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協調エッジAI学習によるユーザ主体データ利活用基盤

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 JPMJPR22P2
DOI https://doi.org/10.52926/JPMJPR22P2

研究代表者

安藤 洸太  北海道大学, 大学院情報科学研究院, 助教

研究期間 (年度) 2022 – 2025
概要現状のAI構築・学習は大規模な計算能力とデータを持つクラウドが主体ですが、これをユーザが自身のデータで運用可能なユーザ主体の技術へと移してゆく必要があります。複数端末で協調的にニューラルネットワークを学習する連合学習を用い、興味の異なる複数ユーザがモデルを共有しながら相利的に学習するアルゴリズムと軽量プロセッサにより、個々人のデータと計算資源を活用可能とするプラットフォームの創出を目指します。
研究領域社会変革に向けたICT基盤強化
  • 主な研究成果

    (1件)

すべて 2024

すべて 雑誌論文 (1件) (査読あり 1件、 オープンアクセス 1件)

  • [雑誌論文] Common Bases Hypothesis: exploring multi-task collaborative learning of neural networks2024

    • 著者名
      Fumiya Arai, Atsushi Hori, Takao Marukame, Tetsuya Asai, Kota Ando
    • 雑誌名

      Nonlinear Theory and Its Applications, IEICE

      巻: 16 号: 1 ページ: 79-95

    • 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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