| Project/Area Number |
20H04168
|
|---|
| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
|
| Allocation Type | Single-year Grants |
|---|
| Section | 一般 |
|---|
| Review Section |
Basic Section 60050:Software-related
|
|---|
| Research Institution | Kyushu University |
|---|
Principal Investigator |
馬 雷 九州大学, システム情報科学研究院, 准教授 (70842061)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
石川 冬樹 国立情報学研究所, アーキテクチャ科学研究系, 准教授 (50455193)
佐藤 周行 東京大学, 情報基盤センター, 准教授 (20225999)
趙 建軍 九州大学, システム情報科学研究院, 教授 (20299580)
鵜林 尚靖 九州大学, システム情報科学研究院, 教授 (80372762)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
|
| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2020)
|
| Budget Amount *help |
¥17,680,000 (Direct Cost: ¥13,600,000、Indirect Cost: ¥4,080,000)
Fiscal Year 2021: ¥5,200,000 (Direct Cost: ¥4,000,000、Indirect Cost: ¥1,200,000)
Fiscal Year 2020: ¥7,410,000 (Direct Cost: ¥5,700,000、Indirect Cost: ¥1,710,000)
|
|---|
| Keywords | 深層学習システム / ソフトウエア解析 / ソフトウエアテスト / ソフトウエア修復 / 回帰型ニューラルネットワーク |
|---|
| Outline of Research at the Start |
深層学習(DL)は画像処理、音声認識、自然言語処理、及ひ囲碁なとの応用面て華々しい成功をおさめ、自動運転車やロボットなと、社会基盤に関わる重要な分野ての成果か益々期待されている。それと同時に、DLシステムにおける障害か発生する場合、社会に巨大な災害をもたらす可能性かあるため、その信頼性と安全性に対する要求か益々高くなっている。本研究ては、ステートフル深層学習システム(RNN)に対する系統的解析と修復技術の確立を目的としている。本研究の進展により、RNNにおける系統的な解析やテスト技術とその支援環境か整い、信頼性と安全性の高いRNNシステムを構築することか期待てきる。
|
