論文の概要: Estimating counterfactual treatment outcomes over time in complex multiagent scenarios

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.01900v4
• Date: Sat, 17 Feb 2024 12:25:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-21 07:45:56.066459
• Title: Estimating counterfactual treatment outcomes over time in complex multiagent scenarios
• Title（参考訳）: 複雑なマルチエージェントシナリオにおける反事実的治療結果の推定
• Authors: Keisuke Fujii, Koh Takeuchi, Atsushi Kuribayashi, Naoya Takeishi, Yoshinobu Kawahara, Kazuya Takeda
• Abstract要約: 対実的長期予測を用いた個別治療効果(ITE)の推定は、そのような介入を評価するために実用的である。 本稿では,マルチエージェントシステムにおける解釈可能な,非実効的リカレントネットワークを提案し,介入の効果を推定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.919561391684024
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Evaluation of intervention in a multiagent system, e.g., when humans should intervene in autonomous driving systems and when a player should pass to teammates for a good shot, is challenging in various engineering and scientific fields. Estimating the individual treatment effect (ITE) using counterfactual long-term prediction is practical to evaluate such interventions. However, most of the conventional frameworks did not consider the time-varying complex structure of multiagent relationships and covariate counterfactual prediction. This may lead to erroneous assessments of ITE and difficulty in interpretation. Here we propose an interpretable, counterfactual recurrent network in multiagent systems to estimate the effect of the intervention. Our model leverages graph variational recurrent neural networks and theory-based computation with domain knowledge for the ITE estimation framework based on long-term prediction of multiagent covariates and outcomes, which can confirm the circumstances under which the intervention is effective. On simulated models of an automated vehicle and biological agents with time-varying confounders, we show that our methods achieved lower estimation errors in counterfactual covariates and the most effective treatment timing than the baselines. Furthermore, using real basketball data, our methods performed realistic counterfactual predictions and evaluated the counterfactual passes in shot scenarios.
• Abstract（参考訳）: マルチエージェントシステムにおける介入の評価(例えば、人間が自律運転システムに介入すべき時や、プレーヤがチームメイトに良いショットを渡すべき時など)は、様々な工学や科学分野において困難である。 対人的長期予測を用いた個別治療効果(ite)の推定は,これらの介入を評価するのに有用である。 しかし、従来のフレームワークの多くは、マルチエージェント関係の時間変化する複雑な構造や、反事実予測を考慮していなかった。 これは ite の誤った評価と解釈の難しさにつながる可能性がある。 本稿では,マルチエージェントシステムにおける解釈可能で反事実的再帰的ネットワークを提案し,介入の効果を推定する。 本モデルでは,マルチエージェント共変量および結果の長期予測に基づいて,グラフ変動リカレントニューラルネットワークとITE推定フレームワークのドメイン知識を用いた理論ベース計算を利用して,介入が有効な状況を確認する。 自動走行車と生体エージェントのシミュレーションモデルについて, 提案手法は, 正則共変量における推定誤差の低減と, ベースラインよりも効果的な処理タイミングを達成できたことを示す。 さらに,実際のバスケットボールデータを用いて現実的な対実予測を行い,ショットシナリオにおける対実パスを評価した。

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