| 研究課題/領域番号 |
24K22328
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| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
中区分61:人間情報学およびその関連分野
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| 研究機関 | 国立研究開発法人情報通信研究機構 |
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研究代表者 |
西田 知史 国立研究開発法人情報通信研究機構, 未来ICT研究所脳情報通信融合研究センター, 主任研究員 (90751933)
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| 研究期間 (年度) |
2024-06-28 – 2026-03-31
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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 |
6,500千円 (直接経費: 5,000千円、間接経費: 1,500千円)
2025年度: 3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2024年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
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| キーワード | 説明可能AI / 深層ニューラルネット / 脳 / 認知過程 / fMRI |
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| 研究開始時の研究の概要 |
深層ニューラルネット（DNN）の内部情報と脳活動の対応関係を獲得して、任意の視覚・言語入力に対するDNNの情報処理過程を脳活動の時空間パターンとして可視化し、脳の情報処理過程に置き換えて認知的な解釈を可能にするための技術を開発する。本研究の開発技術は、既存の説明可能AI（XAI）技術とは一線を画す、脳の情報処理の観点から人間にとって理解しやすい多角的な解釈を与える技術として、XAIに変革をもたらす。これにより、DNNの解釈可能性を著しく向上させるだけでなく、DNNと脳の相同性と差異を明確化するとともに、DNNに脳らしい振る舞いをもたせる重要な評価指標を提供する。
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