機械学習技術による高速な演繹的推論エンジンの開発

利用机器学习技术开发高速演绎推理引擎

基本信息

  • 批准号:
    22H03564
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 11.07万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
  • 财政年份:
    2022
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2022-04-01 至 2027-03-31
  • 项目状态:
    未结题

项目摘要

SyGuS という競技会における Inv トラックで優勝できるレベルの高性能なソルバを作成することができた。これは当初の計画における最初のステップであり、これが目論見通り達成できたことになる。機械学習としては強化学習を用いており、素朴なアルゴリズムでも専門家が与えたヒューリスティクスや他の SyGuS の参加ソルバよりも高性能なソルバを作成することができ、さらに進んだアルゴリズムを使うことでさらに高性能なソルバを作ることができた。しかしながら SyGuS 競技会の内容が変更されたため、実際に競技会に参加して優勝することは叶わなかった。この成果の意義は不変条件の発見というタスクにおいても機械学習技術が効果を発揮することを明らかにしたことにある。機械学習の演繹的推論への応用例は多いが、それらは不変条件の発見のような適切な論理式を発見するタスクを対象外または苦手とするか、あるいは適切な論理式の発見タスクを扱うが既存ソルバに比べて実行効率の面で劣っていた。不変条件の発見のようなタスクにおいても機械学習技術を援用することでソルバの効率を挙げられるということは、重要な発見である。SyGuS に優勝するレベルのソルバができたことは重要な進展だが、一方でプログラム検証などへの応用を考えると、作成したソルバが完全に満足の行くものとまでは言えない。その理由は (1) SyGuS 競技会に参加していない非常に優秀なあるソルバと比べると必ずしも勝っているとは言えないこと、(2) SyGuS の Inv トラックの問題はある側面では比較的簡単な(正確にいうと未定述語が1つ)ものであり、応用法はこのクラスから外れる問題も多いこと、が挙げられる。
The game will be held in the middle of the game. This is the first time I've seen you. Machine learning and reinforcement learning are used to create high-performance solutions that are simple and easy to use. The content of the Syracuse Games has been changed, and the competition has been won. The significance of this achievement is not only the development of mechanical learning technology, but also the development of mechanical learning technology. The deduction of machine learning is based on the following: the deduction of machine learning is based on the deduction of machine learning. The deduction of machine learning is based on the deduction of machine learning. No condition for discovery. No condition for discovery. In addition to the above, it is important to make progress in the development of the system, and it is necessary to make progress in the development of the system. The reasons for this are: (1) participation in the SyguS Games is very excellent;(2) the SyguS Games are very good;(3) the SyguS Games are very good;(4) the SyguS Games are very good;(5) the SyguS Games are very good;(6) the SyguS Games are very good;(7) the SyguS Games are very good;(8) the SyguS Games are very good;(9) the SyguS Games are very good;(10) the SyguS Games are very good;(11) the SyguS Games are very good;(12) the SyguS Games are very good;(13) the SyguS Games are very good;(14) the SyguS Games are very good;(15) the SyguS Games are very good;(16) the SyguS Games are very good;(17) the SyguS Games are very good;(18) the SyguS Games are very good;(17) the SyguS Games are very good;(18)

项目成果

期刊论文数量(1)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Optimal CHC Solving via Termination Proofs
通过终止证明最优 CHC 求解
{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

塚田 武志其他文献

塚田 武志的其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

{{ truncateString('塚田 武志', 18)}}的其他基金

機械学習技術による高速な演繹的推論エンジンの開発
利用机器学习技术开发高速演绎推理引擎
  • 批准号:
    23K24820
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 11.07万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
高階再帰スキームのモデル検査とそのプログラム検証への応用
高阶递归方案的模型检验及其在程序验证中的应用
  • 批准号:
    10J03842
  • 财政年份:
    2010
  • 资助金额:
    $ 11.07万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for JSPS Fellows

相似海外基金

機械学習アルゴリズムを用いた敗血症性凝固線溶障害の早期予測モデルの開発
使用机器学习算法开发脓毒性凝血和纤溶性疾病的早期预测模型
  • 批准号:
    24K12133
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 11.07万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
アニーリングと機械学習の融合による説明可能AI基盤の研究
结合退火和机器学习研究可解释的人工智能基础设施
  • 批准号:
    24KJ1081
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 11.07万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for JSPS Fellows
機械学習による滑走路の離着陸容量の短期的予測手法に関する研究
基于机器学习的跑道起降能力短期预测方法研究
  • 批准号:
    24K07722
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 11.07万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
機械学習を用いた波形解析による高速中性子エネルギー測定法の技術開拓
利用机器学习进行波形分析的快中子能量测量方法的技术开发
  • 批准号:
    24K08298
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 11.07万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
調理シミュレーションと機械学習の融合および非接触計測による加熱制御システムの構築
结合烹饪模拟与机器学习和非接触测量构建加热控制系统
  • 批准号:
    24K05572
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 11.07万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
肝臓内酸素動態を含む透析低血圧発症予知モデルの構築:統計・機械学習分析による解析
构建预测透析低血压发作(包括肝内氧动态)的模型:使用统计和机器学习分析进行分析
  • 批准号:
    24K15796
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 11.07万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
臨床情報による高精度分娩進行予測モデルの開発: 機械学習の活用
利用临床信息开发高精度的分娩进展预测模型:利用机器学习
  • 批准号:
    24K13948
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 11.07万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
新興感染症のシステマティック・レビューを機械学習を用いて簡易に実施するための研究
利用机器学习轻松对新发传染病进行系统评价的研究
  • 批准号:
    24K13518
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 11.07万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
独立成分分析を活用した信頼性の高い機械学習手法の構築
使用独立成分分析构建可靠的机器学习方法
  • 批准号:
    24K15093
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 11.07万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
学習過程情報に基づき理由を説明可能な高速論理型機械学習器の開発の提案
开发可根据学习过程信息解释原因的高速逻辑机器学习装置的提案
  • 批准号:
    24K15095
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 11.07万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了