航空管制官支援のための説明可能な強化学習

航空管制支援のための説明可能な強化学習に関する研究。AIの信頼性向上と人間との協調を目指し、高リスク環境へのAI統合における説明可能性の重要性を強調する。

• 航空管制官支援のため、説明可能な強化学習（Explainable RL）の応用が検討されました。
• 航空管制のシナリオにおいて、RLエージェントが代替ルート決定を行う際の決定要因を可視化する手法が提案されています。
• saliency mapを用いて、エージェントの意思決定に影響を与える入力特徴量を特定します。
• AIシステムへの信頼構築を目的とし、特に深層学習を用いた説明可能性の向上が目指されています。