Development of Gray-Box Modeling Method of Nonlinear Dynamical Systems by Geometric Deep Learning

Research Project

Project/Area Number	24K15105
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 61040:Soft computing-related
Research Institution	Hokkaido University
Principal Investigator	松原崇北海道大学, 情報科学研究院, 教授 (70756197)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2027-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000) Fiscal Year 2026: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000) Fiscal Year 2025: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000) Fiscal Year 2024: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Keywords	深層学習 / 非線形力学系
Outline of Research at the Start	未知の非線形力学系をモデル化することは，科学的・工学的・社会的に大きなニーズがある．しかし，いかに精緻なモデルでもデータへの量的な適合性は必ずしも高くない．深層学習によるモデル化は，対象の力学系が持つ本質的な性質を再現できず，質的に誤った結果を導く．本研究課題では幾何学的深層学習を深化させ，非線形システム論と組み合わせることで，非線形力学系をシステム同定するとき，学習前に安定性や分岐現象の種類といった性質を決定したり，学習後に性質を特定したりできる「深層グレーボックスモデル化技術」を開発する．