モビリティAIを対象としたディペンダブル・コンティニュアム基盤の実現

• 研究課題/領域番号: 25H01125
• 研究種目: 基盤研究(A)
• 配分区分: 補助金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 中区分60:情報科学、情報工学およびその関連分野
• 研究機関: 早稲田大学
• 研究代表者: 鷲崎 弘宜 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (70350494)
• 研究分担者: 吉岡 信和 早稲田大学, 理工学術院総合研究所(理工学研究所), 客員上級研究員(研究院客員教授) (20390601) ; 林 晋平 東京科学大学, 情報理工学院, 教授 (40541975) ; 鵜林 尚靖 早稲田大学, 理工学術院, 教授(任期付) (80372762)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2030-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 46,020千円 (直接経費: 35,400千円、間接経費: 10,620千円); 2025年度: 10,010千円 (直接経費: 7,700千円、間接経費: 2,310千円)
• キーワード: AI工学 / 機械学習工学 / 自動車ソフトウェア工学 / AIディペンダビリティ / AIセキュリティ

研究開始時の研究の概要

モビリティAIシステムを安全安心なものとするためには、AIの非決定性や不確実性に伴いデータからAIモデル、システムの外部影響に至るまでレイヤを超えて存在するディペンダビリティ上のリスク群へと、継続的に対策する必要がある。継続的な取り組みの評価軸をAIディペンダブル・コンティニュアムとして提唱し、総合的・継続的に高めるためにデータから外部影響までレイヤをカバーするメタモデルを基礎に、AIモデル・周辺コードにおける問題特定・修正技術を軸に、体系的・継続的なAIディペンダビリティ対策のエンジニアリング基盤を実現する。基盤を実装しモビリティAIにて有用性を実証するとともに部分的に他分野応用可能とする。