Development of advanced machine learning methods in cooperation with prior knowledge as simulators

• Project/Area Number: 20K19869
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 61030:Intelligent informatics-related
• Research Institution: Institute of Physical and Chemical Research
• Principal Investigator: 武石 直也 国立研究開発法人理化学研究所, 革新知能統合研究センター, 特別研究員 (20824030)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2023-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2020)
• Budget Amount: ¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000); Fiscal Year 2022: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000); Fiscal Year 2021: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000); Fiscal Year 2020: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
• Keywords: 統計的機械学習 / 事前知識 / 専門家知識 / シミュレータ

Outline of Research at the Start

訓練データの量を増やしたり質を高めたりすること以外に機械学習の性能や性質を改善する方法として，応用分野毎に有用な専門家による事前知識を活用することが考えられる．しかし，事前知識に応じたモデル設計などはその複雑さから現実的でないことが多い．そこで本研究では，特に物理シミュレータ等として表される事前知識を対象にして，機械学習に事前知識を効率的に取り込む方法を研究する．