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生物模倣によるロバストで効率的な深層学習の開発

研究課題

戦略的な研究開発の推進 戦略的創造研究推進事業 さきがけ

体系的番号 JPMJPR19M9
DOI https://doi.org/10.52926/JPMJPR19M9

研究代表者

松井 鉄平  東京大学, 大学院医学系研究科, 講師

研究期間 (年度) 2019 – 2022
概要社会の持続的なスマート化には、人間の仕事を人工知能に置き換えていくことが必須です。深層学習はこのニーズを埋める有望な技術ですが、ノイズに対する脆弱性や、増加する計算コストなどの問題点があります。本研究では、実際の生物の脳活動を計測し、その幾何学的情報構造を損失関数に組み込んだ深層学習モデルを開発します。これにより、生物の脳が進化により獲得した利点を持つ新概念コンピューティング技術を実現します。
研究領域革新的コンピューティング技術の開拓

報告書

(2件)
  • 2022 事後評価書 ( PDF )   終了報告書 ( PDF )

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JSTプロジェクトデータベース掲載開始日: 2019-12-25   JSTプロジェクトデータベース最終更新日: 2025-03-26  

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