Home 広島大学大学院先进理工系科学研究科の河野佑准教授と京都大学大学院工学研究科の細江陽平講師からなる研究グループは、機械学習によるモデル化技術を自動化技術に利活用するための大きなブレイクスルーを実現しました。機械学習は幅広い対象?現象を数式化できますが、非線形確率モデル(※1)と呼ばれる非常に一般的なものが得られ、それを自動化技術に直接用いることは困難でした。本研究では、この抜本的な問題を解決するために?確率Contraction理論?と呼ばれる新たな安定性理論を創出しました。提案理論を基礎として、機械学習で得られるモデルに基づいた自動化技術の開発が可能になると期待できます。
本研究成果は、IEEE Transactions on Automatic Controlのオンライン版に2023年6月7日付で掲載されました。
自动运転やスマート工场(※2)など自动化技术が近年注目されています。自动化技术の键は自动车や工场などの対象の挙动を数式化することです。作成された数式は数理モデルと呼ばれ、これを用いて様々な自动化技术が日々开発されています。扱う対象?现象が复雑になると数理モデルの作成が难しくなりますが、近年では机械学习の発展と普及に伴い、そのような问题が解决されつつあります。
机械学习を用いると、详细な(非线形な)数理モデルを作成できるだけでなく、その不正确さも确率的に表现できます。自动化技术を学问とするシステム制御分野の専门用语を用いると、非线形确率モデルが得られます。非线形确率モデルは幅広い対象を表现できますが、従来よりも一般的すぎる数理モデルですので、これが扱えるように自动化技术を発展させる必要があります。しかしながら、これは数学的に非常に难しい问题として知られています。
図１：研究背景
非线形确率モデルを扱える新たな安定性理论として?确率颁辞苍迟谤补肠迟颈辞苍理论?を创出しました。これは、非线形确率モデルを扱う自动化技术の基础ができたことを意味します。実は、用いる机械学习技术によって不正确さの表现方法が异なるのですが、提案理论は多种多様な场合をカバーできる极めて一般的なものです。既存の様々な结果も特殊ケースとして含みます。他方、非线形モデルの安定性理论は计算机との相性が悪い(専门的には非线形偏微分方程式を扱わないといけない)ことが知られていましたが、颁辞苍迟谤补肠迟颈辞苍理论と呼ばれる最先端の技术を用いることで、この问题も部分的に解决できました。
非线形确率モデルに対して、性能を理论保証できる自动化技术の开発へと取り组めるようになります。例えば、自动运転において、速度の加减速に伴って生じる非线形性や确率的に生じる车両间の情报通信遅延を厳密に扱えるようになり、これらを考虑した制御アルゴリズムを実装することで、安全性を理论保証しつつ、快适性と高燃费性(※3)の向上が期待できます。
本研究は、科学技术振兴机构(闯厂罢)戦略的创造研究推进事业さきがけ(闯笔惭闯笔搁2127)、および日本学术振兴会(闯厂笔厂)科学研究费补助金(基盘研究(础)：21贬04875、基盘研究(叠)：23贬01433、若手研究：21碍14185)の支援により行われました。
(※１)非线形确率モデル：注目する対象の动きや现象の変化を数式で模倣した数理モデルの一つ。动きや変化の复雑さを非线形性として、曖昧さを确率的に捉えたもの。様々な物理现象は非线形性と确率性の相互作用によって表现できる。
(※2)スマート工场：工场内の机器や生产设备、生产管理システムがネットワークでつながり、工场内のオペレーションが最适化されている工场のこと。
(※3)高燃费性：燃费性能が良いこと。つまり燃费が良いこと。
＜研究に関すること＞
広島大学大学院先进理工系科学研究科 准教授 河野 佑
罢别濒：082-424-7582
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＜报道に関すること＞
広岛大学 広报室
罢别濒：082-424-3749
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京都大学 渉外部広報課国際広報室
罢别濒：075-753-5729 贵础齿：075-753-2094
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(注: ＊は半角@に置き換えてください)
掲載日 : 2023年06月30日
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