深層学習システムの自動テスト技術の確立
研究課題情報
- 体系的番号
- JP19H04086 (JGN)
- 助成事業
- 科学研究費助成事業
- 資金配分機関情報
- 日本学術振興会(JSPS)
科研費情報
- 研究課題/領域番号
- 19H04086
- 研究種目
- 基盤研究(B)
- 配分区分
-
- 補助金
- 審査区分/研究分野
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- 小区分60050:ソフトウェア関連
- 研究機関
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- 九州大学
- 研究期間 (年度)
- 2019-04-01 〜 2022-03-31
- 研究課題ステータス
- 完了
- 配分額*注記
- 17,160,000 円 (直接経費: 13,200,000 円 間接経費: 3,960,000 円)
研究概要
深層学習は画像処理、音声認識などの応用面で華々しい成功をおさめ、自動運転車や知能ロボットなど、社会基盤に関わる重要な分野での成果が益々期待されている。それと同時に、深層学習システムにおける障害が発生する場合、社会と自然に巨大な災害をもたらす可能性があるため、その信頼性に対する要求が益々高くなっている。本研究では、深層学習システムに対する自動テスト技術を確立することを目的としている。本研究の進展により、深層学習システムに対する系統的な自動テスト技術とそのテスト支援環境が整い、信頼性の高い深層学習システムを構築することが期待できる。