自律的な機械学習モデル開発プロセスの確立と実行基盤に関する研究

Research Project

Project/Area Number	25K15138
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 60090:High performance computing-related
Research Institution	Kansai University
Principal Investigator	市川昊平関西大学, ビジネスデータサイエンス学部, 教授 (90511676)
Project Period (FY)	2025-04-01 – 2028-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2025)
Budget Amount *help	¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000) Fiscal Year 2027: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000) Fiscal Year 2026: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000) Fiscal Year 2025: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
Keywords	機械学習 / 計算基盤
Outline of Research at the Start	機械学習のためのデータが不足する分野では、限られたデータから高性能なモデルを構築するために、各研究者による試行錯誤的な研究開発が行われている。本研究では、このような機械学習における試行錯誤の過程の効率を向上させるため、自律的な機械学習モデルの開発プロセスの確立を目的とする。具体的には、データの分類やモデル構築手法に関する仮説を立て、その検証と改善の試行錯誤プロセスを自律化かつ自動化し、高速に繰り返すシステムの開発を目指す。また、自律的に生成される膨大な試行錯誤プロセスを支えるために、高性能計算を活用し、大規模データの処理や複数のモデルの並列訓練を効率的に行う仕組みを構築することを目指す。