KAKEN — 研究課題をさがす | 研究者番号: 80545583

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1. 機械学習によるマルチスケール物理シミュレーションの高度化

研究課題

研究種目	特別研究員奨励費
審査区分	小区分60100:計算科学関連
研究機関	京都大学
研究代表者	鹿島久嗣京都大学, 情報学研究科, 教授
研究期間 (年度)	2023-03-08 – 2025-03-31交付
キーワード	マテリアルズインフォマティクス / 機械学習 / 人工知能
研究開始時の研究の概要	Nucleation of dislocations (defects in crystals responsible of plasticity) are essential to understand the deformation of nanocrystals. The objective ...
研究実績の概要	This research enhances mesoscopic simulation of dislocation nucleation by integrating machine learning models trained on atomistic data. Initially fla ...
現在までの達成度 (区分)	2: おおむね順調に進展している

この課題の研究成果物	雑誌論文 (2件うち査読あり 2件) 学会発表 (2件うち国際学会 2件)

2. マーケットデザインとその社会実装による社会科学の革新

研究課題

研究種目	基盤研究(S)
審査区分	大区分A
研究機関	東京大学
研究代表者	小島武仁東京大学, 大学院経済学研究科(経済学部), 教授
研究期間 (年度)	2021-07-05 – 2026-03-31交付
キーワード	マーケットデザイン / 実用化 / マッチング理論 / オークション理論 / 東京大学マーケットデザインセンター
研究開始時の研究の概要	本研究では、人やモノを「適材適所」にうまく配分するという社会の基本問題を解決するために、新たな制度の実行プロトコルを最新理論に基づいて設計する。さらにこれらを現実の社会で実用化し、待機児童数の削減などの重要問題を解決してゆく。制度の設計・社会実装・評価のために経済理論、アルゴリズム、人工知能、データ ...
研究実績の概要	本研究の目的は、子どもを受け入れる保育園の決定や、従業員への業務内容の割当など、人やモノを「適材適所」にうまく配分するという社会の基本問題を解決するために、従来社会に存在しなかった新たな制度（＝マーケット）の実行プロトコルを設計（＝デザイン）する、「マーケットデザイン」の研究の推進である。更に、本研 ...
現在までの達成度 (区分)	1: 当初の計画以上に進展している
中間評価所見 (区分)	A+: 研究領域の設定目的に照らして、期待以上の進展が認められる

この課題の研究成果物	雑誌論文 (34件うち国際共著 13件、査読あり 11件、オープンアクセス 30件) 学会発表 (36件うち国際学会 10件、招待講演 4件) 図書 (4件) 備考 (1件)

3. 複雑な関係データに基づく意思決定のための機械学習研究

研究課題

研究種目	基盤研究(B)
審査区分	小区分61030:知能情報学関連
研究機関	京都大学
研究代表者	鹿島久嗣京都大学, 情報学研究科, 教授
研究期間 (年度)	2020-04-01 – 2024-03-31完了
キーワード	機械学習 / 人工知能 / 因果推論 / グラフ / 意思決定 / 深層学習 / グラフ構造データ / グラフ深層学習
研究開始時の研究の概要	社会実装が進む機械学習技術が一層の発展を遂げるために必要なのが、現実世界に現れる複雑なデータへの対応と、これらに基づく意思決定への直接的貢献である。本研究では、機械学習の適用範囲を一層拡大するべく、複雑な関係構造をもつデータを扱うグラフ深層学習法を発展させるとともに、より直接的に意思決定に寄与するデ ...
研究成果の概要	まず、機械学習の適用可能性を広げることを目的として、グラフ構造データを対象とした深層学習法の高性能化を目指し、従来のモデルよりも表現力の高いモデルと、その効果的な学習法の開発を行った。また、データに基づく意思決定の適用範囲を大きく広げることを狙って、交絡変数が未知である状況における因果効果推定、因果 ...

