学習過程情報に基づき理由を説明可能な高速論理型機械学習器の開発の提案

• 研究課題/領域番号: 24K15095
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分61030:知能情報学関連
• 研究機関: 東京理科大学
• 研究代表者: 西山 裕之 東京理科大学, 創域理工学部経営システム工学科, 教授 (80328567)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円); 2026年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円); 2025年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円); 2024年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
• キーワード: 論理型機械学習器 / 説明可能AI / 分散人工知能

研究開始時の研究の概要

本研究分野において、既に提案者は、世界で初めて、帰納論理プログラミングの台数効果超えを可能にする並列処理手法を実現している。本提案では、本並列処理手法を土台として、学習過程に得られる背景知識間の関係情報を共有させ、特徴量の調節や再学習を自律的に実施する協調分散手法を提案するとともに、システムとして設計および実装を行う。本提案では、論理型機械学習器として代表的な帰納論理プログラミング（Inductive Logic Programming: 以降ILP）を本設計および実装の対象とする。