本学学生がThe 2025 IEEE Sapporo Section Student Paper Contest Encouraging Prizeを受賞しました

【注目の成果：共同研究・産学連携のためのチェックポイント】

シミュレーションを通じて避難効率の向上に有効であることを示しており、今後の車両避難誘導の高度化への貢献が期待

【産学連携対象全学共通分野 Discovery Saga】

情報学複合領域工学

【Sagaキーワード】

エージェント/マルチエージェント/強化学習/情報学/深層強化学習/避難誘導/シミュレーション

2026/03/06 お知らせ受賞・表彰

概要

令和7年度電気・情報関係学会北海道支部連合大会でのThe 2025 IEEE Sapporo Section Student Paper Contestにおいて、本学大学院博士前期課程情報電子工学系専攻共創情報学コース2年の山口一彗さんがEncouraging Prize（奨励賞）を受賞し、令和8年2月16日（月）に北海道大学大学院情報科学研究院にて表彰式が執り行われました。
本賞は、電気・情報関係学会北海道支部連合大会において、優秀な発表を行った学生を表彰するものです。

受賞内容

The 2025 IEEE Sapporo Section Student Paper Contest　Encouraging Prize（奨励賞）
山口一彗（大学院博士前期課程情報電子工学系専攻共創情報学コース2年：董研究室）
論文タイトル：「Deep Reinforcement Learning-based Vehicle Evaluation Guidance in Disaster Situations」

災害発生時の車両避難では、交通混雑や避難所の収容制約により、効率的な避難が困難となります。本研究では、マルチエージェント深層強化学習を用い、特定の避難所への車両集中を抑制します。提案手法は、シミュレーションを通じて避難効率の向上に有効であることを示しており、今後の車両避難誘導の高度化への貢献が期待されます。

受賞者コメント

このたびは、2025 IEEE Sapporo Section Student Paper ContestにおいてEncouraging Prizeに選出いただき、誠に光栄に存じます。本成果は、日頃よりご指導いただいた董冕雄教授、太田香教授をはじめ、研究活動を支えていただいた研究室の皆様のお力添えによるものであり、心より感謝申し上げます。本受賞を励みとして、今後も一層精進してまいります。