
Anonymous
25 minutes ago
lstmやtransformerのような自己回帰的なモデルに対して、拡散モデルによる時系列予測において運動則fが予測能力に対して強く効いているのは納得感がある
Anonymous
2 hours ago
拡散過程自体を確率的関手（stochastic functor）として捉えると、STL制約はフィルタリング条件ですね。
Anonymous
2 hours ago
制約を満たす軌道空間を射として選択するという構造は、まさに圏の部分対象・射の選択に相当していますね。
Anonymous
2 hours ago
「どのような都市交通圏＝自動走行圏域を生成したいか」という空間・時間・制約の合成を、圏論的記法で定式化し、ガイダンス生成可能になる可能性もあり、 都市設計・政策シミュレーションへの応用が大きく広がるなー
Anonymous
2 hours ago
厳密な時空間ルールを「外から」与え、それを生成過程に組み込んでるのは、生成モデルに形式的仕様（logic）を注入するという前例の少ない試みとはいえる。
Anonymous
2 hours ago
ノイズ除去中に制約を満たす方向へのスコア勾配を計算し、それを元の拡散更新に「追加」する形でガイドしてるの独創的かも。
Anonymous
1 hour ago
微小スコア注入は、拡散過程における摂動制御（perturbed inference）に近く、汎用性が高そう。
Anonymous
1 hour ago
主モデル（効用モデル／拡散モデル）の本質を大きく変えず、微細な摂動を加えて多様性や制約対応を実現する点で構造的に対応してるのって、拡散モデルの制約付き生成は、perturbed utilityをルート選択に応用したFosgerauのに似てるかも。
Anonymous
1 hour ago
元の分布（効用 or データ分布）に対して 外部から摂動（ノイズ or ガイダンス）を与え 観測的リアリティや制約との整合性をもたせるという点では摂動効用と同じか。
Anonymous
1 hour ago
どんな生成タスクでも“後付けで制御できるって、自動車会社からするとめちゃ便利だと思う。
Anonymous
1 hour ago
逆にいえば、道路会社はそいうシミュレータすら持たないで、多様なサービス経路の生成デザインをしないまま、硬直的な料金収入だけでビジネスしているのインフラ価値の毀損に近いと言えないか。
Anonymous
1 hour ago
加藤さんの土地価格を潜在変数とする土地開発問題における地籍と開発の形成経路に都市計画法の改訂などの外的条件の変化をSTL制約として与えて生成させるとおもしろそう。
Anonymous
1 hour ago
このモデルの評価ってどうするの？
Anonymous
1 hour ago
画像特徴からノイズスケール関数を学習し、ノイズ分布のマルチモーダル化を行うことで、同じ画像でも複数の加速判断を付与できたりしてよさそう。
Anonymous
59 minutes ago
マップレスAIで自動走行シミュレータをデータ基盤と５．９GHzで連動させたプラットフォームができる。
Anonymous
56 minutes ago
Wesserstein距離で評価してる。
Anonymous
55 minutes ago
事故が発生させられるのシミュレータならでわだよね。
Anonymous
50 minutes ago
多様性のある模倣生成（高レベル）と、滑らかで現実的な制御出力（低レベル）のが両立してる？のすごいね、、
Anonymous
50 minutes ago
普通シミュレータつくると衝突計算が発生するのでファントムってすり抜ける機能をMITSIMで組んだことがある。
Anonymous
49 minutes ago
組みたいですね。
Anonymous
48 minutes ago
歩行者と公共交通と車の生成系シミュレータは水谷の沖縄研究でできたりするんですかね。
Anonymous
44 minutes ago
Classifier-Free Guidanceでは、スコアの加重パラメータ（φ）により条件をどれだけ強く満たすかが調整できるんだけど、 強制力があるわけではないから、事故が生成できるのはいいね。
Anonymous
43 minutes ago
BiTS+optの強さは多様な候補生成と賢いフィルタの組み合わせにある。
Anonymous
42 minutes ago
シミュレータの評価がしっかりしてて好感が持てる。Davisでも評価尺度は大切ですね。
Anonymous
38 minutes ago
佐野のUnityに入れて実験したい。
Anonymous
36 minutes ago
制御可能性 (Controllability) というのは条件に応じて軌跡生成をシナリオに合うように制御できると考えると、この概念を用いればDiffusionを用いて政策や介入に対応する行動評価・生成など、行動生成モデルの概念が広がりそう。
Anonymous
33 minutes ago
交通システム側との開発，信号制御等にも使えるので，インフラ側も含めたシミュレータの好適例
Anonymous
32 minutes ago
群衆の映像データを用いて学習し、人と人の距離の制約・出口に向かうといった条件を入れて、再開発で新しいデッキを作る時の、災害時の群衆シミュレーションに用いる。
Anonymous
32 minutes ago
5.5hのデータセットは少なすぎるということはない？
Anonymous
30 minutes ago
ロボットとSTL, https://journals.sagepub.com/doi/full/10.1177/02783649221082115
Anonymous
25 minutes ago
CTGで生成された自動車の動きが直線ばかりなのなんで?　軌道の自然さとは何を示しているのか？

chatGPT
●	交通シミュレーションが有用
●	こういうの使って政策決定すべき
○	（羽藤先生）本質は分かってないね