研究課題/領域番号 |
23H01436
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研究種目 |
基盤研究(B)
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配分区分 | 補助金 |
応募区分 | 一般 |
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 | 広島大学 |
研究代表者 |
永原 正章 広島大学, 先進理工系科学研究科(工), 教授 (90362582)
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研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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配分額 *注記 |
18,850千円 (直接経費: 14,500千円、間接経費: 4,350千円)
2023年度: 7,280千円 (直接経費: 5,600千円、間接経費: 1,680千円)
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キーワード | 機械学習 / XAI / 最適制御 / データ分析 / サイバーフィジカルシステム |
研究開始時の研究の概要 |
機械学習におけるモデルの説明可能性は,予測結果の信頼性を高めるために必須の性質であり,近年盛んに研究されている.特にサイバーフィジカルシステムなど物理系とのインタラクションの中で機械学習モデルが利用される状況では,物理的な説明可能性が,系の安定性や安全性の解析において重要である.本研究では,物理的な説明可能性を機械学習モデルに持たせるために,物理系の微分方程式および物理的制約を陽に考慮した機械学習モデルを導入し,最適制御問題として定式化する.また本手法の有効性を実システムにおいて検証するために人流・交通流の計測データにもとづく行動予測を行う.
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