Model Checking based on Deep Reinforcement Learning with Language Models

• Project/Area Number: 25K15064
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 60050:Software-related
• Research Institution: Tokyo University of Science, Yamaguchi
• Principal Investigator: 熊澤 努 山陽小野田市立山口東京理科大学, 工学部, 教授 (90847906)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 滝本 宗宏 東京理科大学, 創域理工学部情報計算科学科, 教授 (00318205) ; 神林 靖 山陽小野田市立山口東京理科大学, 工学部, 教授 (40269527)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000); Fiscal Year 2027: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000); Fiscal Year 2026: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000); Fiscal Year 2025: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
• Keywords: モデル検査 / 深層強化学習 / 言語モデル

Outline of Research at the Start

本研究では，ソフトウェアシステムを自動検証する技術であるモデル検査への，言語モデルに基づいた深層強化学習の適用可能性と有効性を明らかにする．深層強化学習には，近年特に自然言語処理分野において発展の目覚ましい大規模言語モデルをベースとする技術を用いることで先端的な検査技術を実装する．加えて，モデル検査技術において長く蓄積された知見や知識を実装し，深層強化学習の効率化を図る．これらの成果を組込んだ検査ソフトウェアを作成して，性能評価を行う．