「AI for Science」を加速させる信頼性の高い尤度フリー推論フレームワークの構築

• 研究課題/領域番号: 25K21286
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 小区分61030:知能情報学関連
• 研究機関: 大阪大学
• 研究代表者: 藤澤 将広 大阪大学, 大学院情報科学研究科, 助教 (10913246)
• 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: 4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円); 2027年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円); 2026年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円); 2025年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
• キーワード: AI for Science / 尤度フリー推論 / ベイズ推論 / 機械学習 / 不確実性の評価

研究開始時の研究の概要

生成AIなど機械学習の進展に伴い，科学分野における知識発見への応用が進んでいる．一方で，得られる知見の信頼性確保が重要な課題となっている．本研究では，AI for Scienceにおいて頻繁に取り扱われる計算困難な尤度を持つモデルに対し，ノイズに頑健かつ高次元データにも対応可能な尤度フリー推論手法を開発し，加えてその不確実性評価の信頼性を理論的に検証する．これにより，科学的知識発見のための信頼性の高い機械学習基盤を構築し，AI for Scienceの発展に寄与することを目指す．