2018 Fiscal Year Research-status Report
高階層型神経回路のトポロジー保存性を活用する未観測領域推定手法と実証システム構築
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17K00356
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| Research Institution | Sendai National College of Technology |
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Principal Investigator |
早川 吉弘 仙台高等専門学校, 総合工学科, 教授 (20250847)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
高橋 晶子 仙台高等専門学校, 総合工学科, 准教授 (10537492)
千葉 慎二 仙台高等専門学校, 総合工学科, 教授 (50290698)
藤木 なほみ 仙台高等専門学校, 総合工学科, 教授 (60259801)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | Local feature Learning / Deep Neural Network / 恒等写像 / トポロジー保存 / 未観測領域推定 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本申請研究は、Deep Neural Network(DNN) を用いた観測困難もしくは観測不可能なデータ領域を実用レベルで推定する手法開発を目的とし、実証システム構築 までを目指すものであり、観測可能領域に隣接する周辺部分では、ドラスティックに様相が変化する確率は低いと考え、観測領域のトポロジー(例えば局所的な規則性)を保存したまま周辺部分へ拡張するこで、尤もらしい未観測状態推定の実現を目指すものであり、机上の空論で終わらせない為に実証システム構築までを目標としている。
初年度は、Local Feature Learningと呼ぶ手法を、Deep Learningに併用可能であること、そしてその効果が十分に見込める成果を得ている。
本年度は、連続性を確保できる高次元入力データの特徴空間への写像時のトポロジー保存の確認、入力データに人工的に未観測領域を設定した条件下での特徴空間の調査を中心に進めた。結果としては、局所的には入力データのトポロジー保存が達成されることを確認できたが、特徴空間の広範囲ではトポロジー欠陥が発生してしまうことが観測された。今後、トポロジー欠陥に対応できる手法の検討が急務である。未観測領域設定のデータではでは、先に述べたトポロジー欠陥発生の問題から広範囲な特徴空間を張れず、観測可能な欠陥領域を観測できなかったため、こちらも継続して検討する必要がある状況である。
なお、実証システム構築へ向けた取り組みは、学内等に準備した実験農園を始め、各種センサデータの自動取得が可能となっている。しかしながら、これらの実データへの本研究の適用までは進んでいないため、今後の課題となっている。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
広範囲を対象とした時のトポロジー欠陥が発生しており、このことへの解決策の検討が必要となったために作業が遅れるものと予想されるため
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| Strategy for Future Research Activity |
ネットワークの構成方法や学習時の新たな制約項の追加などを検討したい。
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| Causes of Carryover |
初年度の若干の遅れにより２年目への繰越があり、今年度は計画のスピードに沿って研究を進めたため、前年度繰越分が残る形となった。最終年度はこの遅れを含めてスピードアップを図り研究を完成する予定である。
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