深層学習の動力学理論構築によるニューラルネット訓練技術の高速化

研究課題

体系的番号	JPMJBY24A9
研究代表者	今泉允聡京都大学, 大学院理学研究科　物理学・宇宙物理学専攻, 特定准教授
研究期間 (年度)	2025 – 2030 (予定)
概要	本研究の目的は、深層学習の学習挙動を記述する物理法則を導出して数学的に体系化し、さらにそれを活用した人工知能技術の効率的な学習・推論パラダイムを構築することである。具体的には、統計物理の理論に基づく大自由度系の記述法を活用して深層学習・AIの挙動を記述する基礎方程式を導出し、その解析を通じて深層学習の制御を行う技術を開発する。これによって、原理に基づいた深層学習・AIの制御技術を実現する。