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人工知能(AI)研究は第三次ブームにあり、自動車の自動運転と同様に、船舶についても自動運航船の実現を目指した様々なプロジェクトが進行しています。しかしながら、自動運航に応用されるAIは、ディープ・ラーニング(DL)のようなブラックボックス化された機能がシステムの一部を構成する可能性が高いと考えられます。
このような動きを踏まえ、海上技術安全研究所、海洋リスク評価系、および、知識・データシステム系では、操船システム等、自動化システムの基礎となる最先端の人工知能(AI)研究のほか、説明可能なAIやAIが含まれるシステムのリスク分析について、下記のとおり講演会を開催することと致しました。これより、AIを含む自動化システムの安全性向上の目的に対し、相補的になり得る技術を紹介し、議論しますので、是非ご参加ください。
①海上技術安全研究所 知識・データシステム系、澤田 涼平 研究員
・題目 | : | 深層強化学習(DRL)による避航操船について |
・講演時刻 | : | 14:05~14:40(質疑応答5分含む) |
・概要 | : | 深層強化学習(DRL)はディープラーニングを内包するため、一般的には説明不可能なAIと呼ばれている。本件では、避航操船(船舶の衝突回避)アルゴリズムにDRLを応用した手法と、得られた学習結果について報告する。 |
②電気通信大学 大学院情報理工学研究科 高玉 圭樹 教授
・題目 | : | 説明可能なAI、学習分類子法(LCS)について |
・講演時刻 | : | 14:40~15:15(質疑応答5分含む) |
・概要 | : | 学習分類子法は、学習する過程で有用なIf-Thenルール(学習者が置かれた環境に対して、どう行動するかを規定したルール)を生成するが、このルールは、解析可能な形式で保存されるため、説明可能なAIとなり得る。本件では、学習分類子法の基礎と応用例について紹介する。 |
③有人宇宙システム㈱ IV&V研究センター 野本 秀樹 センター長、道浦 康貴 研究員
・題目 | : | 機能共鳴分析手法(FRAM)について |
・講演時刻 | : | 15:15~15:50(質疑応答5分含む) |
・概要 | : | AIが獲得している論理構造をモデリングし、パラメータの体系を可視化するFRAMと識別されたパラメータを網羅的に分析するSpecTRMを利用し、ブラックボックス型AIをホワイトボックス化する手法について解説する。 |
15:50~16:00 全体的な質疑応答
以上