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日独仏AI研究

 国立研究開発法人科学技術振興機構(JST)は、ドイツ研究振興協会(DFG)およびフランス国立研究機構(ANR)と協力し、人工知能分野における研究を推進します。なお、研究期間は2020年度~2023年度を予定します。

研究課題

高齢社会のためのAI:AIにより促進される認知機能訓練のための基礎研究と実用的なツールの開発 (AI-Cog)

日本側
研究代表者
大武 美保子 理化学研究所 革新知能統合研究センター
ドイツ側
研究代表者
トニオ ボール フライブルグ大学 医学センター脳外科学
フランス側
研究代表者
アレクサンド グランフォート インリア サクレー イルドフランス研究センター

所属先は採択時時点

研究概要

本研究は、教師なし学習、データ拡張、ドメイン適応、説明可能な機械学習モデルに焦点を当てた新しい機械学習手法を開発し、脳波信号を処理できるよう適応させ、オープンソースのソフトウエアパッケージにまとめることで、脳活動データからの情報を読み取り、認知機能低下や異なる種類の認知症のリスクを示唆するバイオマーカーを同定する手法を明らかにし、これらの手法を、AIにより促進される認知機能訓練を補助することに活用することを目指すものです。

ヒューマンロボットインタラクションのための人工知能 (AI4HRI)

日本側
研究代表者
神田 崇行 京都大学 大学院情報学研究科
ドイツ側
研究代表者
ミハエル べーツ ブレーメン大学 人工知能研究所
フランス側
研究代表者
オレリー クロディック フランス国立科学研究センター LAAS

所属先は採択時時点

研究概要

日本もヨーロッパも少子高齢化による労働力不足に直面している。ロボットの活用が期待されるが、そのためにはロボットは人と自然に円滑にインタラクションできる必要がある。このヒューマンロボットインタラクション(HRI)の問題は、いまだ難しい課題であり、まだAI技術が十分に活用されていない。AI4HRIプロジェクトは、HRIに欠けている次の3つのAI能力を実現し、ロボットが人間に適切にインタラクションできるようにする:知識管理と推論、社会的スキルの学習、人間とロボットの共同行動。本プロジェクトに参加する各パートナーは、これらの能力のそれぞれの第一人者であり、相乗効果により有用なAI技術の実現が期待できる。実現した技術は、オープンソースアーキテクチャに統合し、研究者コミュニティに共有する予定である。

学習サイクロトロン (LeCycl)

日本側
研究代表者
黄瀬 浩一 大阪府立大学 大学院工学研究科
ドイツ側
研究代表者
アンドレアス デンゲル ドイツ人工知能研究センター
フランス側
研究代表者
ロレンス デヴィエ ソルボンヌ大学/フランス国立科学研究センター

所属先は採択時時点

研究概要

本研究は、学習増強(Learning Augmentation)について、学習サイクロトロン(Learning Cyclotron)と呼ぶ革新的なモデル(学習者の先進的センシングに基づく自主学習とナッジによる学習者間の知識伝達の双方を備えたモデル)を定め、実証実験を行うことにより、有効性を実証するものです。

人工知能の実時間規範遵守機構の研究 (RECOMP)

日本側
研究代表者
佐藤 健 国立情報学研究所 情報学プリンシプル研究系
ドイツ側
研究代表者
アドリアン パシュケ 応用情報学研究所
フランス側
研究代表者
ジャン-ガブリエル ガネーシャ ソルボンヌ大学LIP6

所属先は採択時時点

研究概要

本研究は、人工知能における法律や倫理規範のような規範の実時間遵守機構について論理プログラミングや論理学の技術を用いることで社会における人工知能の高信頼性の確保を目指すものです。

強化型データストリーム解析:ラフパス理論と機械学習アルゴリズムの融合 (EDDA)

日本側
研究代表者
杉浦 望実 海洋研究開発機構 地球環境部門
ドイツ側
研究代表者
ジョシュア ディール グライフスヴァルト大学 数学計算科学研究所
フランス側
研究代表者
マリアンヌ クラウゼル ロレーヌ大学 エリーカルタン研究所

所属先は採択時時点

研究概要

このプロジェクトは、ラフパス理論における反復積分(シグネチャ)という概念を機械学習に導入することで、非線形効果を適切に扱うことができ、かつ解釈可能性に優れた時系列解析の枠組みを開発し、環境科学への応用の新しい方向性を見出すことを主な目的としている。新しい統計解析手法は、ラフパス理論と機械学習を基礎におくため、独仏のラフパス理論の専門家、仏の機械学習の専門家、日本の応用データ解析の専門家が一同に会することにより始めて開発可能となる。

ヒューマン・コンピュータ・インタラクションのためのユーザ適応型人工知能 (PANORAMA)

日本側
研究代表者
中野 有紀子 成蹊大学 理工学部
ドイツ側
研究代表者
エリサベス アンドレ アウグスブルグ大学 応用情報学科
フランス側
研究代表者
ジーンクロード マーチン フランス国立科学研究センター LIMSI/パリ大学サクレー校

所属先は採択時時点

研究概要

本研究は、ユーザ適応性に焦点をあて、機械学習にもとづくヒューマン・コンピュータ・インタラクションの新しい研究方法論を提案することを目指すものです。

安全な人工知能の実現に向けた動的3次元世界の理解と構築 (TOSAI)

日本側
研究代表者
西野 恒 京都大学 大学院情報学研究科
ドイツ側
研究代表者
カーステン ロサー ハイデルベルグ大学IWR
フランス側
研究代表者
デイビッド ピカード エコール・ドゥ・ポン・パリテック IMAGINE

所属先は採択時時点

研究概要

本研究は、実世界3次元空間の見え、幾何形状、動き、意味的情報の視覚情報からの理解とモデル化の精緻化により、実世界ではその観測が許されない危険、あるいは希少な状況の写実的生成を実現し、その生成された視覚データを用いた機械学習モデルの学習を通して、より安全な人工知能を実現する。

スマートAIと人の身体化能力の融合技術開拓と遠隔操作情報の相互伝達問題解決への応用 (CHIRON)

日本側
研究代表者
長谷川 泰久 名古屋大学 大学院工学研究科
ドイツ側
研究代表者
イアン ピーターズ ダルムシュタット工科大学 コンピュータ科学学科
フランス側
研究代表者
リンミン チェン エコール・サントラル・ドゥ・リヨン 数学情報学科

所属先は採択時時点

研究概要

本研究は、スマートAIと人の身体化能力の融合技術開拓に取り組み、遅延やフィードバック感覚の欠如といったロボット遠隔操作における相互伝達問題を解決し、高齢者や要介助者を含む誰もが直感的にロボットを遠隔操作できることを目指すものです。

医薬品安全性監視のための言語を超えた知識強化情報抽出 (KEEPHA)

日本側
研究代表者
松本 裕治 理化学研究所 革新知能統合研究センター
ドイツ側
研究代表者
セバスチャン ミューラー ドイツ人工知能研究センター 音声言語技術研究室
フランス側
研究代表者
ピエール ツヴァイゲンバウム フランス国立科学研究センター LIMSI

所属先は採択時時点

研究概要

本研究は、様々な言語のテキストソースに存在する科学的知識を収集し統合化して知識ベース化するための人工知能技術を開発し、特に、薬害副作用に関する情報抽出を実応用として目指すものです。

プログラム

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関連リンク

  • 理研・AIPセンター
  • 産総研・人工知能研究センター
  • 脳情報通信融合研究センター
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