Compositionalなモデル検査によるニューロシンボリックAIの安全性保証

研究課題

体系的番号	JPMJAX23CU
DOI	https://doi.org/10.52926/JPMJAX23CU
研究代表者	渡邉知樹総合研究大学院大学, 複合科学研究科, 大学院生
研究期間 (年度)	2023 – 2025
概要	深層学習により得られた出力に従って制御を行うニューロシンボリックAIの安全性保証は重要な課題です。本研究では、近年提案者らが定式化したcompositionalなモデル検査を発展させ、ニューロシンボリックAIの安全性保証を実現します。具体的には、ニューラルネットをブラックボックス化された構成要素と見なす事で、compositionalにニューロシンボリックAIの安全性を保証することを目指します。
研究領域	次世代AIを築く数理・情報科学の革新

報告書

(1件)