研究プロジェクト
機械学習システムのリスク分析のための形式検証技術
システムが期待どおりに動作するかどうかを数理的に厳密に検証する手法として形式検証手法が研究されており、様々なシステムの検証に利用されてきた。本研究では、機械学習利用システムのリスク対応を実施できているかを数理的に厳密に確認するための形式検証手法の確立を目指す。
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プロジェクト概要
| PI | 川本裕輔 |
|---|---|
| 期間 | 2025-2028 |
| 内容 | システムが期待どおりに動作するかどうかを数理的に厳密に検証する手法として形式検証手法が研究されており、様々なシステムの検証に利用されてきた。本研究では、機械学習利用システムのリスク対応を実施できているかを数理的に厳密に確認するための形式検証手法の確立を目指す。特に、機械学習利用システムのリスク対応の不備を自動検証する技術を構築し、機械学習に基づく製品やサービスの品質向上を目指す。 |
| 関連研究グループ | 共同研究者:超分散トラスト研究グループ |
| 外部連携 | 共同研究者:株式会社インターネットイニシアティブ |
| 外部WEBサイト | https://www.jst.go.jp/souhatsu/research/panel_goto.html |
