Transformerを対象とする説明可能AI手法の体系化と統合

• Project/Area Number: 25K15238
• 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: Meijo University
• Principal Investigator: 亀谷 由隆 名城大学, 情報工学部, 准教授 (60361789)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000); Fiscal Year 2027: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000); Fiscal Year 2026: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000); Fiscal Year 2025: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
• Keywords: 説明可能AI / Transformer

Outline of Research at the Start

今日注目される人工知能技術の技術的基盤として，Transformerと呼ばれる深層ニューラルネットワークの存在がある．その一方で，その不透明性（ブラックボックス性）が指摘されており，この不透明性を軽減するために説明可能AIという研究分野が発展している．しかし，各々の説明可能AI手法単体では深層NNの全ての振る舞いを明らかにするのは困難である．そこで，本研究では画像処理向けのTransformerを主な対象とした説明可能AI手法の体系化と統合を目指す．