| 研究課題/領域番号 |
23K28062
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究機関 | 九州大学 |
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研究代表者 |
趙 建軍 九州大学, システム情報科学研究院, 教授 (20299580)
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| 研究分担者 |
鵜林 尚靖 早稲田大学, 理工学術院, 教授(任期付) (80372762)
蓮尾 一郎 国立情報学研究所, アーキテクチャ科学研究系, 教授 (60456762)
石川 冬樹 国立情報学研究所, アーキテクチャ科学研究系, 准教授 (50455193)
馬 雷 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 准教授 (70842061)
張 振亜 九州大学, システム情報科学研究院, 助教 (10971228)
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| 研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 2026-03-31
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| キーワード | AI品質保証 / サイバーフィジカルシステム / テスト / 自動修正 |
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| 研究実績の概要 |
本研究は、AIを活用したサイバーフィジカルシステム（AI-CPS）の品質保証手法を構築することを目的とする。2024年度は、テスト、デバッグ、修復の各技術の具体的実装と構築を行った。
まず、time-awareカバレッジ基準に基づき、AI-CPSに対するテストケース自動生成アルゴリズムを設計し、テストケース生成ツールの実装を開始した。カバレッジに基づく検証が可能となる基盤を整備した。ツールは、典型的なAI-CPS制御シナリオに対応可能な形式で実装されており、ベンチマークへの適用に向けた機能検証も一部実施した。
次に、抽象モデル（MDP）にセマンティクス情報を付与し、状態遷移における不具合原因の追跡が可能な因果関係推論アルゴリズムを設計した。これにより、入力信号とシステム異常の因果的関係を抽出できるデバッグ支援の枠組みを構築した。具体的には、セマンティクス付き状態系列とイベント系列を対応付け、因果関係を構造的に分析可能とした。
また、オフライン修復手法として、失敗時の信号データ拡張および再学習によるモデル修正手法の設計を行った。オンライン修復については、入力信号のリアルタイム補正に向けたアルゴリズムの検討を開始した。複数のモデル出力の比較による異常検出と入力補正の戦略についても検討を進めた。
さらに、以上の成果に基づき、次年度における各ツールの統合およびAI-CPSベンチマークを用いた評価実験に向けた準備作業（対象システムの選定、評価項目の整理）も進めた。
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| 現在までの達成度 |
現在までの達成度
2: おおむね順調に進展している
理由
2024年度は、当初計画したRO1～RO3に基づき、AI-CPS向けのテスト生成、因果関係に基づくデバッグ、および修復技術に関する作業を進めた。time-awareカバレッジ基準に基づくテストケース生成アルゴリズムを設計し、実装を開始した。MDPモデルにセマンティクス情報を付与し、因果パス抽出手法を構築した。また、信号データ拡張と再学習によるオフライン修正、ならびにオンライン入力補正手法の検討を行った。以上の実施により、研究計画はおおむね順調に進展している。
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| 今後の研究の推進方策 |
2025年度は、2023年度および2024年度に設計・構築した各種技術を統合し、AI-CPSベンチマークを用いた実証的評価を実施する。RO1では、実装済のテスト生成ツールをベンチマークに適用し、time-awareカバレッジに基づくテストの有効性を検証する。RO2では、因果パス抽出手法を用いて不具合原因の自動分析を行う。RO3では、オフラインおよびオンライン修正手法を実ベンチマークに適用し、修正の効果を検証する。RO4では、各技術を統合し、品質保証支援環境としての有効性を評価する。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
2024年度は、主に技術設計とプロトタイプ実装に重点を置いたため、大規模な評価実験、外部出張、人件費支出を予定より抑制した。その結果、物品費、旅費、人件費に未使用額が生じた。2025年度は、AI-CPSベンチマークを用いた統合評価の実施、RAの雇用、外部共同研究者との連携、国際会議での発表および現地参加のために本額を使用する。
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