大規模ネットワークの理解・操作をデータから実現するマルチレート/マルチループ制御
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22K04158
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 21040:Control and system engineering-related
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| Research Institution | University of Hyogo |
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Principal Investigator |
佐藤 孝雄 兵庫県立大学, 工学研究科, 教授 (00347527)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
川口 夏樹 兵庫県立大学, 工学研究科, 助教 (90824392)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2025: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2023: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2022: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
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| Keywords | データ駆動 / マルチレート / マルチループ / 最適化 / ネットワーク |
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| Outline of Research at the Start |
データから大規模ネットワーク全体を直接理解・制御するトップダウン型の手段となるデータ科学の基礎研究として、周期が異なる複数の制御ループが相互接続されたマルチレート/マルチループ(MR/ML)系に対する研究を行う。データ駆動型制御手法は制御データから直接解析・設計が行えるため、MR/ML系のように複雑な系に対する有用な手段となる。本研究では、データからMR/ML系の解析と設計を実現する方法について研究を行い、機械系の代表的なMR/ML系であるモーションシステムへ適用し、研究成果の検証を行う。
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| Outline of Annual Research Achievements |
データから大規模ネットワーク全体を直接理解・制御するトップダウン型の手段となるデータ科学の基礎研究として，周期が異なる複数の制御ループが相互接続されたマルチレート/マルチループ系に対する研究を行った．このような複雑な系に対しては，個々の構成要素の理解に基づいて集合全体を理解して設計するモデルベース手法はその手間と費用がかかるばかりではなく，それらを統一的に扱うことは困難であった．そこで，本研究では，制御データから直接解析・設計が行えるデータ駆動型制御手法によるアプローチについて検討した．しかしながら，従来はマルチレート/マルチループ系に対する有用なデータ駆動設計法は提案されていなかったため，新たにその設計方法について検討を行った．
さらに，個別の対象の振る舞いだけでなくそれを取り囲む全体の振る舞いを捉えるためには，構成する各要素を専門的に研究した上でそれらの結果を統合的に検討することが考えられる．しかし，全ての要素を網羅した研究を少数の研究者のみで達成するのは現実的には困難であるが，制御工学の知見を用いることで分野の違いを意識することなく対象の振る舞いを抽象化し一般化することが可能となる。このような背景から、制御工学的な見地に立脚して大規模ネットワークとして表せる世界の振る舞いを理解し、操る方法を検討することは制御工学の研究者だけでなく、社会学、経済学、医療分野等においても必要とされている課題であると考えられる。
以上から，多種多様な要素が互いに結びついたマルチレート/マルチループ系として表せる大規模ネットワーク全体をデータによって理解・制御することを工学的に解決することが求められる。本研究では、このような課題に対し、多種多様な要素が互いに結びついたマルチレート/マルチループ系として表せる大規模ネットワーク全体をデータによって理解・制御することを工学的に解決する。
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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
機械・電気系のようにその構成要素を分割して全体の把握が比較的容易な分野とは異なり，自然界や人体などは個々の要素の理解だけでは全体の理解・把握が容易ではない．本研究ではこのように個々の理解だけではその把握・制御が困難な系に対する検討を新たに行った．本研究では入出力のデータのみから人体を制御する方法について新たに検討した．過去の研究では人体の動特性を同定した上で設計を行っていた．しかし，この方法では被験者の負担が非常に大きいため，全ての人々にとって利用可能な技術とは言い難い．それに対して本研究では，従来の方法に比べ被験者の負担が少ない方法について検討している．
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| Strategy for Future Research Activity |
これまでは機械・電気系のように個々の分析が可能な制御対象について検討してきたが，今後は人体のように様々な要素が相互に結びついてその理解が容易でない系に対しさまざまなデータ駆動アプローチによる理解と制御を行う方法について検討を行う予定である．
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Report
(2 results)
Research Products
(43 results)
