スマートフォンで人工生命数十体がリアルタイムに学習可能な深層強化学習 - Dwango Media Village(ドワンゴメディアヴィレッジ,dmv)仮想の未知の生物でも，我々はその形状から自然な動きを想像することができる． この研究では，そのような，未知の形状の生物に対して自然な動きを与える手法を提案します． 自然な動きを，効率の良い動きと考え，なるべく短時間で目的(報酬)を最大化する動きを深層強化学習で得ます． 近年このような深層強化学習による運動生成はいくつか研究が行われています． 本研究では特に，スマートフォンなどのモバイル環境で実行可能な，運動生成のための深層強化学習手法を提案します． ここで報酬とは，たとえば未来に渡っての餌の獲得量など. その報酬を最大化するための出力は，それぞれの生命のすべての関節の，毎フレームでの角度となります． しかし，未来に渡っての報酬を予測して最大化すること，すべての関節をすべてのフレームについて決めること，は非常に難しい問題であるため，限られた計算資源でこの問題を解くために我々は問題を2つに分割
