ORACLE: Transformer-CVAEとコントラスティブ学習によりNPCの毎日の活動をオーケストレーションする

Abstract

デジタル環境内にノンプレイヤーキャラクター（NPC）を統合することは、ユーザーの没入感や認知的関与を高める可能性があるとして、ますます注目されるようになってきています。人間の日常のルーティンの微妙なニュアンスを反映しつつ、NPCの日々の活動を巧みにオーケストレーションすることは、デジタル環境のリアリティに大きく寄与します。それにもかかわらず、従来のアプローチでは単調な反復が生じがちであり、実際の人間の活動計画の複雑さを捉えきれていません。そこで本研究では、ORACLEという新しい生成モデルを提案し、リアルな屋内の日常活動計画を合成することで、デジタル・ハビタットにおけるNPCの真に生き生きとした存在感を保証します。CASASスマートホームデータセットの24時間の屋内活動シーケンスを活用することで、ORACLEは、データセットにおける不均衡な逐次データ、訓練サンプルの不足、そして人間の日常活動パターンを包含する事前学習済みモデルの欠如といった課題に対処します。ORACLEの学習では、Transformerによる逐次データ処理の能力、Conditional Variational Autoencoders（CVAE）の生成における制御可能性、そして対照学習による識別的な洗練を活用します。実験結果は、NPCの活動計画を生成する上での優位性、ならびに既存手法に対する本設計戦略の有効性を裏付けています。