Deepening the technologies of graph neural networks

• Project/Area Number: 23K28141
• Project/Area Number (Other): 23H03451 (2023)
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund (2024); Single-year Grants (2023)
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 61030:Intelligent informatics-related; Basic Section 60030:Statistical science-related; Sections That Are Subject to Joint Review: Basic Section60030:Statistical science-related , Basic Section61030:Intelligent informatics-related
• Research Institution: Tokyo Institute of Technology
• Principal Investigator: 村田 剛志 東京工業大学, 情報理工学院, 教授 (90242289)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 劉 欣 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 主任研究員 (20803935)
• Project Period (FY): 2023-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥17,550,000 (Direct Cost: ¥13,500,000、Indirect Cost: ¥4,050,000); Fiscal Year 2027: ¥2,990,000 (Direct Cost: ¥2,300,000、Indirect Cost: ¥690,000); Fiscal Year 2026: ¥2,990,000 (Direct Cost: ¥2,300,000、Indirect Cost: ¥690,000); Fiscal Year 2025: ¥2,990,000 (Direct Cost: ¥2,300,000、Indirect Cost: ¥690,000); Fiscal Year 2024: ¥3,900,000 (Direct Cost: ¥3,000,000、Indirect Cost: ¥900,000); Fiscal Year 2023: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
• Keywords: グラフニューラルネットワーク / 頑強化 / 動的グラフ

Outline of Research at the Start

本研究課題において学術的に解決したい課題として、【1】グラフニューラルネットワー
クの技術的な課題の解決【2】グラフニューラルネットワークの応用の方向性の拡大につい
ての研究を進める。最終的には「グラフニューラルネットワークによって、何がどこまで可能になるか」に対する答を追究する。この「学術的問い」に向けて、具体的には以下のことについて取り組んでいく。
【1】 グラフニューラルネットワークの技術的な課題の解決 ( 【1A】グラフニューラルネットワークの頑強化 【1B】動的グラフを扱うグラフニューラルネットワーク )
【2】グラフニューラルネットワークの応用の方向性の拡大