| 研究課題/領域番号 |
21K21301
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| 研究種目 |
研究活動スタート支援
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
1001:情報科学、情報工学およびその関連分野
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| 研究機関 | 東北公益文科大学 (2022)
国立情報学研究所 (2021) |
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研究代表者 |
金子 朋子 東北公益文科大学, 公私立大学の部局等, 研究員 (60906345)
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| 研究期間 (年度) |
2021-08-30 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
2022年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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 | 事故分析手法 / AIシステム / 社会技術システム / CAST / 自動運転 / セキュリティ・レジリエンス / FRAM / 意思決定インテリジェンス / STAMP S&S / 安全性 / セキュリティ / AI / DNN / リスクマネジメント |
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| 研究開始時の研究の概要 |
社会インフラのシステムにおける事故は多大な影響を社会に与え，同じような事故は繰り返し起きている．一方、現状のAIは，その品質，特に安全性や信頼性に対して大きな懸念がある．AIの動作は安全保証しがたく，AIシステムである自動運転は実証段階において，複数の人身事故が発生している．
そこでデジタル社会に与える影響をモデリングし,社会技術システムの新たな事故分析方法の確立を目指す．特に機械学習技術を用いたAIの実用化が促進され、システムに組み込まれることで事故原因となってきているため,自動運転を中心にAIを含んだCPS(Cyber-Physical System)の事故分析手法の研究とする．
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| 研究成果の概要 |
事故は社会インフラに多大な影響を社会に与え，現状のAIは，特に安全性や信頼性に対して大きな懸念がある．この解決のために事故分析手法CASTの拡張分析手順の研究やAIシステムの事故分析を行った．さらにソフトウェア起因の分析を，意思決定インテリジェンスとして実施できることを目指した研究をした．その結果、新たに「Naturally Decision Intelligence」と名付けた同期型意思決定インテリジェンスを導出した．これは複雑なAIシステムにおいて,人間の同期的思考に模して,的確な判断ができる構造を探求したものであり，特に同期的に制御が必要な自動運転などのAIシステム基盤に適している．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
事故は社会インフラに多大な影響を社会に与え，同じような事故は繰り返し起きている．一方、現状のAIは，特に安全性や信頼性に対して大きな懸念がある．AIの動作は安全保証しがたく，AIシステムである自動運転は実証段階において，複数の人身事故が発生している．この状態の解決のために本研究では，事故分析手法CASTの拡張分析手順の研究やAIシステムの事故分析を行った．
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