| 研究課題/領域番号 |
23K21657
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| 補助金の研究課題番号 |
21H03420 (2021-2023)
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 基金 (2024)
補助金 (2021-2023) |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分60050:ソフトウェア関連
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| 研究機関 | 国立情報学研究所 |
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研究代表者 |
石川 冬樹 国立情報学研究所, アーキテクチャ科学研究系, 准教授 (50455193)
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| 研究分担者 |
前澤 悠太 株式会社Udzuki(研究部), 研究部, 部長 (90759771)
Zhang Xiaoyi 国立情報学研究所, アーキテクチャ科学研究系, 特任研究員 (70883528)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
16,900千円 (直接経費: 13,000千円、間接経費: 3,900千円)
2024年度: 4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2023年度: 4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2022年度: 4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2021年度: 4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
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| キーワード | 深層学習 / 欠陥局所化 / プログラム自動修正 / デバッグ / Fault Localization |
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| 研究開始時の研究の概要 |
自動運転など品質が非常に重要となる領域も含め深層学習の産業応用が追求されているが，Deep Neural Network（以後DNN）の複雑さ・ブラックボックス性から，品質の保証や向上が難しい．本研究では，DNNにおいて要求の一部分と実装の一部分を対応づけるトレーサビリティーを実現する技術に取り組む．焦点として，DNNの内部挙動のパターンや多様性をとらえる指標を用いることで，それらがどう要求充足の程度，すなわち品質に関連するかを追求し，この関連性を用いたテスト技術やデバッグ技術を確立する．これにより，対象システム固有の要求に応じて意義ある品質の評価や改善を効果的・効率的に行えるようにする．
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| 研究実績の概要 |
機械学習，特に深層学習の技術進歩を受け，自動運転など品質が非常に重要となる領域も含め様々な産業応用が追求されている．一方で，深層学習で用いるDeep Neural Network（以後DNN）は，その複雑さ・ブラックボックス性から，品質の保証や向上の困難さが指摘されている．本研究では，DNNにおいて要求の一部分と実装の一部分を対応づけるトレーサビリティーを実現する技術に取り組む．本研究の焦点として，DNNの内部挙動のパターンや多様性をとらえる指標を用いることで，それらがどう要求充足の程度，すなわち品質に関連するかを追求する．その上でこの関連性を用いたテスト技術やデバッグ技術を確立する．これにより，対象システム固有の要求に応じて意義ある品質の評価や改善を効果的・効率的に行うことができるようにする．
本年度（2023年度）においては，産業界の要望を踏まえたベンチマークでの評価を通し，これまでに構築した，DNNの振る舞いに関する分析・修正手法を深化させた．自動車業界の企業やAIベンダーの企業において，プロジェクト固有のニーズや，ステークホルダーが重視する点をヒアリングし，それらを踏まえた実証的な評価を行うとともに，そのフィードバックを手法の実装に反映する検討を行った．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
1: 当初の計画以上に進展している
理由
産業界との議論、旗艦国際会議での論文発表などを順調に行うことができた。
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| 今後の研究の推進方策 |
これまでの成果について得られたフィードバックを反映しつつ、最終的な成果が広く利用可能になるように整備する。
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