AI基盤モデル循環進化フレームワークの研究

Research Project

Project/Area Number	25K15256
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	Nagoya University
Principal Investigator	是津耕司名古屋大学, 情報学研究科, 教授 (40415857)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	伊藤禎宣国立研究開発法人情報通信研究機構, ユニバーサルコミュニケーション研究所統合ビッグデータ研究センター, 主任研究技術員 (00395138)
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: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000) Fiscal Year 2026: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000) Fiscal Year 2025: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Keywords	AIモデル循環進化 / 連合継続学習 / マルチモーダルLLM
Outline of Research at the Start	IoT環境で大規模言語モデルなどの基礎モデルを活用し、現実世界での状況認識や行動支援の能力を高めることが行われている。しかし、基盤モデルの作成に用いるオープンデータが枯渇し始めており、今後は基盤モデルの利用を通じ、個々のエッジが収集・保有するデータと計算資源を安全に利用（循環）しながら、基盤モデルを持続的に進化させるメカニズムが必要となる。本研究では、我々がこれまで連合学習に基づきに開発してきた循環進化技術を、様々な基盤モデルや応用に適応できるよう汎用化する技術と、それを実装した循環進化フレームワークを研究開発する。