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数理モデルを融合したスーパーバイザ型人工知能

Research Project

Project/Area Number 19K21970
Research Category

Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)

Allocation TypeMulti-year Fund
Review Section Medium-sized Section 21:Electrical and electronic engineering and related fields
Research InstitutionNagoya University

Principal Investigator

東 俊一  名古屋大学, 工学研究科, 教授 (40420400)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 浅井 徹  名古屋大学, 工学研究科, 准教授 (30314363)
有泉 亮  名古屋大学, 工学研究科, 助教 (30775143)
Project Period (FY) 2019-06-28 – 2022-03-31
Project Status Granted (Fiscal Year 2020)
Budget Amount *help
¥6,240,000 (Direct Cost: ¥4,800,000、Indirect Cost: ¥1,440,000)
Fiscal Year 2021: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
Keywords人工知能 / 数理モデル / 制御理論
Outline of Research at the Start

近年,深層学習に大きな注目が集められ,人工知能の研究が爆発的な勢いで行われている.しかしながら,人工知能によって導き出された答えがいかに正しくても,現状ではその理由を説明できないと言われており,このことが実用化への障害になることもある.そこで,本研究では,人工知能の安全性と安心感を実現する方法の開発へ挑戦する.特に,人工知能(予測器)に,数理モデルに基づくスーパーバイザと呼ばれる装置を取り付け,人工知能を管理する枠組みの開発を目指す.

Outline of Annual Research Achievements

金年,深層学習に大きな注目が集められ,人工知能の研究が盛んに行われている.しかしながら,人工知能によって導き出された答えがいかに正しくても,現状ではその理由を説明できないと言われており,このことが実用化への障害になることもある.そこで,本研究では,人工知能の安全性と安心感を実現するために,人工知能(予測器)に,数理モデルに基づくスーパーバイザと呼ばれる装置を取り付け,人工知能を管理する枠組みの開発を目指している.
今年度は,スーパーバイザ型人工知能について以下の2つの成果を得た.
(1) スパース再構成で正確な解が得られない場合に,スーパーバイザーから解を直接観測する方法を開発した.(2)予測情報とモデルを組み合わせて目標値を補正する方法を開発した.

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

予想通りの成果が得られたことと,一部予想外の展開がなされているため.

Strategy for Future Research Activity

申請時と予定通りに進めるが,一部予想外の展開がなされているためその方向にも発展させる

Report

(2 results)
  • 2020 Research-status Report
  • 2019 Research-status Report

Research Products

(6 results)

All 2021 2020 2019

All Journal Article (1 results) (of which Peer Reviewed: 1 results,  Open Access: 1 results) Presentation (5 results)

  • [Journal Article] Prediction governors: Optimal solutions and application to electric power balancing control2021

    • Author(s)
      Minami Yuki、Azuma Shun‐ichi
    • Journal Title

      IET Control Theory & Applications

      Volume: 0 Pages: 0-0

    • DOI

      10.1049/cth2.12129

    • Related Report
      2020 Research-status Report
    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Presentation] Consensus Control of Multi-hopping-rover Systems2021

    • Author(s)
      S. Takekuma, S. Azuma, R. Ariizumi, and T. Asai
    • Organizer
      4th International Symposium on Swarm Behavior and Bio-Inspired Robotics,
    • Related Report
      2020 Research-status Report
  • [Presentation] Data-driven Sparse Event-triggered Control of Unknown Systems2021

    • Author(s)
      [4] I. Banno, S. Azuma, R. Ariizumi, and T. Asai
    • Organizer
      2021 American Control Conference
    • Related Report
      2020 Research-status Report
  • [Presentation] Detection of Defaulting Participant in Demand Response Based on Evaluation of Default Possibility2020

    • Author(s)
      許,東,小林,山口,有泉,浅井
    • Organizer
      第63回自動制御連合講演会
    • Related Report
      2020 Research-status Report
  • [Presentation] 未知システムに対するデータ駆動型イベントトリガード制御2020

    • Author(s)
      坂野,東,有泉,浅井
    • Organizer
      第7回制御部門マルチシンポジウム,徳島
    • Related Report
      2019 Research-status Report
  • [Presentation] デュアル制御器による高速・高精度な被覆制御2019

    • Author(s)
      伊藤,東,有泉,浅井
    • Organizer
      第62回自動制御連合講演会, 札幌
    • Related Report
      2019 Research-status Report

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Published: 2019-07-04   Modified: 2021-12-27  

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