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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-11-07 13:00 ［招待講演］高信頼機械学習システムのためのNバージョン構成法 ○町田文雄（筑波大）  ICM2025-16 |
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| 抄録 | （和） | 機械学習技術の発展により，高い安全性や信頼性の要求されるシステムにも機械学習技術が活用されるようになった．過去のデータからの学習によって獲得される機械学習モデルは，新しいデータに対して必ずしも正しい推論結果を出すとは限らない．機械学習モデルの推論エラーは後続タスクにも影響し，システム全体の信頼性を損ねる要因となる．本講演では，多様な入力や多様なモデルを組み合わせるNバージョン構成法による機械学習システム高信頼化手法を紹介する．機械学習モデルの出力の不確実な性質を利用し，多様な推論結果を引き出すことで，信頼性の低い結果の出力を抑止する．信頼性の向上効果を評価するための理論的な研究，および，画像分類や物体検出などの実応用での信頼性評価結果について述べる． |
| （英） | Machine learning (ML) technology has been employed in various application fields, including safety-critical and highly reliable systems. ML models are generated from training datasets, and hence, they do not always produce expected correct outputs for unseen data. Output errors produced by ML models can propagate to downstream tasks, potentially compromising the overall system's reliability. This presentation introduces a technique for enhancing the reliability of ML systems using an N-version configuration approach, which combines diverse inputs and diverse ML models. Leveraging the inherently uncertain nature of ML model outputs, generating diverse inference results is key to achieving high reliability. The talk will cover the theoretical models for quantitatively evaluating the reliability of N-version ML systems, along with empirical evaluation results from practical applications such as image classification and object detection. | |
| キーワード | （和） | Nバージョン構成 / 機械学習システム / 信頼性 / 多様性 / / / / |
| （英） | N-version architecture / Machine learning system / Reliability / Diversity / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 226, ICM2025-16, pp. 1-2, 2025年11月. | |
| 資料番号 | ICM2025-16 | |
| 発行日 | 2025-10-31 (ICM) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | ICM2025-16 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | ICM NS NV |
| 開催期間 | 2025-11-06 - 2025-11-07 |
| 開催地（和） | 第三博多偕成ビル + オンライン開催 |
| 開催地（英） | Daisan-Hakata-Kaisei Bldg. + Online |
| テーマ（和） | ネットワーク品質，ネットワーク計測・管理，ネットワーク仮想化，ネットワークサービス，ブロックチェーン，セキュリティ，ネットワークインテリジェンス・AI，一般 |
| テーマ（英） | Network quality, Network measurement/management, Network virtualization, Network service, Blockchain, Security, Network intelligence/AI, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | ICM |
| 会議コード | 2025-11-ICM-NS-NV |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 高信頼機械学習システムのためのNバージョン構成法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | N-version configuration method for reliable machine learning systems |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | Nバージョン構成 / N-version architecture |
| キーワード(2)（和/英） | 機械学習システム / Machine learning system |
| キーワード(3)（和/英） | 信頼性 / Reliability |
| キーワード(4)（和/英） | 多様性 / Diversity |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 町田 文雄 / Fumio Machida / マチダ フミオ |
| 第1著者 所属（和/英） | 筑波大学 (略称： 筑波大) University of Tsukuba (略称： Univ. Tsukuba) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-11-07 13:00:00 |
| 発表時間 | 45分 |
| 申込先研究会 | ICM |
| 資料番号 | ICM2025-16 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.226 |
| ページ範囲 | pp.1-2 |
| ページ数 | 2 |
| 発行日 | 2025-10-31 (ICM) |
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