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信頼されるAIシステムを実現するための因果探索基盤技術の確立と応用

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 CREST

体系的番号 JPMJCR22D2
DOI https://doi.org/10.52926/JPMJCR22D2

研究代表者

清水 昌平  滋賀大学, 大学院データサイエンス研究科, 教授

研究期間 (年度) 2022 – 2027
概要AIの信頼性を評価・向上させる方法として因果推論のアイデアがよく用いられています。ただ、そのために必要な因果グラフを、背景知識が足りず用意できないことが多いです。そこで本研究では、データから因果グラフを推測する因果探索の方法論研究とそれを用いて政策科学・環境学・予防医学・臨床医学の4領域で因果推論を用いた説明性・公平性の解析に取り組みます。
研究領域信頼されるAIシステムを支える基盤技術
  • 主な研究成果

    (2件)

すべて 2024

すべて 雑誌論文 (2件) (査読あり 2件、 オープンアクセス 1件)

  • [雑誌論文] Use of prior knowledge to discover causal additive models with unobserved variables and its application to time series data2024

    • 著者名
      T.N. Maeda, S. Shimizu
    • 雑誌名

      Behaviormetrika

    • 査読あり
  • [雑誌論文] Integrating Large Language Models in Causal Discovery: A Statistical Causal Approach2024

    • 著者名
      M. Takayama, T. Okuda, T. Pham, T. Ikenoue, S. Fukuma, S. Shimizu, A. Sannai
    • 雑誌名

      Transactions on Machine Learning Research

    • 査読あり / オープンアクセス

URL: 

JSTプロジェクトデータベース掲載開始日: 2023-12-27   JSTプロジェクトデータベース最終更新日: 2026-09-08  

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