Desensitization of Algorithms for Decision Making and Knowledge Discovery

• Project/Area Number: 24K02903
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 60010:Theory of informatics-related; Basic Section 60020:Mathematical informatics-related; Sections That Are Subject to Joint Review: Basic Section60010:Theory of informatics-related , Basic Section60020:Mathematical informatics-related
• Research Institution: National Institute of Informatics
• Principal Investigator: 吉田 悠一 国立情報学研究所, 情報学プリンシプル研究系, 教授 (50636967)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 原 聡 大阪大学, 産業科学研究所, 准教授 (40780721)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2029-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥18,590,000 (Direct Cost: ¥14,300,000、Indirect Cost: ¥4,290,000); Fiscal Year 2028: ¥3,510,000 (Direct Cost: ¥2,700,000、Indirect Cost: ¥810,000); Fiscal Year 2027: ¥3,510,000 (Direct Cost: ¥2,700,000、Indirect Cost: ¥810,000); Fiscal Year 2026: ¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000); Fiscal Year 2025: ¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000); Fiscal Year 2024: ¥3,510,000 (Direct Cost: ¥2,700,000、Indirect Cost: ¥810,000)
• Keywords: 低感度アルゴリズム / 最適化 / 近似アルゴリズム

Outline of Research at the Start

アルゴリズムの感度が高い、即ち入力の微小な変化に対して出力が大きく変化すると、意思決定や知識発見における安全性・効率性・再現性が損なわれてしまう。この状況を打破するためにアルゴリズムに対して感度の面から研究を行う。具体的には、あらゆる最適化問題に対して近似性能と感度のトレードオフを明らかにし、アルゴリズムの感度という概念を安全性・効率性・再現性を担保する手法として確立させる。