行動変容を支援する最適化・機械学習融合コンパクトAIの開発

研究課題

体系的番号	JPMJTM20JG
DOI	https://doi.org/10.52926/JPMJTM20JG
研究代表者	葛西誠也北海道大学, 量子集積エレクトロニクス研究センター, 教授
研究期間 (年度)	2021
概要	コロナウイルス感染拡大の抑制のために行動変容が求められるが、制約が増えると条件が複雑で適切な行動を見つけることが難しくなる。もし制約や現有の知識を定式化することができれば、最適化問題とよばれる数理問題を解くことで合理的な行動を導くことが可能である。本研究開発では、生物に学んだ独自のアメーバ型最適化技術をベースに、制約や知識を定式化しやすくかつ個々のユーザーの状況を機械学習によって学び最適化できる最適化・機械学習融合型のコンパクトなAIデバイスを開発し、with コロナで生きてゆくために必要な行動変容を支援する。