| Project/Area Number |
25H01125
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Medium-sized Section 60:Information science, computer engineering, and related fields
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| Research Institution | Waseda University |
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Principal Investigator |
鷲崎 弘宜 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (70350494)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
吉岡 信和 早稲田大学, 理工学術院総合研究所(理工学研究所), 客員上級研究員(研究院客員教授) (20390601)
林 晋平 東京科学大学, 情報理工学院, 教授 (40541975)
鵜林 尚靖 早稲田大学, 理工学術院, 教授(任期付) (80372762)
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| Project Period (FY) |
2025-04-01 – 2030-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2025)
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| Budget Amount *help |
¥46,020,000 (Direct Cost: ¥35,400,000、Indirect Cost: ¥10,620,000)
Fiscal Year 2025: ¥10,010,000 (Direct Cost: ¥7,700,000、Indirect Cost: ¥2,310,000)
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| Keywords | AI工学 / 機械学習工学 / 自動車ソフトウェア工学 / AIディペンダビリティ / AIセキュリティ |
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| Outline of Research at the Start |
モビリティAIシステムを安全安心なものとするためには、AIの非決定性や不確実性に伴いデータからAIモデル、システムの外部影響に至るまでレイヤを超えて存在するディペンダビリティ上のリスク群へと、継続的に対策する必要がある。継続的な取り組みの評価軸をAIディペンダブル・コンティニュアムとして提唱し、総合的・継続的に高めるためにデータから外部影響までレイヤをカバーするメタモデルを基礎に、AIモデル・周辺コードにおける問題特定・修正技術を軸に、体系的・継続的なAIディペンダビリティ対策のエンジニアリング基盤を実現する。基盤を実装しモビリティAIにて有用性を実証するとともに部分的に他分野応用可能とする。
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