| 研究課題/領域番号 |
18K04222
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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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| 審査区分 |
小区分21040:制御およびシステム工学関連
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| 研究機関 | 株式会社豊田中央研究所 |
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研究代表者 |
伊藤 優司 株式会社豊田中央研究所, 量子デバイス研究領域, なし (10613565)
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| 研究分担者 |
藤本 健治 京都大学, 工学研究科, 教授 (10293903)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2020年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2019年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2018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 | データ駆動型制御 / 確率最適制御 / 機械学習 |
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| 研究成果の概要 |
本研究は、複雑な対象を表現可能なデータ駆動型モデルに対する制御理論の構築を目的として取り組んだ。ガウス過程等の非線形性と不確かさを表現可能な機械学習モデル、確率パラメータをもつ非線形システムに対して、安定性や統計的制御性能を考慮した解析・制御設計手法を構築した。また、様々な不確かさを表現可能な線形確率システムに対する安定性解析や制御設計手法の構築も行い、これらは非線形系への拡張が期待される。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
機械学習の発展によりガウス過程等のデータ駆動型モデルが注目されており、そのようなモデルを用いて制御則を設計する試みがされている。しかしながら、データ駆動型モデルは高い表現力と代償に複雑な関数で構成されているため、従来の制御理論を用いても統計的最適性や安定性を保証した制御則を設計する事は困難である。本研究で構築した理論はこの問題を解決するための手法であると共に、今後の更なる発展が期待される。また、個体差が大きく外乱にも弱いナノスケールデバイス等、非線形特性や不確かさ（ばらつき）をあわせ持つ複雑な対象を制御する要求に対して、本研究成果の活用が期待される。
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