Artificial intelligence based nonlinear high-dimensional small sample size data analysis and its social applications

• Project/Area Number: 24K14847
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 60030:Statistical science-related
• Research Institution: University of Tsukuba
• Principal Investigator: イリチュ 美佳 (佐藤美佳) 筑波大学, システム情報系, 教授 (60269214)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 清水 信夫 統計数理研究所, 学際統計数理研究系, 助教 (00332130) ; 羽田野 祐子 筑波大学, システム情報系, 教授 (60323276) ; 青嶋 誠 筑波大学, 数理物質系, 教授 (90246679)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2026: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000); Fiscal Year 2025: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000); Fiscal Year 2024: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
• Keywords: 統計科学 / 人工知能 / 計算知能 / クラスタリング / 高次元小標本データ

Outline of Research at the Start

高次元小標本型データの解析法として、人工知能（Artificial Intelligence, AI）の一つの分野である計算知能（Computational Intelligence, CI）の技術を活用することで、非線形型高次元小標本データ解析法を開発する。それと共に、開発した手法の各種性能を精査し、各種の高次元小標本型データに適用することで実用化を図る。