| 研究課題/領域番号 |
16K00337
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
ソフトコンピューティング
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| 研究機関 | 兵庫県立大学 |
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研究代表者 |
松井 伸之 兵庫県立大学, 工学研究科, 特任教授 (10173783)
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| 研究分担者 |
礒川 悌次郎 兵庫県立大学, 工学研究科, 准教授 (70336832)
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| 研究協力者 |
幸田 憲明
伊丹 哲郎
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2018年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2017年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2016年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | 量子ビットニューロン / 四元数表示ニューラルネットワーク / 量子ダイナミクス / 時系列予測 / 搬送システム / 群ロボット / 量子計算知能 / 四元数ニューラルネットワーク / ブラウン運動 / 予測システム / 複素数表示 / 四元数 / ニューラルネットワーク / シュレディンガー方程式 / 量子波動 / 四元数極表示 / 量子論理ゲート / カオス時系列予測 / 量子粒子群最適化 / 量子バイオロジー / 臭気識別 / ソフトコンピューティング / 計算知能 / 量子情報 |
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| 研究成果の概要 |
本課題では、四元数に基づく量子計算知能記述法や量子力学的手法によるダイナミックマクロシステム記述の探究並びに量子生物知能としての実システム応用の探究を相互に関連させながら研究を進め、その結果、量子ビットニューロンモデルのもつれ効果の示唆や時系列予測における優位点を明示できた。さらにその拡張型モデルや深層化モデルの端緒を得るとともに、連想記憶型やExtreme学習における四元数表示の有効性の吟味も行い得た。また量子力学的手法による群ロボットの搬送システムを開発し、その性能評価を行い得た。実システム応用の探究としては、量子バイオロジーにヒントを得た臭気識別の端緒や疾病予測システムの構築も行い得た。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
得られた結果はまだ十分でなく、今後の精査とともに理論的根拠も明確にしていくことが課題として残ったが、本課題で達成し得た全体としての研究成果は、計算知能アルゴリズムに新展開をもたらす独創的な成果であると考えている。
また「量子力学的手法によるシステムと制御」と題した関連学会のテクノシリーズの書籍出版並びに招待講演も行い得て、本課題でめざした新手法の普及も達成できたと考えている。これらのことから、専門分野での一定の高い評価が得られたこと、そして社会的にも研究成果を発信できたことは当該分野に顕著な貢献をなし得たと考えている。
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