トポロジカルクラスタリングによる位相幾何学的情報の継続的グラフ構築とその応用

• 研究課題/領域番号: 25K03187
• 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61030:知能情報学関連; 小区分60030:統計科学関連; 合同審査対象区分:小区分60030:統計科学関連、小区分61030:知能情報学関連
• 研究機関: 大阪公立大学
• 研究代表者: 増山 直輝 大阪公立大学, 大学院情報学研究科, 准教授 (00815607)
• 研究分担者: 戸田 雄一郎 岡山大学, 環境生命自然科学学域, 准教授 (70806083)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 18,720千円 (直接経費: 14,400千円、間接経費: 4,320千円); 2027年度: 4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円); 2026年度: 5,070千円 (直接経費: 3,900千円、間接経費: 1,170千円); 2025年度: 9,230千円 (直接経費: 7,100千円、間接経費: 2,130千円)
• キーワード: クラスタリング / トポロジカルクラスタリング / SLAM / 継続学習

研究開始時の研究の概要

本研究は，トポロジカルクラスタリングとTopological Data Analysis (TDA) の協調により，適応的かつ継続的なデータ構造の解析・可視化手法の確立を目指す．まず，静的環境を対象とし，トポロジカルクラスタリングで構築されたグラフ構造が，データの幾何学的・位相的特徴をどの程度保持するかを，TDAの持続的ホモロジーにより理論的・定量的に検証する．次に，動的環境において，構造変化に応じたグラフ更新原理を定式化し，データの特徴変化を捉える適応的なグラフ構築法を開発する．さらに，提案手法を複数ロボットによる協調型SLAMに応用し，分散環境下での有効性を実証しつつ改良へと反映する．