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，質の高いデータが大量に入手できる場合には非常に有効な手段である．ビッグデータの量・種類・信頼性が確保できる対象であれば，現代の計算機を用いることで非常に効果的な情報処理を実現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伝搬や，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，深層学習が必ずしも効果的とは限らない一期一会のスモールデータである．このようなスモールデータから知識を発見し，有用な情報抽出を行うためには，ビッグデータに対するAI技術とは前提の異なるスモールデータAIを発展させる必要がある．そのような背景に基づき，本研究では，数理的なモデリングと深層学習を融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

清水　昭伸（工学研究院・教授）
田中　聡久（工学研究院・教授）
近藤　敏之（工学研究院・教授）
石田　寛（工学研究院・教授）
早川　諒（工学研究院・准教授）