Research on Data-Centric Approaches for Enhancing Machine Learning

• Project/Area Number: 25K15275
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 61040:Soft computing-related
• Research Institution: Kagoshima University
• Principal Investigator: 重井 徳貴 鹿児島大学, 理工学域工学系, 教授 (90294363)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 石塚 洋一 長崎大学, 総合生産科学研究科(工学系), 教授 (50284708) ; 杉本 知史 長崎大学, 総合生産科学研究科(工学系), 准教授 (60404240) ; 宮島 洋文 長崎大学, 総合生産科学研究科(情報データ科学系), 准教授 (60781995)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,810,000 (Direct Cost: ¥3,700,000、Indirect Cost: ¥1,110,000); 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: ¥2,470,000 (Direct Cost: ¥1,900,000、Indirect Cost: ¥570,000)
• Keywords: 機械学習 / データセントリック / 回路素子のモデリング / 地理情報 / 健診データ

Outline of Research at the Start

本研究では、実応用における機械学習の性能を向上させるため、従来のモデル改良中心の手法から脱却し、データそのものの設計に注目する「データセントリック」なアプローチを採用する。回路素子のモデリング、土砂災害警戒区域の推定、地盤強度の推定、健診データの活用といった多分野の多様な課題において、最適なデータ構成とモデル構築を統合的に検討し、AIの実社会実装に資する新たな技術の確立を目指す。