| 体系的番号 |
JPMJMI20B8 |
| DOI |
https://doi.org/10.52926/JPMJMI20B8 |
研究代表者 |
石川 冬樹 情報・システム研究機構, 国立情報学研究所, 准教授
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| 研究期間 (年度) |
2020 – 2024 (予定)
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| 概要 | 機械学習の利点は、データセット全体からファジーなゴール全体を帰納的・経験的に実現できることである。しかし、大量データから機能全体を大まかに導くというアプローチ上、レアなニーズ・状況に対応したり、多数の状態に対する性能限界を把握・修正したりすることができない。このことは、交通・医療など安全性・信頼性が最重要である領域において、AIの展開を困難にしている。本研究開発では“Engineerable AI”というビジョンを提唱し、AIシステムの開発・品質保証・運用を安定化・効率化することで、その高品質化・実用化を加速する。具体的には、大量データを用いた学習・反復修正に基づく従来AIに対し、深層学習に人の知識を交え反映しAIを構築する技術や、品質に影響する要因を抽出・分析しての保証や修正を行う技術に取り組む。本研究開発は統計・機械学習分野とソフトウェア工学分野の研究者が密に連携して行い、自動運転および医療診断・治療においてその有効性を実証する。
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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（本格研究）」 |
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