研究概要

先端AI技術をその基盤に持つマルチエージェント基礎理論・応用技術を起点として、その発展ための重要なもう１つの基盤である高度意味処理(Semantic Technology)技術の高度化と、それらの応用システムへの展開を可能にする基礎技術・理論開発を目的として研究を行っています。これを少し噛み砕いて表現すると、「意味がわかって判断・行動できるAIは作れるのか？」や「そうしたAIを作ることができたときに、それらは人間を含めて互いに分かり合えるのか？」というようなことの探究につながる基礎理論・応用技術をいろいろと作っています。

主要な研究テーマについて

下記以外にも、所属学生の自由な着想に基づいた研究活動を積極的にサポートしています。

超高速大規模組合せオークション近似実行技術とその応用

超高速大規模組合せオークション近似実行技術を基盤として、高度で大規模な無線帯域割当問題などへの適用が可能となるようにメカニズム・近似アルゴリズムの改良を行うとともに、その効果測定と効率シミュレーション実行技術基盤となる資源制約の大きい問題への効率的対応アルゴリズムの開発などを行っています。

推論近似・オントロジーマッピング技術による高速クエリ変換処理技術の開発

最悪時に大きな計算負荷を伴う意味情報推論を用いたLinked Open Dataへのクエリ実行を可能とする手法を、協調型機械学習を利用した実行負荷予測技術とEvolutionary Computation技術の組合せにより実現可能であることを示すなど、推論近似・オントロジーマッピング技術による高速クエリ変換処理技術の開発を通じて、意味情報処理技術の実用化に有益な技術の開発を進めています。

大規模高度マルチエージェント交通シミュレーションのための高スケーラビリティ化基盤

エージェント間の協調・交渉活動などといった高度な振る舞いを持ったマルチエージェント交通シミュレーションを大規模でかつ高速に実行するための実装基盤を開発し、BLMAB問題の効率的解法などを適用することでその高性能化を実現するなど、大規模高度マルチエージェント交通シミュレーションのための高スケーラビリティ化基盤の研究開発を進めています。