研究課題
ソフトウェア科学における諸手法のシステム工学への応用という最終目標に対して，多様なトピックにおいて大きな進展があった．研究期間を１年延長した本年度は，特に確率的・統計的・数値的手法と，論理学（特に論理学にみられる離散的構造）との協働について研究を行った．この研究の方向性は，工業製品において統計的機械学習の利用が進み，そのブラックボックス性が増しつつある現状において，実効的な品質保証手法を得るために非常に重要である．本年度の研究実績の大きな柱は，オートマトン学習アルゴリズムによるモデル学習である．すなわち，ブラックボックスシステムに対しその入出力を観察することで，近似的なモデルとしてのオートマトンを得ようというわけであり，このようにして得られたオートマトンはシステムの解析（主にテスト）に活用できる．具体的な成果の一つとして，統計的機械学習の主要手法の一つである recurrent neural network (RNN) を対象とし，RNN から重み付きオートマトンを抽出するアルゴリズムを提案して，この成果を人工知能分野のトップ国際会議 AAAI'20 で発表した．また，このようにして得られた重み付きオートマトンを用いて，出力スコアを最大化する入力を効率よく探索するアルゴリズムも提案した（GECCO'20，本科研費研究外の成果）．もう一つの具体的成果として，サーチベーステストを用いて危険な振る舞いを探索する際に，副産物として近似モデル（オートマトンによって与えられる）を構築し，このモデルをサーチベーステストの効率化に用いる枠組みを提案し，ハイブリッドシステム研究の主要国際会議 HSCC'20 で発表した．
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すべて 国際共同研究 (2件) 雑誌論文 (10件) (うち国際共著 5件、 査読あり 10件、 オープンアクセス 5件) 学会発表 (8件) (うち国際学会 8件) 備考 (2件) 産業財産権 (1件)
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