| 体系的番号 |
JPMJMI18B4 |
| DOI |
https://doi.org/10.52926/JPMJMI18B4 |
研究代表者 |
潮 俊光 大阪大学, 大学院基礎工学研究科, 教授
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| 研究期間 (年度) |
2018 – 2019 (予定)
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| 概要 | 大規模複雑フィジカルシステムでは、時空間スケールが異なる様々な管理仕様が与えられる。これらの管理仕様を満たすためには、その時空間スケールに合わせた階層的かつ分散的な管理システムが適している。システムのモデルを用いて解析・設計を行うアプローチは形式手法と呼ばれ、システムの安全性の担保に有効であるが、計算量が増大する。さらに、不確かさへの対応が保守的になる。一方、機械学習を用いると、模範的な動作データなどから最適なシステムを学習するので、ユーザの要望にかなうシステムを実現することができる。しかし、探索中での安全性が担保されにくいという課題がある。この二つのアプローチをうまく協働させて、安全・安心を担保した管理システムを実現する。さらに、設計コストの低減も目指す。
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| 研究領域 | 超スマート社会の実現「サイバー世界とフィジカル世界を結ぶモデリングとAI」 |
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