【研究領域課題番号】21KK0179 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

ソフトウェア保守 / ソフトウェア進化 / データ駆動ソフトウェア工学 / 機械学習応用 / プログラム品質評価改善 / 機械学習 / データ駆動

【研究成果の概要】

不確実性の高い現代において、潜在する欠陥や要求・環境変化をデータで捉え、ソフトウェア上で修正や変化適応を進めるデータ駆動の枠組みが求められる。従来は固定的な活動の一部の自動化にとどまり、機械学習の適用も場当たり的である。そこで本研究は、機械学習により増強された（Machine Learning Augmented）データ駆動ソフトウェア保守・進化の確立を研究課題として掲げ、規範と実態を融合的に扱い、開発者による一定の制御が可能な保守・進化の自動化基盤を実現する。特に、ソフトウェアシステム開発運用の大部分を占める保守・進化の支援を目的に、過去の様々なプロジェクトにおける保守・進化実績データへの機械学習適用を通じてモデル（規範）としての修正・適応のルールや関係を学習する。さらに不確実性をもつ新たな開発運用において変更・改訂履歴データに基づき、状況や傾向変化を組み入れてモデルを適用することで、インスタンス（実態）としての状況や文脈へと適合する形で自動修正・適応を達成する。これにより過去および新たなデータに基づき持続的に、直面する課題対応としての修正・適応と、起こりうる問題や変化の予測に応じた進化を高効率かつ不確実性を考慮したものへ増強することを目的とする。2021年度はその実現に向けた基礎を得ることを目的として、 機械学習増強のデータ駆動の問題報告対応やプログラム品質評価・修正・改善、および、保守・進化支援に向けた要素技術および関連研究の調査研究およびそれに基づく基盤の基礎的な設計検討を進めた。

【研究種目】国際共同研究加速基金(国際共同研究強化(B))

【研究期間】2021-10-07 - 2025-03-31

【配分額】19,240千円 (直接経費: 14,800千円、間接経費: 4,440千円)

【研究領域課題番号】18H03576 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

史資料画像 / IIIF / データ駆動 / キュレーション / 機械学習

【研究成果の概要】

2019年度までの成果にもとづき，統合史資料画像データ駆動型人文科学研究基盤の確立を進めて行くため，以下に示す3課題を実施した：
1．統合史資料画像データ生成手法の確立: 統合史資料画像データの構造化をさらに洗練し，生成方法の確立を進める．今年度は下記の2点を重点的に実施した：（a）くずし字等の文字画像データ: 2020年10月にJSPS科研費18H05221との連携により開発を進めた新たな歴史文字連携検索システム「史的文字データベース連携検索システム」の本運用を開始した．（b）史資料画像とそれに紐づくデータの統合:宮崎県都城島津邸などでの調査・撮影を行い，『上井覚兼日記』に関わる史資料とその画像，登場する人名・地名を関連付けていき，さらに他史資料へ関連付け手法の確立を進めた．
2．統合史資料画像データ管理システムの構築: 1.の成果にもとづき統合史資料画像データを格納・管理し，検索・提示していくための基盤整備を進めた．その成果を具現化するため，2020年8月より稼働する新しい史料編纂所データベース検索サービスSHIPS DBで利用していく画像ビューアのプロトタイピングを行った．
3．潜在的関連史資料の検出:史料編纂所で構築している歴史情報リポジトリ(人名・地名・文字をその出典とともに蓄積)の拡充に務めた．また，鎌倉時代の記録である『民経記』を用いて、これまで培ってきた潜在的関連史資料の検出手法および可視化手法の確立を進めた．

【研究種目】基盤研究(A)

【研究期間】2018-04-01 - 2023-03-31

【配分額】42,510千円 (直接経費: 32,700千円、間接経費: 9,810千円)

【研究分野】数理物理・物性基礎

【研究領域課題番号】25610102 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

物性理論 / 磁性モデル / 磁化曲線 / 機械学習 / モンテカルロ法 / 中性子散乱 / 統計力学 / モデル化 / 計算物理 / 物性基礎論 / データ駆動 / アルゴリズム / ベイズ推論 / 画像データ

【研究成果の概要】

本研究は、データ駆動型の研究方法を物性物理の分野で展開することである。まず磁化曲線の観測データを入力として、これまでの経験的な理論モデルの構築に機械学習の技法を援用する方法を提案した。複数の候補から適切なモデル選択が可能となった。その結果、スピン構造など実験的に観測が難しい情報へのアクセスが可能となり、その後の実験計画に役立てられるようになった。さらに、扱う系を量子系に展開するためにはベイズ最適化の手法が有力であることがわかった。一方、大規模施設からのデータを想定して、中性子散乱実験のスペクトルから緩和時間分布を推定する問題に着手し、実データ解析も含めた新しい方向性を示すことができた。

【研究種目】挑戦的萌芽研究

【研究期間】2013-04-01 - 2016-03-31

【配分額】3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)