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モデルと現実の乖離を埋める — カルマンフィルタ・Multi-fidelity・Sim-to-Realを一望する
カルマンフィルタ・Multi-fidelity・Sim-to-Realという分野の異なる3つの技術を、「安価なモデルと高コストな実データをどう融合するか」という共通の枠組みで一望します。CFD-実験の乖離やドッグファイトAIの事例ともつなげながら、閉形式の融合が崩れていく境界線を整理します。
運動シミュレーションと強化学習を組み合わせる — 自己対戦ドッグファイトAIの事例
6自由度の運動方程式で飛ぶ機体に自己対戦PPOを組み合わせ、2機のドッグファイトAIを学習させた事例を紹介します。運動方程式・制御入力の設計から、観測・報酬設計まで、運動シミュレーションと強化学習それぞれの視点で整理します。
LLMエージェントの設計パターンを選ぶ — RAG・ツール呼び出し・マルチエージェントの使い分け
RAG・ツール呼び出し・マルチエージェントというLLMアプリケーションの主要パターンを、LLM単体に何が足りないかという観点から整理し、それぞれの適用条件と限界をまとめます。