| 研究分担者 |
WALLACE Mark Imperial College, ICーParc, Principal
RICHARDS Bar Imperial College, ICーParc, Professor
犬塚 信博 名古屋工業大学, 工学部, 講師 (10221780)
世木 博久 名古屋工業大学, 工学部, 教授 (90242908)
鈴木 〓雄 (鈴木 いく雄) 名古屋工業大学, 工学部, 教授 (10023152)
MARK G. Wall Imperial College. ICーParc, Principal
BARRY Richar Imperial College. ICーParc, Professor
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| 配分額 *注記 |
3,700千円 (直接経費: 3,700千円)
1998年度: 1,300千円 (直接経費: 1,300千円)
1997年度: 1,200千円 (直接経費: 1,200千円)
1996年度: 1,200千円 (直接経費: 1,200千円)
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| 研究概要 |
人工知能システムにおけるマルチメディア情報に関して,超並列処理を行なうため,必要な要素技術毎に次のとおり研究を行なった.
1. 知的描画アルゴリズムにおける感性表現手法の研究
マルチメディア情報を人工知能システムにおいて理解し,知的に解釈・表現するアルゴリズム等を検討してきた.また,別途研究してきた認識システム,帰納学習システムを用いて高次の処理を実現した.また,感性表現として芸術分野での応用を行なった.
2. 音楽情報処理手法の研究
まず,画像の圧縮・進展をフラクタル技術によって行なう方法を発展させ,音楽の作曲・編曲に応用する技術を開発した.さらに,これを音楽の全体の構成を含めて検討し直すことで,音楽の他の構成要素についてもその構造から検討し,多声の音楽として生成・表現できるシステムを開発した.
3. 戦略的問題解決法を用いた問題解決手法の開発
戦略的知識を帰納し,これを問題解決に利用する手法を一般の問題解決の枠組に適用し,その効果と有効性を示した.また進化学習方などの手法を用いた同様の方法も検討してきた.これらを統合することは今後の課題である.
4. 帰納学習法の超並列化アルゴリズムを利用した知識獲得
メディアの分類,知的解釈等のため,帰納学習手法を実現するため,これを超並列化するための方法を検討した.並列化手法として3通りの方法を実装し比較検討し,相当の成果を得ていると考える.さらに大規模の応用に効率的に対応できる手法の開発は今後に残される.
5. 高次推論超並列化技術を用いた高速仮説推論の研究
仮説推論を取り上げ超並列処理技術による高速化,また,現実な環境への応用のため,計算機網によって継れた環境において並列計算を実現する研究を行なってきた.現実の計算機網では多くのタスクが同時に実行されるが,こうした動的環境で良好に動作する並列手法の開発を行なった.
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