Machine Learning for Prediction and Control of Complex Dynamics Based on Integration of Mathematical and Data-Driven Methods

• Project/Area Number: 22H00516
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Medium-sized Section 60:Information science, computer engineering, and related fields
• Research Institution: Osaka University (2023-2024); Kyushu University (2022)
• Principal Investigator: 河原 吉伸 大阪大学, 大学院情報科学研究科, 教授 (00514796)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 中尾 裕也 東京工業大学, 工学院, 教授 (40344048) ; 野々村 拓 名古屋大学, 工学研究科, 教授 (60547967)
• Project Period (FY): 2022-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥42,250,000 (Direct Cost: ¥32,500,000、Indirect Cost: ¥9,750,000); Fiscal Year 2024: ¥8,970,000 (Direct Cost: ¥6,900,000、Indirect Cost: ¥2,070,000); Fiscal Year 2023: ¥5,850,000 (Direct Cost: ¥4,500,000、Indirect Cost: ¥1,350,000); Fiscal Year 2022: ¥14,300,000 (Direct Cost: ¥11,000,000、Indirect Cost: ¥3,300,000)
• Keywords: 機械学習 / 非線形動力学 / 物理インフォームド機械学習 / 統計的機械学習

Outline of Research at the Start

本研究では，主に次の3つの課題を明らかにすることで研究目的の達成を目指す．
(課題1) 作用素論的解析に基づく大自由度ダイナミクス予測のための統計的方法の数理基盤構築
(課題2) 物理的不変性を取り入れた統計モデリングや支配方程式に基づく数値計算との融合
(課題3) 順逆融合による大自由度ダイナミクス制御のための方法論構築・体系化とその検証
各課題においてはそれらを解決するためにいくつかのサブテーマを設定し，これらを軸に研究を進めることで3つの課題の解決を進める．