深層学習と数理モデリングの融合によるスモールデータAI

• 研究概要

  深層学習をはじめとしたAI技術は，データの質が高い場合には非常に有効である．つまり，ビッグデータの4V（量,種類,速度,信頼性）が確保されたデータであれば，現代の計算機を用いることで「それなりに」うまく解析できることが知られている．一方で，感染症の社会ネットワークを通じた爆発的な伝播や，脳波やfMRIなどの生体情報，IoTセンサから得られたセンサデータなどは，深層学習が苦手とする一期一会のスモールデータである．ソサエティ5.0で目標とするサイバー空間（データ解析を行う領域）とフィジカル空間（センシングを行う領域）の融合を達成するためには，これらスモールデータから知識発見や有用な情報抽出を行う技術が必須である．上記背景に基づき，本研究では，数理的なモデリングと深層学習を統合したスモールデータAIの研究開発に取り組む．

  

その他の研究者

近藤　敏之 　（工学研究院・教授）
清水　昭伸 　（工学研究院・教授）
田中　聡久　（工学研究院・教授）
矢田部 浩平　（工学研究院・准教授）