この課題の研究成果物	雑誌論文 (20件うち査読あり 20件、オープンアクセス 13件)

4. インセンティブ設計科学の創出

研究課題

研究種目	基盤研究(A)
審査区分	中区分61:人間情報学およびその関連分野
研究機関	九州大学
研究代表者	横尾真九州大学, システム情報科学研究院, 教授
研究期間 (年度)	2020-04-01 – 2023-03-31完了
キーワード	ゲーム理論 / 人工知能 / 最適化 / 機械学習 / 実験経済学
研究開始時の研究の概要	本研究では，種々のインセンティブ／誘因に対する人々の反応を解明すると共に，人々に適切なインセンティブを与えることにより，個人の目的と社会の目的を適切に調和させて持続可能な発展を可能とする社会制度の設計に関する「インセンティブ設計科学」と名付けた新しい文理融合型の学問領域を創出する．具体的には，中核と ...
研究成果の概要	両方向マッチング，オークション，人工知能／最適化，行動／実験経済学の４つのグループが連携しつつ研究を推進した．研究期間中に得られた成果は40件の論文発表，45件の学会発表（うち招待講演13件）である．制約付き両方向マッチング，ソーシャルネットワーク上でのオークションメカニズム，分散制約最適化，敵対者 ...

この課題の研究成果物	国際共同研究 (8件) 雑誌論文 (41件うち国際共著 16件、査読あり 38件、オープンアクセス 26件) 学会発表 (42件うち国際学会 10件、招待講演 10件) 図書 (3件) 備考 (1件)

5. 公平性配慮型データ変換技術の開発とそのクラウドソーシングによる効果検証

研究課題

研究種目	基盤研究(B)
審査区分	小区分61030:知能情報学関連
研究機関	国立研究開発法人産業技術総合研究所
研究代表者	神嶌敏弘国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 主任研究員
研究期間 (年度)	2018-04-01 – 2021-03-31完了
キーワード	公平性 / クラウドソーシング / 機械学習 / データマイニング
研究成果の概要	本研究は，公平性を保証するために，社会的にセンシティブな性別や人種などの特徴と与信や採用などの判断とが統計的に独立となるようにする公平性配慮型機械学習を扱う．観測されたデータで予測精度を評価していたが，これは不公平な決定結果であり，真に公平な決定結果ではどうなっていたかは観測できない．センシティブな ...

この課題の研究成果物	雑誌論文 (9件うち国際共著 3件、査読あり 2件、オープンアクセス 2件) 学会発表 (7件うち招待講演 2件) 図書 (2件) 備考 (2件)

6. 材料インフォマティクスに適した機械学習法の開拓

計画研究

研究種目	新学術領域研究(研究領域提案型)
審査区分	理工系
研究機関	東京大学
研究代表者	津田宏治東京大学, 大学院新領域創成科学研究科, 教授
研究期間 (年度)	2016-04-01 – 2018-03-31完了
キーワード	マテリアルズインフォマティクス / 機械学習
研究成果の概要	本計画研究は、新学術領域「ナノ構造情報のフロンティア開拓－材料科学の新展開」において、情報科学の研究を加速させるため、2016年度に新しく追加された。他班との協力を進めた結果、以下のような成果を得ることができた。(1)ナノ構造の網羅的な分光計測データ解析のための統計的機械学習法。(2)モンテカルロ木 ...
研究領域	ナノ構造情報のフロンティア開拓－材料科学の新展開

この課題の研究成果物	雑誌論文 (12件うち国際共著 3件、査読あり 12件、オープンアクセス 5件、謝辞記載あり 6件) 学会発表 (11件うち国際学会 3件、招待講演 8件)

7. ビッグデータ時代の複雑構造データを扱う機械学習法の研究

研究課題

研究種目	基盤研究(A)
研究分野	知能情報学
研究機関	京都大学
研究代表者	鹿島久嗣京都大学, 情報学研究科, 教授
研究期間 (年度)	2015-04-01 – 2020-03-31完了
キーワード	人工知能 / 機械学習 / データサイエンス / ヒューマンコンピュテーション / クラウドソーシング / 集合知 / 機会学習 / データマイニング
研究成果の概要	本研究課題では、グラフ構造などの複雑な構造をもつデータや、分析過程において人間によって生成されたデータを効果的に扱う手法について研究を行った。特に、近年著しく発展しているグラフ構造を対象とした深層学習法の開発を行った。一方、機械学習だけでは解決が困難な、高い専門性や抽象的な判断が必要な課題に対して、 ...

