研究課題名
ダイナミクスの確率的記述と推論により拓く新しいデータ科学
概要
人工知能技術が社会の大きな変革をもたらすと期待され，データ科学研究の重要性が飛躍的に高まっている．現在の人工知能技術の中心は，データの性質に依らずに適用できる深層ニューラルネットモデルを大規模化，複雑化することであるが，社会の様々な課題に人工知能技術を適用していくためには，データ固有の性質のより本質的な記述と汎用的で効率的な人工知能技術とを融合していくことが重要である．そこで本研究では，今後のデータ科学において重要と考える以下の3つのデータ記述の問題に関して理論，方法，応用にまたがる研究を遂行する．
(1)データの生成過程と関連性に関する幾何的な記述と推論法
(2)データの位相的情報を抽出する記述言語とその統計的信頼性
(3)確率的ダイナミクスによるデータの記述と推論
参加メンバー
研究代表者
福水健次（統計数理研究所・数理・推論研究系 教授）
研究分担者
河原吉伸（大阪大学・情報科学研究科 教授）
下平英寿（京都大学・情報科学研究科 教授）
横井祥（東北大学・情報科学研究科 助教）
研究協力者
大林一平（岡山大学・サイバーフィジカル情報応用研究コア 教授）
奥野 彰文（統計数理研究所・統計思考院 助教)
坂田 逸志 (理化学研究所・革新知能統合研究センター・構造的学習チーム 特別研究員)
Tam Le（理化学研究所・AIPセンター 研究員）
Han Bao（京都大学・情報科学研究科 白眉研究員）
本武陽一（一橋大学・ソーシャル・データサイエンス研究科 准教授）
山田誠（京都大学・情報科学研究科 准教授）
ポスドク
Donghao Zhu（統計数理研究所・ 統計的機械学習研究センター 特任研究員）