AI基盤モデル循環進化フレームワークの研究

• 研究課題/領域番号: 25K15256
• 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: 名古屋大学
• 研究代表者: 是津 耕司 名古屋大学, 情報学研究科, 教授 (40415857)
• 研究分担者: 伊藤 禎宣 国立研究開発法人情報通信研究機構, ユニバーサルコミュニケーション研究所統合ビッグデータ研究センター, 主任研究技術員 (00395138)
• 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: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円); 2027年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円); 2026年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円); 2025年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
• キーワード: AIモデル循環進化 / 連合継続学習 / マルチモーダルLLM

研究開始時の研究の概要

IoT環境で大規模言語モデルなどの基礎モデルを活用し、現実世界での状況認識や行動支援の能力を高めることが行われている。しかし、基盤モデルの作成に用いるオープンデータが枯渇し始めており、今後は基盤モデルの利用を通じ、個々のエッジが収集・保有するデータと計算資源を安全に利用（循環）しながら、基盤モデルを持続的に進化させるメカニズムが必要となる。本研究では、我々がこれまで連合学習に基づきに開発してきた循環進化技術を、様々な基盤モデルや応用に適応できるよう汎用化する技術と、それを実装した循環進化フレームワークを研究開発する。