| Project/Area Number |
19K21970
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Medium-sized Section 21:Electrical and electronic engineering and related fields
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| Research Institution | Nagoya University |
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Principal Investigator |
東 俊一 名古屋大学, 工学研究科, 教授 (40420400)
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| 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)
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| Project Period (FY) |
2019-06-28 – 2022-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2019)
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| 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)
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| Keywords | 制御理論 / 人工知能 |
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| 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．
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| Outline of Annual Research Achievements |
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）マルチエージェントシステムの被覆制御を実現する制御器としてのスーパーバイザ型人工知能を開発した．これは，最近傍のエージェントから離れるだけのシンプルな機能をもつ人工知能に，ボロノイ重心に移動するスーパーバイザを組み合わせたものである．これにより，必ずしも高い性能をもたない人工知能の機能を，スーパーバイザによって性能保証できることがわかった．
（２）未知の線形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を開発した．この方法では，人工知能として状態フィードバック，スーパーバイザとしてイベント駆動器を設定する．そして，状態のオンライン情報を利用し，スーパーバイザの学習を行い，システム全体の漸近安定化を保証する．
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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
当初予定の通り進行しているため
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| Strategy for Future Research Activity |
本研究では３つの課題を設定している：（課題１）スーパ―バイザの設計法の開発，（課題２）スーパーバイザ型人工知能の理解と動作保証，（課題３）自動車のエンジン制御での評価．
今年度の研究において，やや限られた対象に対してではあるが，課題１と課題２に取り組み，基礎的成果を得ている．今後は，それらを一般化するとともに，課題３に取り組んでいく予定である．
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Report
(1 results)
Research Products
(2 results)
