Development of Data-Driven Inference Methods Based on Structures of Dynamical Systems

Planned Research

Project Area	Theoretical and methodological foundation for data-driven inference with application to high-dimensional measurement
Project/Area Number	25H01454
Research Category	Grant-in-Aid for Transformative Research Areas (B)
Allocation Type	Single-year Grants
Review Section	Transformative Research Areas, Section (IV)
Research Institution	The University of Tokyo
Principal Investigator	武石直也東京大学, 先端科学技術研究センター, 講師 (20824030)
Project Period (FY)	2025-04-01 – 2028-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2025)
Budget Amount *help	¥39,390,000 (Direct Cost: ¥30,300,000、Indirect Cost: ¥9,090,000) Fiscal Year 2025: ¥14,950,000 (Direct Cost: ¥11,500,000、Indirect Cost: ¥3,450,000)
Keywords	データ駆動型推論 / 機械学習
Outline of Research at the Start	実世界の観測からシミュレーションのパラメタを求める問題は、現象の仕組みを数理モデルに基づいて理解するために重要です。この問題を深層学習などを活用して解く方法であるデータ駆動型推論は、高速な推論などの利点が期待されています。一方で、データ駆動型推論は高次元推論問題への適用が難しいという課題があります。その理由のひとつは、現状用いられている汎用的な深層生成モデルにシミュレーションの構造が事前知識として活用されていないことにあります。物理現象は微分方程式などの力学系としてモデル化されることが多いため、本研究では力学系の構造を事前知識としてデータ駆動型推論に活用する方法を研究します。