潜在空間最適構成理論の構築と経済学、医学、生成系AIへの応用

2024 Fiscal Year Comments on the Screening Results

• Project/Area Number: 24H00703
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Medium-sized Section 61:Human informatics and related fields
• Research Institution: The University of Tokyo
• Principal Investigator: 山西 健司 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 教授 (90549180)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 朝岡 亮 聖隷クリストファー大学, 看護学研究科, 臨床教授 (00362202) ; 谷戸 正樹 島根大学, 学術研究院医学・看護学系, 教授 (30284037) ; 久野 遼平 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 講師 (60725018) ; 木脇 太一 高知大学, 教育研究部自然科学系理工学部門, 准教授 (70786011)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2027-03-31

Scientific Significance and Expected Research Achievements

AI・データサイエンス分野において、データを埋め込む潜在空間の最適構成に関する統一的な理論を構築することは学術的な意義が高い。さらに、構築した理論を経済、医学、AIの３つの分野に展開することは、本研究の有効性を実証するだけでなく、社会的にも有意義であると考えられる。実現のための研究体制も整っている。