ロボットラーニング研究室のWendyam Eric Lionel Ilboudoさん(博士後期課程2年)が、日本ロボット学会 International Session Best Presentation Awardを受賞しました。
Wendyam Eric Lionel Ilboudo of Robot Learning lab received the International Session Best Presentation Award from the Robot Society of Japan.
(2022/9/7)
一般社団法人日本ロボット学会は、日本ロボット学会は学問領域の進展を目指し、研究発表と技術交流の場を専門家に提供することを目的に1983年1月28日に創立されました。International Session Best Presentation Award は、英語による研究発表を奨励し、国際的に活躍する研究者を積極的に育成することを目的として、表彰を行う年度における本会の学術講演会において研究発表を英語によって行った研究者または技術者1名に贈呈するものです。
The Robotics Society of Japan (RSJ) was founded with the aim to facilitate and spread the development of research and knowledge of robotics and to promote the growth of academics. To encourage and foster internationally competitive researchers, RSJ appraises the best presenter among all researchers and engineers who conducted the research presentation in English with the International Session Best Presentation Award. Wendyam Eric Lionel Ilboudo was selected as the best research presenter of the year 2022.
受賞者 Awardee：
Wendyam Eric Lionel Ilboudo 写真はWendyam Eric Lionel Ilboudoさん
受賞研究テーマ Research theme：
"Reformulating Multi-Domain Reinforcement Learning under a Pseudo Multi-Objective Reinforcement Learning Framework"
多目的強化学習（MORL）と多領域強化学習（MDRL）を接続する新しい強化学習フレームワークを開発し、成熟したMORL理論の適用により、制御ポリシーのシミュレーションからリアルシステムへの転送に関するMDRL問題の解と分析を可能にした。
We developed a new reinforcement learning framework connecting Multi-Objective Reinforcement Learning (MORL) and Multi-Domain Reinforcement Learning (MDRL), allowing the application of the mature MORL theory to solve and analyze MDRL problems for the optimal transfer of control policies from simulation to real systems.
著者 Authors：
Wendyam Eric Lionel Ilboudo、Taisuke Kobayashi、Takamitsu Matsubara
受賞者のコメント Awardee's voice：
この度は栄誉ある賞を受賞でき誠に光栄に思います。今後も受賞を励みに研究に 精進していこうと思います。
I am truly honored to receive this prestigious award and, further encouraged by it, will continue to devote myself to my research.
