| 体系的番号 |
JPMJNX25C2 |
| DOI |
https://doi.org/10.52926/JPMJNX25C2 |
研究代表者 |
佐久間 淳 東京科学大学, 情報理工学院, 教授
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| 主たる共同研究者 |
村上 隆夫 統計数理研究所, 学際統計数理研究系, 准教授
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| 研究期間 (年度) |
2025 – 2027
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| 概要 | 本研究は、安全かつ効率的な基盤モデルの学習を、データを分散させたまま学習させる連合学習を通じて実現するためのフレームワークの構築を目指す。
具体的には、日本側チームは、モデル学習におけるプライバシーの問題及び分散したモデルの統合におけるセキュリティの問題に取り組み、シンガポール側チームは、信頼される基盤モデルを連合学習によって実現するための方法論開発とそのセキュリティ・プライバシー保護に取り組む。
両国の研究チームによる共同研究を通じて、基盤モデルの連合学習において懸念されるセキュリティやプライバシーの問題解決が期待される。
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| 研究領域 | 日本－シンガポール「AI」 |
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