データハイブリッドなリアクティブプログラムの解析技術と自動合成・説明抽出への応用

• Project/Area Number: 23K24824
• Project/Area Number (Other): 22H03568 (2022-2023)
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund (2024); Single-year Grants (2022-2023)
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 60050:Software-related
• Research Institution: Nagoya University
• Principal Investigator: 関 浩之 名古屋大学, 情報学研究科, 教授 (80196948)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 小川 瑞史 北陸先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 教授 (40362024) ; 結縁 祥治 名古屋大学, 情報学研究科, 教授 (70230612) ; 橋本 健二 香川大学, 創造工学部, 准教授 (90548447)
• Project Period (FY): 2022-04-01 – 2025-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥13,910,000 (Direct Cost: ¥10,700,000、Indirect Cost: ¥3,210,000); Fiscal Year 2024: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000); Fiscal Year 2023: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000); Fiscal Year 2022: ¥4,810,000 (Direct Cost: ¥3,700,000、Indirect Cost: ¥1,110,000)
• Keywords: 計算論的ゲーム構造 / プログラム自動合成 / プライバシー保護 / 形式言語理論 / レジスタ計算モデル / プログラム自動生成 / 重み付き計算モデル

Outline of Research at the Start

組込み制御ソフトウェアに代表されるリアクティブプログラムの信頼性を担保するための数理的手法を実用システムに適用可能にするためには，データ値，時間，確率等の量的概念を考慮した計算モデルの設定が鍵となる．本研究ではこのような問題意識のもとに，以下の課題に取り組む．
データ値を扱うモデルであるレジスタ計算モデルについて，表現能力の同定，基本問題の計算量解析，特にリアクティブ合成問題とそれに関連するゲーム構造の数理的解析を行う．
重みとは，コスト等，計算に従って発生する付随量を表す．重み付き計算モデルの表現能力を明らかにし，重み付き計算モデルの対話的学習アルゴリズムを開発して，説明可能AIへ応用する．