大言語モデルにおける分布外汎化と組み合わせメカニズムの研究 論文の背景 近年、大言語モデル（Large Language Models, LLMs）は、GPT-4 などのように新規タスクを処理する際、驚くべき創造性を示しています。通常、少数の例で問題を解決できます。これらのタスクは、モデルが訓練データとは異なる分布上で汎化することを要求します。これは「分布外汎化」（Out-of-Distribution Generalization, OOD Generalization）と呼ばれます。LLMs は大きな成功を収めていますが、どのように分布外汎化を達成するかは未解明のままでした。本論文では、LLMs が隠れたルールに基づいて生成されるタスクでのパフォーマンスに焦点を当て、特に「帰納ヘッド」（...

ディスカウント価値反復に基づく適応的批評設計のゼロサムゲームへの応用と検証 研究背景 制御分野において、最適制御（Optimal Control）は重要な研究テーマであり、システムの性能を最適化するための制御システムの設計と分析を目的としています。システムの複雑さが増すにつれて、伝統的なハミルトン-ヤコビ-ベルマン方程式（Hamilton-Jacobi-Bellman, HJB）に基づく最適制御手法は「次元の呪い」（Curse of Dimensionality）という課題に直面しています。この課題に対処するため、研究者たちは適応的動的計画法（Adaptive Dynamic Programming, ADP）を提案し、強化学習（Reinforcement Learning）や関数近似（Fu...

複数のドローンを用いた効率的な分散型時系列プランナーによる時空間的な山火事予防制御 学術的背景 山火事は、世界的に生物多様性と資源の持続可能性に対する重大な脅威であり、特に初期段階で未制御のままであれば、その規模は急速に拡大し、深刻な生態系の破壊を引き起こす可能性があります。近年、無人航空機（Unmanned Aerial Vehicles, UAVs）を活用した多ドローンシステムが山火事予防制御の分野で徐々に導入され、主に人間が危険な環境にさらされるリスクを低減し、緊急対応の効率を向上させるために用いられています。しかし、これまでの研究は、検索、監視、または消火といった単一の段階に限定されることが多く、複数のドローンの協調タスクに関する包括的な研究は不足しています。特に、資源が限られ、ドロ...

多段不等長プロセスの投影重み付き動的時間伸縮監視手法 学術的背景 現代の製造業において、多段プロセス（バッチ処理や遷移プロセスなど）のオンライン監視は、製品品質の向上や故障リスクの低減に不可欠です。しかし、操作条件の変化により、これらのプロセスの操作時間はしばしば不均一であり、監視に大きな課題をもたらします。従来の動的時間伸縮（Dynamic Time Warping, DTW）手法はオフライン同期には使用可能ですが、オンラインデータを処理する際には、進行中のバッチと完了した履歴バッチを効果的に整合させることができません。これには、両者の進展に固有の差異があるためです。さらに、従来手法では操作プロセスにおける時間スケールの故障を無視することが多く、全体的な監視性能を弱める要因となっています。...

無人水上ビークル（USV）のモデル予測制御の新手法：確率的ニューラルネットワークに基づくMBRLフレームワーク 学術的背景 無人水上ビークル（Unmanned Surface Vehicles, USV）は、近年海洋科学分野で急速に発展し、海洋輸送、環境モニタリング、災害救援などのシナリオで広く活用されています。しかし、USVの制御システムは依然として多くの課題を抱えており、特に複雑な海洋環境での外部干渉への対応能力が問題とされています。従来のモデルフリー強化学習（Model-Free Reinforcement Learning, MFRL）手法は特定のタスクでは良好なパフォーマンスを示すものの、大量のデータとシミュレーショントレーニングに依存しており、不確実な環境に対するロバスト性に欠け...

学術的背景と研究動機 歯科医療保健分野において、コーンビームコンピュータ断層撮影（CBCT, Cone Beam Computed Tomography）は広く利用されている三次元画像技術です。CBCTは口腔の三次元画像を提供し、特に歯原性病変の診断において優れた能力を発揮します。しかし、CBCT画像のセグメンテーション（segmentation）——つまり、画像内の各ボクセル（voxel）に対して病変、骨、歯、修復材料をラベル付けすること——は重要かつ複雑なタスクです。現在、臨床現場では主に手動セグメンテーションに依存しており、これには時間がかかる上、専門知識も必要とされます。セグメンテーションの自動化を実現し、大量の手動ラベル付けデータへの依存を減らすために、研究者たちは口腔解剖学的知識...