Proposal for a development of a high-speed logical machine learning that can explain reasons based on learning process information

Research Project

Project/Area Number	24K15095
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	Tokyo University of Science
Principal Investigator	西山裕之東京理科大学, 創域理工学部経営システム工学科, 教授 (80328567)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2027-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000) Fiscal Year 2026: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000) Fiscal Year 2025: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000) Fiscal Year 2024: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Keywords	論理型機械学習器 / 説明可能AI / 分散人工知能
Outline of Research at the Start	本研究分野において、既に提案者は、世界で初めて、帰納論理プログラミングの台数効果超えを可能にする並列処理手法を実現している。本提案では、本並列処理手法を土台として、学習過程に得られる背景知識間の関係情報を共有させ、特徴量の調節や再学習を自律的に実施する協調分散手法を提案するとともに、システムとして設計および実装を行う。本提案では、論理型機械学習器として代表的な帰納論理プログラミング（Inductive Logic Programming: 以降ILP）を本設計および実装の対象とする。