知能技術最適化研究ユニット
Optimization Research Base for Intelligent Technologies
深層学習の「職人芸」を、誰もが再現可能に扱える科学的基盤へ。
進化計算と組合せ最適化を融合し、新指標「最適化容易性 (OES)」で
精度・安定性・再現性・計算効率を同時に評価します。
ORBITは、深層学習の性能を左右する複雑なパラメータ探索を、経験と勘に依存した「職人芸」から脱却させ、再現可能で持続可能な技術基盤へと昇華することを目指す研究ユニットです。連続値と離散値が混在する現実的な最適化問題に対して、限られた計算資源の下で安定して高性能を得る探索基盤を構築し、精度の高さだけでなく安定性・再現性・計算資源効率まで評価する新指標「最適化容易性 (OES)」を提案します。
PSO・進化的アルゴリズムを高度化し、ノイズや多峰性のある現実問題でも、頑健で効率的に最適解へ到達。
局所探索、近傍設計、制約付き探索で、深層モデルの構造や設定候補を効率的に巡回。
「最高精度」だけでなく「誰でも安価に・安定して」高性能を出せるかを定量化。AI開発を再現可能に。
現状の深層学習開発は、専門家の試行錯誤に依存しコストも再現性も犠牲になっています。ORBITは、二つの最適化技術を融合した探索基盤と新指標OESによって、誰もが扱える次世代AI開発基盤を構築します。
試行錯誤に多大な時間・計算資源を浪費。開発コストが増大。
経験と勘に依存し、再現性が低い。属人化が進む。
連続変数と離散変数が混在し、既存手法では対応が困難。
群知能・進化計算で連続的ハイパーパラメータを高効率に探索。
離散構造変数を扱う探索手法を統合し混合変数HPOを実現。
安定性・再現性・効率を含む新指標で深層学習を評価。
誰もが扱える次世代AI開発の標準基盤を提供。
早期打切り・重み継承・並列化でリソース効率化。
成果を学術界・産業界へ広く還元する。
深層学習モデルを評価する新たな軸として ORBIT が提案するのが 最適化容易性 (Optimization Ease Score, OES) です。 最高精度のみで比較する従来の評価では、「誰がやっても同じ結果になるか」「限られた資源で再現できるか」が捨象されていました。
OES は、達成精度、安定性、再現性、計算資源効率という4つの観点からモデルと最適化手順を一体として評価し、AI開発における「使える」「広められる」という価値を定量化します。
研究の背景・課題・アプローチ・目指す姿を一枚で。
深層学習・進化計算・組合せ最適化・並列計算 — それぞれの領域で実績を持つ4名がORBITを構成します。
Prof. Kenya Jin'no — Deep Learning & OES Design
深層学習およびその内部表現解析を基盤に、タスク設計・評価設計、OESの定義と検証、統合実装と成果統括を担当。精度のみならず、安定性・再現性・頑健性を含む新たな評価指標の構築を推進する。
Prof. Hidehiro Nakano — Evolutionary Computation
進化計算および群知能を基盤として、連続変数ハイパーパラメータの最適化設計を担当。PSO等の高度化や探索安定化の知見を活かし、ノイズ下でも堅牢に機能する最適化機構を構築する。
Prof. Takayuki Kimura — Combinatorial Optimization
組合せ最適化およびヒューリスティック探索を基盤に、離散・構造変数の探索設計を担当。局所探索、近傍設計、制約付き探索により、深層モデルの構造選択や設定候補の組合せ最適化を推進する。
Assoc. Prof. Tomoyuki Sasaki — Implementation & Acceleration
最適化アルゴリズムの実装と高速化を基盤に、探索基盤の並列化、高速実装、計算資源効率化を担当。大規模探索を現実的な計算資源の下で実行可能とする基盤整備に貢献する。