研究課題
基盤研究(C)
Neural ODEは連続ダイナミクスを表現可能な深層学習である。一般的なニューラルネットワークは有限回の変換(層)の組み合わせで構成されるが、Neural ODEは常微分方程式を使った関数を層として利用する。本研究では、Neural ODEを活用した最適制御問題の解法および誘導制御則、これらを応用した宇宙ミッション設計手法を提案することで、情報科学分野の革新的技術と宇宙工学分野の誘導制御技術の融合による新たなイノベーションを実現する。