北九州で開催された，ロボティクス・メカトロニクス講演会2018（Robomech2018）で，
「フラクタルリザーバコンピューティングを用いた継続学習」
「個々の目的を持つ自律分散型マルチエージェントにおける相関関係の学習」
というタイトルで２人の指導学生が発表しました．
１つめの内容は，
- 目的：ニューラルネットワークを用いた学習の問題，破滅的忘却，の回避
- アイディア：フラクタルネットワークが持つモジュラー性の活用
- 手法：各モジュールに対応したタスクを表す入力を加えてモジュールの活性化を促進
になっています．
２つめの内容は，
- 目的：マルチエージェント強化学習（MARL）の完全な自律分散化
- アイディア：報酬を個々のエージェントが独自に持つ問題設定，ボトムアップMARL，への転換
- 手法：他エージェントの報酬と自身の状態との相関関係を学習して協力度合いを決定
になっています．