Foundation for detecting and applying machine learning design patterns through machine learning

• Project/Area Number: 23K18470
• Research Category: Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Medium-sized Section 60:Information science, computer engineering, and related fields
• Research Institution: Waseda University
• Principal Investigator: 鷲崎 弘宜 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (70350494)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 吉岡 信和 早稲田大学, 理工学術院総合研究所(理工学研究所), 上級研究員 (20390601)
• Project Period (FY): 2023-06-30 – 2026-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2023)
• Budget Amount: ¥6,370,000 (Direct Cost: ¥4,900,000、Indirect Cost: ¥1,470,000); Fiscal Year 2025: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000); Fiscal Year 2024: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000); Fiscal Year 2023: ¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000)
• Keywords: 機械学習工学 / デザインパターン / ソフトウェアアーキテクチャ / ソフトウェア設計 / システム設計

Outline of Research at the Start

機械学習システムの高信頼・高効率な開発運用のうえで、過去の開発運用における優れた設計や保守、進化の成果および過程を抽象化した機械学習デザインパターン（以降、MLパターン）の活用が欠かせないが、技術的基盤が得られていない。優れた成果や過程から新たなMLパターンを教師無し機械学習により発見し、発見済みパターンの適用状況を進行中のプロジェクト上で教師あり機械学習により検出し適用を支援する技術基盤を確立する。