この課題の研究成果物	雑誌論文 (15件うち査読あり 15件、オープンアクセス 9件、謝辞記載あり 1件) 学会発表 (26件うち国際学会 21件) 図書 (1件)

8. 機械学習に基づく材料探索技術の開発

公募研究

研究種目	新学術領域研究(研究領域提案型)
審査区分	理工系
研究機関	京都大学
研究代表者	鹿島久嗣京都大学, 情報学研究科, 教授
研究期間 (年度)	2014-04-01 – 2016-03-31完了
キーワード	機械学習 / 材料科学
研究実績の概要	材料として有効な新規化合物の発見は材料科学における主要な課題の一つである。量子力学により化合物を構成する原子からその物性を計算によって予測する手法は第一原理計算とよばれ、望ましい物性値をもつ材料をコンピュータ上で探索することのできる方法として普及している。しかしながら第一原理計算の計算コストや、組み ...
研究領域	ナノ構造情報のフロンティア開拓－材料科学の新展開

この課題の研究成果物	雑誌論文 (2件うち査読あり 2件、謝辞記載あり 1件、オープンアクセス 1件) 図書 (1件)

9. サプライチェーンを設計するための情報工学手法の開発

研究課題

研究種目	基盤研究(B)
研究分野	社会システム工学・安全システム
研究機関	東京大学
研究代表者	坂田一郎東京大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授
研究期間 (年度)	2012-04-01 – 2015-03-31完了
キーワード	政策科学 / サプライチェーン / 技術経営 / 情報システム / 機械学習
研究成果の概要	まず一般的な関係データの予測法として、複数の異なる種類の関係を同時に予測することで、個々の関係を独立に予測するよりも高精度で予測を行うことができる新しい関係予測手法を開発した。次に持続可能で頑健なサプライチェーンを築くために必要となる分析について、中部北陸地域のサプライチェーン構造分析を行った。さら ...

この課題の研究成果物	雑誌論文 (6件うち査読あり 2件、オープンアクセス 1件) 学会発表 (7件うち招待講演 2件)

10. 潜在的ダイナミックスの情報論的学習理論の研究

研究課題

研究種目	基盤研究(A)
研究分野	知能情報学
研究機関	東京大学
研究代表者	山西健司東京大学, 情報理工学(系)研究科, 教授
研究期間 (年度)	2011-04-01 – 2016-03-31完了
キーワード	情報論的学習理論 / データマイニング / 潜在的ダイナミクス / 機械学習 / ビッグデータ / 変化検知 / 潜在変数モデル / 潜在的ダイナミックス / モデル選択 / 異常検知 / ネットワーク
研究成果の概要	大量のデータから価値ある情報を抽出するデータマイニング技術はますます重要になっている。従来技術では、データの表層的な関係性を抽出することが主であった。しかし、実際には、データの表面に現れない潜在的情報の動きを発見することが、より重要な知識発見をもたらす。そこで、本研究では、データに内在する潜在的情報 ...

この課題の研究成果物	雑誌論文 (12件うち国際共著 2件、査読あり 9件、謝辞記載あり 3件、オープンアクセス 1件) 学会発表 (53件うち国際学会 4件、招待講演 10件) 図書 (3件) 備考 (8件)

11. グラフ構造データの予測的分析のための機械学習手法の研究

研究課題

研究種目	若手研究(A)
研究分野	知能情報学
研究機関	京都大学 (2013) 東京大学 (2010-2012)
研究代表者	鹿島久嗣京都大学, 情報学研究科, 教授
研究期間 (年度)	2010-04-01 – 2015-03-31完了
キーワード	機械学習 / 人工知能 / データマイニング / グラフ構造データ / ネットワークデータ / 関係データ / 予測 / グラフ / ネットワーク / 木
研究成果の概要	機械学習をはじめとするデータ分析技術において、その従来手法の多くは、分子構造や特許文書、交友関係や企業間取引ネットワークなど、データの内や外にグラフ構造をもつような対象を扱うことが苦手である。 ...

この課題の研究成果物	雑誌論文 (6件うち査読あり 4件) 学会発表 (18件) 図書 (5件)