| 研究課題/領域番号 |
26289130
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| 研究機関 | 京都大学 |
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研究代表者 |
加嶋 健司 京都大学, 情報学研究科, 准教授 (60401551)
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| 研究分担者 |
宇野 公之 大阪大学, 薬学研究科, 教授 (00183020) [辞退]
山下 沢 武庫川女子大学, 薬学部, 准教授 (70398246)
辻野 博文 大阪大学, 薬学研究科, 助教 (10707144)
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| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2018-03-31
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| キーワード | 制御工学 / 機械学習 / 情報通信工学 / 薬学 / 確率 |
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| 研究実績の概要 |
不変測度の解析の工学応用に関する理論研究においては、前年度までに導出した雑音環境下における可制御性に関する理論結果とデータドリブンモデル縮約手法の関連にもとづき、深層学習などの学習理論的手法を制御工学における問題に活用する研究を進めた。具体的には、雑音除去自己符号化器と呼ばれる非線形の特徴量抽出手法を援用し、計算誤差などに対してロバストなモデル低次元化手法の提案をおこなった。継続的に非ガウス性雑音下におけるシステムの解析・制御に対しても新たな理論結果を導出するとともに、それらを電力ネットワークの実システムに応用する研究を推進している。本年度は、レアイベントの影響を定量的に評価する新しい枠組みを構築し、非モンテカルロ法的な理論誤差解析をおこなった結果が、国際論文誌に採択された。通信ネットワークにおける応用課題においては、ネットワークトラフィックの確率的モデリングや予測・推定、Effective leadership modelを用いたポテンシャルルーティングに関する研究をすすめつつ、グラフ信号処理の考え方にもとづいた、新しい時空間プロファイルのモデリング手法を提案した。薬学応用に関しては、継続してシトクロムP450およびその還元酵素を用いて、タンパク質間の電子伝達速度の測定を行った。実験データを説明するパラメータの同定に部分的には成功したものの、得られた結果は可解釈性に乏しく、さらに検討が必要である。
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| 現在までの達成度 (段落) |
29年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
29年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
29年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 次年度使用額の使用計画 |
29年度が最終年度であるため、記入しない。
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