機械学習と数理モデルの融合と理論の深化 Ⅲ

整理番号	2025a043
種別	一般研究-研究集会（Ⅱ）
研究計画題目	機械学習と数理モデルの融合と理論の深化 Ⅲ
研究代表者	佐々木 多希子（武蔵野大学工学部数理工学科・准教授）
研究実施期間	2024年10月11日(金) ～ 2024年10月13日(日)
研究分野のキーワード	機械学習，自然言語処理，数理モデル
目的と期待される成果	（目的） 本研究集会は，研究集会Ⅱ「機械学習と数理モデルの融合Ⅱ」(2024年10月)の継続と位置付けられる研究集会である．二つの研究テーマ①「機械学習と数理モデルを組み合わせた予測制御手法の提案」 ②「自然言語処理のための数理」を軸に，理論と実装の両面から議論をし，新しい課題の認識と分野を横断した研究協力体制の構築を目的とする． ①：近年，システムに求められる機能・性能は高度化かつ複雑化しており，高度で複雑な制約にも耐えうる制御技術の必要性が高まっている．本研究では，機械学習を専門とする研究者と数学者で議論を行い，適切な数理モデルを用いて行動を予測し，結果の望ましさを表現する関数が一番大きくなるように行動を決定することで，各時刻で未来の行動を予測しながら最適化を行う制御手法「モデル予測制御」に取り組む． ②：自然言語処理は，その有用性により需要が高まり発展が期待されているが，言葉の意味解釈のあいまい性など特有の難しさがある．例えば，単語の分散表現は，基本的には1つの単語に対して1つのベクトルが対応する1対1の関係になっており，単語の多義性の扱い方，また学習して得られた分散表現の評価方法には，数学的な視点による精密化が求められている．本研究では自然言語処理を専門とする研究者と数学者で議論を行い，頑健な自然言語処理システム構築の可能性を探る． （期待される成果） 講演を講演者と，トポロジー，数値解析など数理工学の多岐の分野にわたる研究者や大学院生を集めて議論することで，様々な分野への機械学習技術の応用と実装可能性の発見や新しい機械学習手法を創出，企業との共同研究の端緒となることが期待できる．
組織委員(研究集会) 参加者(短期共同利用)	坪井　俊（東北大学知の創出センター・副センター長） 時弘　哲治（武蔵野大学・教授） 佐伯　修（九州大学・教授） 落合　啓之（九州大学・教授） 東　康平（武蔵野大学・助教）