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
| 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
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| 研究期間 (年度) |
2023 – 2025
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| 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。
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| 研究領域 | 次世代AIを築く数理・情報科学の革新 |
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