| Project/Area Number |
22K19814
|
|---|
| Research Category |
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
|
| Allocation Type | Multi-year Fund |
|---|
| Review Section |
Medium-sized Section 61:Human informatics and related fields
|
|---|
| Research Institution | Kyushu University |
|---|
Principal Investigator |
Vargas Danilo 九州大学, システム情報科学研究院, 准教授 (00795536)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2022-06-30 – 2024-03-31
|
| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
|
| Budget Amount *help |
¥6,500,000 (Direct Cost: ¥5,000,000、Indirect Cost: ¥1,500,000)
Fiscal Year 2023: ¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000)
Fiscal Year 2022: ¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000)
|
|---|
| Keywords | ロバスト人工知能 / 適応性が高い人工知能 / 新しい人工知能のパラダイム / ロバスト性 / 人工知能 / 自己組織化 / 適応性 / ロバストAI / 信頼できるAI / 次世代AI / SyncMap / Self-organization / Novel AI Paradigm / Dynamical systems / Dynamical Equations / New Learning Paradigm |
|---|
| Outline of Research at the Start |
[Vargas, Asabuki AAAI21]に公開されたSyncMapは（a 開拓な学習手法）従来と異なる学習システムであり、最適化によらなく、力学系のみに基づいておる。（b 高い精度）ほとんどのタスクで深層学習を含めてすべてのアルゴリズムを超え、非常に正確であった。さらに、(c 高い適応度)常に自己更新する動的方程式に基づいているため、適応は固有の機能であり、したがって、定期的に変化する問題は、より簡単に解決できると紹介した。では、SyncMapは上記の三点によって有望を持つ学習システムと考えられる。SyncMapという新たな学習パラダイムに基づいて、新しい人工知能の基礎を開拓する研究である。
|
| Outline of Final Research Achievements |
In this research, we advanced a novel machine learning paradigm based on dynamical equations without optimization. Its high-dimensional, adaptive, and robust results highlight its potential for next-gen AI. Key achievements include enhancing SyncMap's stability, leading to Symmetrical SyncMap published in Physica D, and addressing high dimensionality with Magnum, published in Neurocomputing.
Additional explorations integrated Reservoir Computing (RC) into SyncMap, with a review paper accepted by IEEE Access and a new RC method proof of concept. Furthermore, we established a foundation for image recognition and classification with SyncMap, showing promising, data-efficient results. These accomplishments not only signify significant progress but also open multiple new research avenues.
|
| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
社会的重要性に関連して、このロバストで適応的なパラダイムは、ディープラーニングにおけるロバスト性の欠如に取り組むために作られた。この研究努力は、自律走行や医療など、信頼ができる方法を必要とするクリティカルなアプリケーションに特に有益である。
学的意義とは、有名な学術誌に掲載された論文の質の高さと、これまでにないロバストで適応力のある新世代のAIの開発である。したがって、この研究は研究の新たな可能性を開くものであり、おそらく力学方程式に基づくロバストで適応的なAIという新たな科学分野を創造し、それに伴う強い社会的インパクトをもたらすものであろう。
|
