2020 Fiscal Year Research-status Report
学習結果を説明可能な要約文章作成を実現にする高速論理型機械学習器の開発の提案
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19K12105
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| Research Institution | Tokyo University of Science |
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Principal Investigator |
西山 裕之 東京理科大学, 理工学部経営工学科, 教授 (80328567)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
秦野 亮 東京理科大学, 理工学部経営工学科, 助教 (50808657)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 高速論理型機械学習器 / 要約文章作成 / 分散人工知能 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、人間の熟考に基づく知恵を正確に抽出することを目的として、高精度なルール生成を短時間で可能にするために，論理型機械学習器を分散処理により高速化させるとともに、分散処理する学習器どうしを協調させることにより学習過程の精度向上を可能にする協調型分散手法を提案することを目的としている。
令和2年度は昨年度に設計した通信プロトコルを実装した協調用通信プロトコルを実装した協調モジュールの設計を実施することで、並列学習中のILP学習器のパラメータ調整および訓練データ内の重要度を有する要素データの共有を可能にした。これにより、並列学習中における協調を実現し、その結果、本協調用通信プロトコルを利用しない並列学習と比較して、総学習時間を短縮することに成功した。また、令和2年度では要約文章作成モジュールの設計も行った。本モジュールでは、学習結果により得られた可読ルールを新たなデータに対する適用を行い、その結果、適用されたルールの内容に応じて日本語文章で要約情報を作成する機能を実装した。本研究成果を酪農における子牛の発育等に関するルールに適用した結果、ルールを用いた判定結果に基づき単純に発育の良し悪しを示すだけでなく、その判定理由を要約情報として説明することにより、発育の良いと判断された子牛が、どのような過程で成長をしてきたかを説明することで、酪農家への具体的な助言を与えることが可能となった。
本研究成果の一部は、国際会議（25th International Symposium on Artificial Life and Robotics AROB 26th 2021）にて発表を行った。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
分散処理する学習器どうしを協調させることにより学習過程の精度向上を可能にする協調型分散手法を実現するために、昨年度は「ILPにおける仮説生成過程の各プロセスの実行時間調査」、および、「協調処理に必要となる協調用通信プロトコルの設計」を実施した。本年度（令和2年度）も、計画通りに、昨年度に設計した通信プロトコルを実装した協調用通信プロトコルを実装した協調モジュールの設計を実施することで、並列学習中のILP学習器のパラメータ調整および訓練データ内の重要度を有する要素データの共有を可能にした。これにより、並列学習中における協調を実現し、その結果、本協調用通信プロトコルを利用しない並列学習と比較して、総学習時間を短縮することに成功した。また、令和2年度では要約文章作成モジュールの設計も行った。本モジュールでは、学習結果により得られた可読ルールを新たなデータに対する適用を行い、その結果、適用されたルールの内容に応じて日本語文章で要約情報を作成する機能を実装した。本研究成果を酪農における子牛の発育等に関するルールに適用した結果、ルールを用いた判定結果に基づき単純に発育の良し悪しを示すだけでなく、その判定理由を要約情報として説明することにより、発育の良いと判断された子牛が、どのような過程で成長をしてきたかを説明することで、酪農家への具体的な助言を与えることが可能となった。本研究成果の一部は、国際会議（25th International Symposium on Artificial Life and Robotics AROB 26th 2021）にて発表を行った。
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| Strategy for Future Research Activity |
最終年度（令和3年度）は、分散処理する学習器どうしを協調させることにより学習過程の精度向上を可能にする協調型分散手法を応用するために、前年度に設計した両モジュールを実装した高速論理型並列機械学習システムをクラウド環境上で設計および実装し、クラウド環境で運用可能なシステムとして研究開発を行う。本実験過程において、酪農分野、安全運転分野を始め、様々な分野の問題に対する論理的な機械学習を実施し、高速に高精度なルール生成を可能にするとともに、得られたルール情報の要約文章、さらにはルールの適用結果に対する要約文章の作成実験を行う。
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| Causes of Carryover |
令和2年度は新型コロナウイルスの影響により国際会議の開催が中止もしくはオンライン開催となり、その結果、旅費に関する支出が無くなってしまった。また、新型コロナウイルスの影響により、学生の研究室への入室も制限されたため、学生アルバイトへの支出も予定より減少した。令和3年度は、本予算も組み込み、国際会議への出張および学生アルバイトを実施する予定である。
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