意思決定・知識発見を行うアルゴリズムの低感度化

• 研究課題/領域番号: 24K02903
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分60010:情報学基礎論関連; 小区分60020:数理情報学関連; 合同審査対象区分:小区分60010:情報学基礎論関連、小区分60020:数理情報学関連
• 研究機関: 国立情報学研究所
• 研究代表者: 吉田 悠一 国立情報学研究所, 情報学プリンシプル研究系, 教授 (50636967)
• 研究分担者: 原 聡 大阪大学, 産業科学研究所, 准教授 (40780721)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2029-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 18,590千円 (直接経費: 14,300千円、間接経費: 4,290千円); 2028年度: 3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円); 2027年度: 3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円); 2026年度: 4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円); 2025年度: 4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円); 2024年度: 3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
• キーワード: 低感度アルゴリズム / 最適化 / 近似アルゴリズム

研究開始時の研究の概要

アルゴリズムの感度が高い、即ち入力の微小な変化に対して出力が大きく変化すると、意思決定や知識発見における安全性・効率性・再現性が損なわれてしまう。この状況を打破するためにアルゴリズムに対して感度の面から研究を行う。具体的には、あらゆる最適化問題に対して近似性能と感度のトレードオフを明らかにし、アルゴリズムの感度という概念を安全性・効率性・再現性を担保する手法として確立させる。