複雑な関係データに基づく意思決定のための機械学習研究

Research Project

Project/Area Number	20H04244
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
Allocation Type	Single-year Grants
Section	一般
Review Section	Basic Section 61030:Intelligent informatics-related
Research Institution	Kyoto University
Principal Investigator	鹿島久嗣京都大学, 情報学研究科, 教授 (80545583)
Project Period (FY)	2020-04-01 – 2024-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2021)
Budget Amount *help	¥17,550,000 (Direct Cost: ¥13,500,000、Indirect Cost: ¥4,050,000) Fiscal Year 2022: ¥3,510,000 (Direct Cost: ¥2,700,000、Indirect Cost: ¥810,000) Fiscal Year 2021: ¥5,070,000 (Direct Cost: ¥3,900,000、Indirect Cost: ¥1,170,000) Fiscal Year 2020: ¥5,460,000 (Direct Cost: ¥4,200,000、Indirect Cost: ¥1,260,000)
Keywords	人工知能 / 機械学習 / グラフ深層学習 / 因果推論
Outline of Research at the Start	社会実装が進む機械学習技術が一層の発展を遂げるために必要なのが、現実世界に現れる複雑なデータへの対応と、これらに基づく意思決定への直接的貢献である。本研究では、機械学習の適用範囲を一層拡大するべく、複雑な関係構造をもつデータを扱うグラフ深層学習法を発展させるとともに、より直接的に意思決定に寄与するデータ解析手法として、因果推論に着目し、様々な複雑な状況に対応できる因果効果推定法の研究を行う。