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 |
2025年10月11日(土) ～
2025年10月13日(月) |
| 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 |
| 本研究で得られた成果の概要 |
具体的な成果として、以下の3つの視点から多様な講演と活発な討論が行われた． 1. 機械学習と認知・行動科学の融合（特別講演） NTTの研究者により，行動経済学における「現在バイアス（目先の損得を過大評価する傾向）」を解析的に扱える新しい数理モデルの提案や，大規模言語モデル（LLM）が他者の心的状態を推測する「心の理論」を有しているかという問いに対する最新の評価と課題が示された．これらは数理モデルが人間の意思決定やAIの認知能力解明にどう寄与するかを示す重要な成果である． 2. 数理モデルの理論的深化 純粋数学および応用数学の観点からは，金融や機械学習に応用される確率数値解析の最新課題，環境変数を含む反応拡散方程式における定常解の分岐構造，およびMEMSモデルにおける分岐ダイアグラムの厳密な数式表現などが報告された．また，常微分方程式の離散化が中心多様体や安定性に与える影響についても理論的な考察がなされた． 3. 実データへの応用と実装 実社会や自然科学への応用として，ニューラルネットワークを用いた未知の現象のモデル構築支援法，天文ビッグデータを用いた銀河系形成の解析，さらにはホテルの予約数を予測するための二次元時系列データモデルの構築など，具体的な課題解決に向けたアプローチが共有された． 本研究集会を通じ，数学，情報学，天文学，経済学といった異なる専門分野の研究者が，「機械学習と数理モデルの融合」という共通項のもとで知見を共有し，新たな課題認識と連携の基盤を築くことに成功した． |
| 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） |