| 研究課題/領域番号 |
21K04112
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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 | 慶應義塾大学 |
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研究代表者 |
足立 修一 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 教授 (40222624)
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| 研究分担者 |
丸田 一郎 京都大学, 工学研究科, 准教授 (20625511)
川口 貴弘 群馬大学, 大学院理工学府, 助教 (00869844)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2023年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2022年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2021年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | 非線形システム同定 / 深層学習 / 周波数 / 制御 / モデル縮約 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
AI の分野で機械学習が活発に研究されている。機械学習の中心テーマは「深層学習」であり，特に画像認識や自然言語処理において精力的に研究されている。AI の得意分野が明らかになってきた一方で，まだ研究が十分でない分野もある。その一つが制御理論で対象としている動的システムである。機械学習を制御理論の言葉で置き換えると，本研究でターゲットとする非線形動的システム同定になる。この非線形動的システムの同定問題において，線形制御理論で重要な「周波数」を活用することが本研究のポイントである。そして，さまざまな実システムに対して非線形システム同定の適用を考察する。
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| 研究成果の概要 |
機械学習の適用検討が十分でないものに非線形動的システムがある．この非線形動的システム同定問題に対して，新しいモデル縮約法を提案することを目的とした．本研究では，計算負荷を切り替え可能な深層ニューラルネットワーク（DNN）を１回の学習で構築する方法を提案し，数値例を通してその有効性を確認した．また，機械学習で研究されている問題を制御理論の枠組みで解釈することにより，新たな知見を得た．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
現在活発に研究されているAIの分野の機械学習は，制御理論の分野では非線形システム同定に対応する．二つの分野の共通点が多いにも関わらず，それらの融合研究は進んでいない．本研究では，制御理論の視点から機械学習を考察することにより，さまざまな知見を得ることができた．また，申請者が長年研究を進めてきた，本研究に関連するシステム同定の著書をまとめており，その社会的意義は大きいと思われる.
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