情報の取得を包含した制御理論と統計的学習理論の融合数理基盤

2021 Fiscal Year Comments on the Screening Results

• Project/Area Number: 21H04875
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Medium-sized Section 60:Information science, computer engineering, and related fields
• Research Institution: Kyoto University
• Principal Investigator: 加嶋 健司 京都大学, 情報学研究科, 准教授 (60401551)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 蔡 凱 大阪公立大学, 大学院情報学研究科, 教授 (20728266) ; 河野 佑 広島大学, 先進理工系科学研究科(工), 准教授 (40743034)
• Project Period (FY): 2021-04-05 – 2026-03-31

Summary of the Research Project

データ駆動型の制御システム設計は、非線形性や環境変化への柔軟な対応力から適用範囲が拡大する一方、スケーラビリティの限界という課題がある。この課題を克服するために、ドメイン知識やデータ取得戦略を包括したシステム制御理論の手法開発と実応用検証、さらには数理基盤の構築を行う研究である。

Scientific Significance and Expected Research Achievements

機械学習と調和する制御理論を構築するだけでなく、数理基盤の確立により機械学習で問題となるブラックボックス性を緩和することも視野に入れている点が評価できる。本研究で扱うモデルベースの強化学習を用いたシステム制御は、学術的にも産業界での応用においても意義のある研究である。