| 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 2020)
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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 | 人工知能 / 数理モデル / 制御理論 |
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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 |
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．
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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
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．
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| 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
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Report
(2 results)
Research Products
(6 results)
