Development of highly reliable AI technologies based on complex moment-based techniques
| Project/Area Number |
22K19767
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Medium-sized Section 60:Information science, computer engineering, and related fields
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| Research Institution | University of Tsukuba |
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Principal Investigator |
今倉 暁 筑波大学, システム情報系, 准教授 (60610045)
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| Project Period (FY) |
2022-06-30 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥6,240,000 (Direct Cost: ¥4,800,000、Indirect Cost: ¥1,440,000)
Fiscal Year 2024: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
Fiscal Year 2023: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
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| Keywords | 複素モーメント技術 / AI技術 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究課題では、近年注目される日本発の高性能数値解析技術である“複素モーメント技術”をコアに据え、特徴量選択やスパースモデリングなど各種AI技術を融合することで、先端数理技術を前提とした各種AI技術を開発する。また、より挑戦性の高い課題として、行列スペクトル解析ではなく、作用素スペクトル解析に基づくAI技術の開発についても試みる。本研究課題では、独自性の強い高性能AI技術を世界に先駆けて開発するとともに、今後のAI技術の発展に対する新しい研究開発指針を示す挑戦的研究としての意義を持つ。
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| Outline of Annual Research Achievements |
近年活発に開発が進められているAI技術をより高度なAIシステムとして社会実装を推進するためには、ビッグデータの主要な表層情報だけでなく、表層情報やノイズに埋もれた深層情報を適切に抽出し、新たな価値として利活用することが求められる。本研究課題の目的は、近年注目される日本発の高性能数値解析技術である“複素モーメント技術”をコアに据え、特徴量選択やスパースモデリングなど各種AI技術を融合することで、先端数理技術を前提とした各種AI技術を開発することである。
本研究課題の達成目標である『高性能複素モーメント技術をコアとする先端数理技術を前提とした高品質・高信頼AI技術の開発』の実現に向けて、具体的な研究項目として、（Task1）複素モーメント技術を基盤とした各種AI技術の開発、（Task2）各種AI技術を用いた複素モーメント技術およびその他数値解析法の高度化、（Task3）複素モーメント型AI技術の応用技術の開発、に取り組んでいる。
特に、2022年度は、（Task1）複素モーメント技術を基盤とした各種AI技術の開発に焦点を当てて開発に取り組んだ。複素モーメント技術は日本発の超並列固有値解析手法として成功を収めている複素モーメント型固有値解法の基盤技術であり、レゾルベントの周回積分により指定した複数の固有ベクトル情報を選択的に抽出する。少数の外部固有ベクトルを利用する従来型のビッグデータ解析と異なり、複素モーメント技術に基づき多数の内部固有ベクトルも利用することで、表層情報やノイズに埋もれた深層情報を適切に抽出・利活用するAI技術の開発を進めた。特にプライバシー保護機械学習技術への応用について検討を進めている。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
2022年度は、当初計画通り、（Task1）複素モーメント技術を基盤とした各種AI技術の開発を進めた。また、当初予定していなかった応用先として、プライバシー保護機械学習技術への応用の可能性が浮上し、検討を進めた。
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| Strategy for Future Research Activity |
2023年度は、2022年度に引き続き（Task1）複素モーメント技術を基盤とした各種AI技術の開発を進める。特に、プライバシー保護機械学習技術への応用について開発を進める。具体的には、複素モーメント技術により指定した複数の固有ベクトル情報を選択的に抽出することで、解析精度とプライバシー保護を両立する次元削減法について開発を行う。
また2023年度からは、（Task2）各種AI技術を用いた複素モーメント技術およびその他数値解析法の高度化についても検討を開始する。
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Report
(1 results)
Research Products
(5 results)
