| 研究分担者 |
WALLACE Mark Imperial College, ICーParc, 主任研究員
RICHARDS Bar Imperial College, ICーParc, 教授
犬塚 信博 名古屋工業大学, 工学部, 助手 (10221780)
世木 博久 名古屋工業大学, 工学部, 助教授 (90242908)
鈴木 いく雄 名古屋工業大学, 工学部, 教授 (10023152)
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| 研究概要 |
人工知能システムにおけるマルチメディア情報に関して,超並列処理を行なうための要素技術を確立するために,次の項目について研究を行なった.
1.知的描画アルゴリズムの開発と応用
マルチメディア情報を人工知能システムにおいて活用する場合,単に情報を保持,検索,加工するのみでなく情報の理解に基づいて知的に解釈し,表現することが必要となる.研究では画像をファジ-処理技術及びフラクタル理論に基づき,画像の知的解釈及び表現に基づいた描画アルゴリズムを検討した.アルゴリズムは顔画像および毛筆書体文字を例として,システムとして実現している.アルゴリズムの超並列化は次年度の課題となる.
2.戦略的問題解決法の超並列処理技術
人工知能システムにおいて問題解決はこれまで深く研究されてきた分野である.本研究ではメディアの一つとしての問題の取り扱いをおよび超並列処理技術を検討した.表現主体は単に表現されるのみでなく属性として目的と手段を内包しており,これらの統一的解決が重要となる.本研究ではそのための基礎として超並列処理技術を使った高速問題解決法を確立し.将棋の戦略的解法に応用した.
3.帰納学習法の超並列化のための技術確立
帰納学習法はメディアの分類,知的解釈において重要である.研究では最近注目される帰納論理プログラミング法を用いて,情報を分類する方法を確立し,これを超並列化するための基礎技術を検討してきた.
4.高次推論超並列化のための技術確立
仮説推論を始めとする高次推論には共通して高負化の探索が必要となる,探索を超並列処理により効果的に処理する技術が,これらを利用したマルチメディア処理において重要となる.研究では仮説推論を取り上げ超並列処理技術よる高速化を図った.
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