るAIシステム 実用化に向けた課題・合成、融合しやすいようAIをモジュール化(スケールアップできるAI)・合成、融合することにより、より高位となるAI(１＋１＝１００となるAI)Fake News検出ネット確率L-systemによる画像処理−067−キーワード自律分散AIシステム、免疫系、動的環境、マッチング、 ユビキタスシステム情報・知能工学系 システムAI研究室研究段階基礎実証実用化準備情報・通信免疫的情報システムによる動的環境への自己適応AI情報・知能工学系石田 好輝 教授 研究者情報：https://researchmap.jp/read0012929概要生 免疫的情報システムは単にロバストなシステムを実現するだけでなく、常に変化する環境(非自己)に適応しながら、システム自体(自己)を維持していくAIシステムであり、新たな情報処理の体 パラダイムとして期待されています。この免疫的情報システムを、またセンサネットワーク、モバイルエージェント、アドホックネットワーク等を含むICT技術や知識転移、合成、蒸留等の機械学習技術を統合する枠組みとして用い、安全・安心なユビキタスシステムを実現して、監視、の検知、適応、診断、自己修復など様々な応用が展開できます。優位性従来技術変免・ノイズ、改ざん、環境変化などへの対処が・ノイズ、環境変化から学び適応するAIシス問題となります。テムです。疫化特徴【研究成果例】に機免疫型複雑系とそのセンサエージェントによる診断・修復への応用テーマ1(自己獲得)能適エージェント間の相互評価によってネットワーク内の正常・異常ユニットを判定するモデルに対して、正常時の関係(つまり自己情報)を自動的に抽出するための自己応を情報獲得の枠組みを考案し、さらに特定の領域では、自己情報のみを用いて、診断が行える事、またその自己情す模報はあらかじめ獲得したものを用いて行える事を確認しました。テーマ2(修復)倣汚染を含むネットワークにおいて相互コピーにより全ノードを修復しうるかというクリーン化問を提案し、確率セルオートマトンによりモデル化しました。そのモデしルは単純な確率セルオートマトンと等価になり、同オートマトン同様臨界現象が現れることを示しました。テーマ3(応用)、免疫型エージェントに基づくセンサネットワークの設計・開発・実装を支援するシステムとモバイルエージェントシミュレータを開発し、さらに同システムをネットワーク対応にしました。実用化イメージ、想定される用途・AI合成、融合による、より高位AIシステム・AI開発時における免疫型機械学習 (用途：自動運転のための自己適応的センサシステム)・自己マッチングによる免疫型防御、自己適応システム(用途：レジリエントシステム、免疫型ROS)企業等への提案この技術にご興味をお持ちの企業の技術相談をお受けします。また、共同研究や受託研究等の検討の際には、ご連絡ください。
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