以下は、2024年12月に発表されたPrachi Pratyusha Sahoo（IEEE学生会員）とKyriakos G. Vamvoudakis（IEEEシニア会員）による「情報制約された環境における自モデル不要学習と外部報酬付き学習の比較」という論文についてのレポートです。本研究では、報酬信号の喪失が発生した際、最適かつ安定したポリシーを生成するための新しい強化学習のフレームワークを提案しています。このレポートでは、論文全体を要約し、フレームワークの技術的詳細、理論的成果、シミュレーション実験および応用の意義について説明します。 背景と研究動機 近年、ネットワーク物理システム（Cyber-Physical Systems, CPS）の進化は、人工知能（AI）と統合されることで、より自律...

時空間グラフベースのスマートグリッドにおける対抗的虚偽データ注入回避攻撃の生成と検出 背景 現代のスマートグリッドは、ネットワーク化されたサイバーフィジカルシステム（Cyber-Physical Systems, CPS）の一例であり、複数のコンポーネント間で大量のデータを交換する必要があるため、さまざまな安全リスクにさらされています。その中で、虚偽データ注入攻撃（False Data Injection Attacks, FDIAs）は、センサーのデータを改ざんすることで大きな注目を集めています。攻撃者はこれらの虚偽データを利用して、従来の異常データ検出システム（Bad Data Detection, BDD）をすり抜けることが可能であり、不適切な運用判断を引き起こし、最悪の場合システムの...

弱い地質的先験知識の下でのボアホール岩性モデル構築のための部分的ドメイン適応 背景と研究課題 岩性識別は、層序解析や油ガス貯留層の探査において極めて重要な役割を果たします。しかし、人工知能や機械学習に基づく既存の岩性識別方法は、井間データを扱う際、依然として重大な課題に直面しています。具体的には、井ごとの複雑な堆積環境、不一致な地質物理探査機器および測定技術の影響で、井間データの分布には大きな違いがあります。また、ターゲット井には全く新しい岩性クラスが含まれている可能性があり、ラベル空間の不一致性（unshared label space）が発生することが、ターゲット井での予測をさらに困難にしています。 本研究では、複雑な地質条件下での井間岩性予測を実現するための部分的ドメイン適応（Part...

簡易化されたカーネルベースのコストセンシティブ広域学習システム（SKCSBLS）による不均衡データにおける故障診断の研究レポート 研究背景と重要性 Industry 4.0 の進展により、知的製造はますます産業ビッグデータ分析に依存するようになりました。機器運行データから重要な情報を抽出することで、設備の健康管理の有効性を高め、企業の生産性の安全性と効率を向上させることができます。しかし、実際の産業応用において、不均衡データは知的製造分野における故障診断に大きな課題をもたらします。多くの場合、機器運行データでは正常状態のデータが大半を占め、故障データは少ない傾向があります。このような不均衡なカテゴリ分布により、モデルの予測精度が低下し、少数カテゴリ（故障カテゴリ）の識別が困難になります。 現...

投稿論文へのレポート: 《Event-Triggered Fuzzy Adaptive Stabilization of Parabolic PDE–ODE Systems》 研究背景と意義 現代の工学システム（柔軟アーム、熱伝導装置、反応器制御器など）では、偏微分方程式（Partial Differential Equations, PDE）を用いてモデル化することが必要です。特に、PDEは反応-拡散特性による無限次元システムの特徴付けに重要です。しかし、これらのシステムが常微分方程式（Ordinary Differential Equations, ODE）と連結された場合、設計の複雑さが増大します。この際、制御設計において特に困難となるのは、非線形性やカスケードシステムにおける不確実性...

WienerおよびPoissonノイズを含む確率Markovジャンプシステムの最適制御：2つの強化学習アプローチ 学術的背景 現代の制御理論において、最適制御は非常に重要な研究領域の一つであり、その目標は、動的システムに対して費用関数を最小化する最適制御戦略を設計することです。確率システムに関して、従来の最適制御手法は通常、システムモデルの完全な情報を必要としますが、この点で現実の適用において大きな限界があります。近年、モデルに依存しない手法としての強化学習（Reinforcement Learning, RL）が、最適制御問題を解決する重要なツールとして注目されています。RLはデータから直接学習することで、最適値関数と最適ポリシーを取得し、ポリシーイテレーション（Policy Iterat...

「音響バブル」と次世代耳装着型デバイス：リアルタイムニューラルネットワークを基盤とした革新研究 日常生活の中で、騒音や複雑な音響環境は、特に混雑した場面（例：レストラン、会議室、飛行機内）において会話の明確な認識を難しくしています。従来のノイズキャンセリングヘッドホンは、環境音をある程度抑制することはできますが、音源の距離を識別したり、特定音源の位置に基づいた正確な音場形成はできません。この課題に対処するため、ワシントン大学Paul G. Allenコンピュータサイエンス&エンジニアリング学部、マイクロソフト、そしてAssemblyAIのチームが重要な研究を行いました。同チームは「音響バブル」(Sound Bubbles) を生成可能なスマート耳装着型デバイスを開発し、マルチチャネルマイクロ...

多フォトトランジスタ‐単メモリスタアレイを基盤とする再構成可能なインセンサー処理：機械学習と生体インスパイア型ニューラルネットワークの融合による新しい視覚計算プラットフォーム 学術背景と問題提起 人工ビジョンシステムは、インテリジェントエッジコンピューティングの重要な構成要素として長年認識されてきましたが、従来のCMOS（相補型金属酸化膜半導体）技術とノイマン型アーキテクチャに基づくシステムは、大きな制約を抱えていました。これらのシステムでは、独立した画像センサー、記憶モジュール、プロセッサ間の物理的分離により、大量のデータ冗長性や信号処理の遅延が生じます。これにより、回路設計の複雑化や消費電力の増加が引き起こされ、リアルタイム処理能力が著しく制限されています。自然環境において、従来型の視覚...

ウェアラブル単一トランスデューサーによるエコーマイオグラフィーシステムの革新：筋肉動態監視から複雑なジェスチャー追跡まで 学術的背景と研究の意義 近年では、ウェアラブル電子デバイスが健康モニタリングおよびヒューマンマシンインタラクション分野において大きな可能性を持つとして注目を集めています。その中でも、筋活動を測定する技術として表面筋電図（Electromyography, EMG）が研究のホットトピックとなっています。しかし、EMG信号には多くの制約があります。信号強度が弱く不安定で、空間分解能が低い上、信号対雑音比（SNR）が低いです。その偶発性や同期性の低さが測定結果の不一致につながり、特定の筋線維の寄与を効果的に分離することが困難です。また、信号質を改善するために利用される大型の電極...

二次元ヴァン・デル・ワールス金属陰極を用いたアナログスイッチングメモリスタの研究 学術的背景 人工知能（AI）アプリケーションが急速に発展している中で、従来のフォン・ノイマンアーキテクチャは、データ集約型計算タスクにおいて性能の限界に達しようとしています。ニューロモルフィックコンピューティング（neuromorphic computing）は、データ集約型タスクをより高速かつ効率的に処理できる新興の計算パラダイムとして注目されています。この分野では、メモリスタ（memristor）はメモリ内計算やアナログ計算を実現できるため注目されています。特に、複数の導電状態を持つアナログメモリスタは、ニューロモルフィックコンピューティングの効率を大幅に向上させることができます。しかしながら、従来のアナロ...