| 研究課題/領域番号 |
26540153
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| 研究種目 |
挑戦的萌芽研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
生命・健康・医療情報学
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| 研究機関 | 電気通信大学 |
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研究代表者 |
栗原 聡 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 教授 (30397658)
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| 研究分担者 |
諏訪 博彦 奈良先端科学技術大学院大学, 情報科学研究科, 助教 (70447580)
篠田 孝祐 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 助教 (90533191)
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| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2016年度)
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| 配分額 *注記 |
3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
2016年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2015年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2014年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | 多段創発 / ボトムアップ / 時系列データ / ＡＣＯ / 自律エージェント / 協調 / パタンマイニング / 大規模複雑システム / 人工生命 / Deep Learning / 中間層 / 仮想細胞 / 汎用性 / 転移学習 / トップダウン / ACO / 自己組織化 |
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| 研究成果の概要 |
早急な開発と運用が求められるスマートグリッドやアンビエント情報基盤，そしてビッグデータを背景とする次世代情報社会インフラシステム等の構築に際しては「多段創発型階層構造」に基づく設計が重要である．そこで，多段創発型階層構造における「下層が上層をボトムアップ的に多段階に創発するしくみ」を本研究の主目的とした．そして，群知能型手法の代表であるＡＣＯを土台とする方法を提案した．この方法により，階層性のある時系列パタンが含まれるデータからの階層構造抽出を可能とした．多数の自律エージェントが簡潔なルールに基づき他のエージェントと協調することで，データに隠された階層構造を抽出することができる．
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