High-Performance Optimization Algorithm based on Machine Learning and Search

Research Project

Project/Area Number	20H04251
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	Institute of Physical and Chemical Research
Principal Investigator	美添一樹国立研究開発法人理化学研究所, 革新知能統合研究センター, ユニットリーダー (80449115)
Project Period (FY)	2020-04-01 – 2025-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2021)
Budget Amount *help	¥17,680,000 (Direct Cost: ¥13,600,000、Indirect Cost: ¥4,080,000) Fiscal Year 2022: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000) Fiscal Year 2021: ¥2,470,000 (Direct Cost: ¥1,900,000、Indirect Cost: ¥570,000) Fiscal Year 2020: ¥8,190,000 (Direct Cost: ¥6,300,000、Indirect Cost: ¥1,890,000)
Keywords	探索 / 機械学習 / 高性能計算 / 最適化 / データマイニング / 並列計算
Outline of Research at the Start	機械学習を他のアルゴリズムを併用することにより、機械学習単独で解くことが難しい複雑な意思決定問題を解くことが可能となっている。しかし高い能力を持つ有望な手法でありながら、適用対象は限られている。一つの理由は、探索アルゴリズムは機械学習と比較して利用が難しいことである。これは実装面の難しさと汎用性の二つの理由がある。もう一つは並列化が容易でない事である。深層学習に代表される近年の有用なアルゴリズムの多くは多数のコアで効率良く動作する並列アルゴリズムである。探索アルゴリズムは有用であるが、並列化が難しいと思われている。この2点を解決し、機械学習＋探索の枠組みを広く普及させることを目指す。