DML研究会(第2期)について

DML とは?

DML研究会(第2期)の正式な英文名は,
Research Committee on Control Theory Harmonize“D” with Machine Learning
です.成功裏に終わった第1期での略称を引き継ぎ「DML 研究会」としています.

研究会の名称

日本語名
機械学習と調和する制御理論 調査研究会
英語名
Research Committee on Control Theory Harmonized with Machine Learning

DML研究会の担当分野

「モデルベースト制御における機械学習とダイナミクスの融合 調査研究会(2017年1月~2018 年 12 月)」においては、システム同定理論と機械学習理論の相違点の調査を足掛かりに、データドリブン手法とモデルベースト手法の融合を主眼とし、制御分野で機械学習理論を活用するための方法論を広く検討してきた。本調査研究会も、理論と産業応用の両面から強く望まれているこうした研究を、引き続き担当分野とする。特に、きれいな理論が適用困難な課題に機械学習手法を援用し解決を目指す方向のみではなく、機械学習の応用において問題となる可解釈性の獲得や安全性の担保といった課題にロバスト制御などの知見を活用するといった逆方向の展開も目指すことを機械学習との調和と位置づけ、その方法論を模索する。また、こうした両輪による展開が特に必要もしくは有望と見込まれる応用事例の調査も本調査研究会の担当分野とする。

DML研究会の目的

いわゆるビッグデータを背景とした機械学習理論にもとづくデータオリエンテッドな方法論は、すでに様々な分野で主たる関心事になっている。一方、われわれ制御のコミュニティでは、対象となるシステムが従う法則を数理モデルで表現し、そのモデルにもとづいて、構造の数理的理解や実用的な制御系設計手法を構築してきた。しかしながら、近年は、未知の対象に対する制御則を設計する「強化学習」においても、学習過程においてモデルを構築する「モデルベースト強化学習」が盛んに研究されているように、これらの境界は以前ほど明確でなくなりつつある。こうした状況を踏まえて、本調査研究会では、制御理論研究者、関連分野の応用研究者、企業の研究開発者が集い、様々な応用事例や理論研究に関する情報共有や議論を通じて、われわれのコミュニティが提供できるモデルベーストな方法論の意義を改めて検討し、新たな方向性を模索することを目的とする。


DML研究会(第1期)について

DML とは?

本調査研究会の英文名は, “Research Committee on Fusion of Machine Learning and Dynamics in Model-Based Control” です。和文名,英文名ともに長いタイトルなので,英文名を “Dynamical Machine Learning for Model-based Control” と短縮し,その最初の3つの頭文字から 「DML 研究会」 と呼ぶことにしました。

研究会の名称

日本語名
モデルベースト制御における機械学習とダイナミクスの融合 調査研究会
英語名
Research Committee on Fusion of Machine Learning and Dynamics in Model-Based Control

DML研究会の担当分野

いわゆるビッグデータを背景とした機械学習理論は,人工知能研究者のグループで精力的に研究されているが,その主流はデータオリエンティッドな方法論である。一方,われわれ制御のコミュニティでは,モデルベースト制御の枠組みで,対象となるシステムが従う物理的な法則(これをダイナミクスと呼ぶ)を数理モデルで表現し,そのモデルと対象から得られるデータの両方を用いたアプローチをとる。その典型的な例がカルマンフィルタであり,時系列やシステムのダイナミクスを状態空間モデルで表現し,さらに観測データを活用することによって,対象の状態推定(フィルタリング)を行っている。機械学習理論が物理化学的な対象に対してより効果的に機能するためには,このようなダイナミクスを考慮した機械学習理論の研究が,理論と産業応用の両面から強く望まれている。本調査研究会では,これを主な担当分野として活動する。

制御の分野で対象のデータを利用する方法として,システム同定理論が1960年代から研究されている。このシステム同定理論と機械学習理論の類似点と相違点を調べることによって,制御分野で機械学習理論を活用するための方法論を検討していくことも本調査研究会の担当分野である。

DML研究会の目的

本調査研究会では「データから将来使えそうな知識を見つけること」を意味する機械学習に着目する。たとえば自動車のような物理的な対象に対しては,その対象が従うダイナミクスを活用した機械学習が望まれる。これは制御分野ではグレーボックスモデリングと呼ばれている。本調査研究会では,対象がもつダイナミクスの機械学習への導入について検討することを目的とする。また,機械学習に対応するものとして,制御工学の分野ではシステム同定が古くから研究されているが,機械学習とシステム同定の類似点と相違点についても調べたい。

本調査研究会は制御理論研究者,制御応用研究者,企業の研究開発者を集め,ダイナミクスを考慮した機械学習の方向性に関して調査研究を行う。