Reliable Machine Learning by Independent Component Analysis

Research Project

Project/Area Number	24K15093
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 61030:Intelligent informatics-related
Research Institution	Seikei University
Principal Investigator	松田源立成蹊大学, 理工学部, 准教授 (40433700)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2027-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000) Fiscal Year 2026: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000) Fiscal Year 2025: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000) Fiscal Year 2024: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Keywords	機械学習 / 独立成分分析 / 信号処理 / 特徴抽出 / 深層学習
Outline of Research at the Start	本研究の目的は、信頼性の高いAIを実現する学習の枠組みを構築することである。近年のAIは、膨大な文書や画像等のデータからの学習を行うことにより、自律的に会話をしたり絵を描いたりといった高度で柔軟な作業をすることが可能となってきている。しかし、その結果には間違いや現実的にありえない状況等も多く含まれており、必ずしも信頼性が高いものとはいえない。その一因は、現状の枠組みでは、同一データを利用しても学習結果が安定しないことである。本研究では、確率理論や並列最適化を活用して、常に安定した学習結果を得られるAIの学習手法を実現する。