TrajGPT-R: 強化学習で強化された生成事前学習Transformerによる都市モビリティ…｜東京大学の研究

強化学習とInverse Reinforcement Learningを統合したTransformerモデルを用いて、プライバシーを保護しつつ信頼性と多様性の高い大規模な都市モビリティ軌道を生成する手法を提案した。

この要約は、論文の要旨をもとに当社が付けたものです。正確な内容は原文で確かめてください。

掲載	2026年7月15日　Transportation Research Part C Emerging Technologies
東海・関東の大学の著者	Jiawei Wang（東京大学）、Chuang Yang（東京大学）、Xiaohang Xu（東京大学）、Hongjun Wang（東京大学）、Noboru Koshizuka（東京大学）、Ryosuke Shibasaki（東京大学）、Renhe Jiang（東京大学）
著者（全員）	Jiawei Wang、Chuang Yang、Jiawei Yong、Xiaohang Xu、Hongjun Wang、Noboru Koshizuka、Shintaro Fukushima、Ryosuke Shibasaki、Renhe Jiang
被引用	1（OpenAlex）
原文	https://doi.org/10.1016/j.trc.2026.105862

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