2026.02.25

解集合プログラミングの微分可能な解法の開発

　人工知能（AI）技術の急速な発展に伴い、様々な場面でシステムの信頼性向上が強く求められるようになっています。こうした課題に応える手法として、記号推論と機械学習を融合するニューロシンボリックAIの研究が近年注目されています。 

　従来の記号推論手法は説明性や完全性など多くの利点を有している反面、大規模な問題に対する実行時間が指数関数的に増大することや、ノイズ耐性が低いことが課題として挙げられてきました。ニューロシンボリックAIではスケーラビリティやロバスト性を備えた深層学習技術を記号推論技術と融合することで、信頼性の高いシステムの構築を目指しています。 

　本研究では近年でも活発に研究が行われている解集合プログラミング（Answer Set Programming; ASP）に着目し、深層学習と融合することを最終目標としています。具体的には、ASPを解くためのソルバーを深層学習で実現することで、画像モデルや言語モデルなど既存の深層学習技術と容易に接続できるフレームワークを提案し、認識と推論を兼ね備えた強力なシステムの開発を目指します。

派遣先滞在期間

Date of Departure: 2025/10/08
Date of Return: 2025/11/30

国、都市等

オーストリア、ウィーン

機関名、受入先、会議名等

ウィーン工科大学

‍派遣中に学んだことや得られたもの

　派遣先のウィーン工科大学では特に他分野の研究者が交流する場面が多くありました。他分野の研究者と交流することは新たなアイデアの創発や気づきに繋がるため、私自身も機会があれば積極的に行いたいと感じました。