| 体系的番号 |
JPMJNX25C4 |
研究代表者 |
曹 洋 東京科学大学, 情報理工学院, 准教授
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| 主たる共同研究者 |
蘇 春華 会津大学, コンピュータ理工学部, 上級准教授
RASHED Essam 兵庫県立大学, 大学院情報科学研究科, 教授
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| 研究期間 (年度) |
2025 – 2027
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| 概要 | 本研究は、エッジクラウドネットワークにおいて、大規模マルチモーダルモデル（ＬＭＭ）の効率的かつプライバシー保護された学習と推論の実現を目的とする。
具体的には、日本側チームは、連合学習によりプライバシー保護技術を開発し、特にメトリック差分プライバシーや信頼実行環境を使い、ＬＭＭの安全性向上を担い、シンガポール側チームは、ＬＭＭの効率的な推論のため、エッジとクラウド間データスクを動的に割り振るＭｉｘｔｕｒｅ ｏｆ Ｅｘｐｅｒｔｓ（ＭｏＥ）やＲｅｔｒｉｅｖａｌ－Ａｕｇｍｅｎｔｅｄ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ（ＲＡＧ）のフレームワーク構築を実施する。
両国の研究チームによる共同研究を通じて、高性能かつ低遅延のＡＩシステムが開発され、国際的な技術進展に貢献することを目指す。
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| 研究領域 | 日本－シンガポール「AI」 |
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