人工知能（AI）技術の急速な発展に伴い、人工ニューラルネットワーク（Artificial Neural Networks, ANNs）は多くの分野で顕著な成果を上げています。しかし、従来のニューラルネットワークのトレーニング方法、特にバックプロパゲーション（Backpropagation）アルゴリズムは、ハードウェア実装において多くの課題を抱えています。バックプロパゲーションアルゴリズムはソフトウェアでは効率的ですが、ハードウェアで実装する場合、計算パスが可逆であること、各ニューロンに大量のメモリが必要であること、活性化関数の導関数を計算する必要があることなど、これらの条件をハードウェアで満たすことは困難です。さらに、従来のCMOS（Complementary Metal-Oxide-Sem...

学術的背景 人工知能の分野において、ゼロショット学習（Zero-Shot Learning, ZSL）は非常に挑戦的なタスクであり、その目標は既に見たカテゴリの知識を用いて未見のカテゴリのサンプルを識別することです。音声-視覚ゼロショット学習（Audio-Visual Zero-Shot Learning, AVZSL）はゼロショット学習の一分野として、音声と視覚情報を組み合わせることで未見のカテゴリを分類することを目指しています。しかし、既存の多くの手法は強力な表現の学習に焦点を当てすぎており、音声と視覚の間の意味的な一貫性やデータ自体の階層構造を見落としています。この見落としは、モデルがテスト時に未見のカテゴリを効果的に分類できない原因となり、実際の応用におけるパフォーマンスを制限する可...

学術的背景 インターネット情報の爆発的な増加に伴い、推薦システム（Recommender Systems, RSs）は現代のデジタル生活において不可欠な役割を果たしています。Netflixの映画推薦やソーシャルメディアのパーソナライズされたニュース配信など、推薦システムはユーザーのオンライン体験を再構築しています。しかし、従来の推薦システムは、データの疎密性（data sparsity）、コールドスタート問題（cold-start）、スケーラビリティ（scalability）、説明可能性の欠如（lack of explainability）など、多くの課題に直面しています。近年、大規模言語モデル（Large Language Models, LLMs）が自然言語処理（Natural Lang...

学術的背景 現代のサプライチェーン管理において、物流サービスプロバイダーの選択は複雑で重要な問題です。企業は、物流タスクを効率的に管理・実行できる第三者企業や組織を評価・選択する必要があります。しかし、現実の意思決定プロセスは多くの不確実性と曖昧性を伴い、従来の意思決定手法ではこれらの複雑な情報を効果的に処理することが困難です。この問題を解決するため、ファジィ集合理論（Fuzzy Set Theory, FST）およびその拡張形式である直観的ファジィ集合（Intuitionistic Fuzzy Sets, IFS）やためらいファジィ集合（Hesitant Fuzzy Sets, HFS）が、多属性意思決定（Multi-Attribute Decision Making, MADM）問題に広...

学術的背景 現代の工学と管理の分野では、意思決定問題には不確実性と曖昧性が伴うことが多い。従来のファジィ集合理論は、これらの問題を扱う際に一定の限界があり、特に複雑な多属性群意思決定（Multi-Attribute Group Decision-Making, MAGDM）問題を扱う際にその限界が顕著である。直感ファジィ集合（Intuitionistic Fuzzy Set, IFS）は、ファジィ集合理論の拡張として、意思決定プロセスにおける不確実性と曖昧性をより適切に捉えることができる。しかし、既存の直感ファジィ数（Intuitionistic Fuzzy Numbers, IFNs）は、特に台形直感ファジィ数（Trapezoidal-Valued Intuitionistic Fuzzy...

露天鉱山の爆破作業は鉱物の抽出において重要ですが、同時に環境や構造への大きなリスクを伴います。爆破過程で発生するピーク粒子速度（Peak Particle Velocity, PPV）は、爆破振動が周囲の構造物や環境に与える影響を評価するための重要な指標です。正確なPPVの予測は、爆破作業の最適化、環境破壊の軽減、および構造物の安全性の確保に重要な意義を持ちます。従来の予測手法は非線形関係や高次元データを扱う際に限界がありますが、機械学習（Machine Learning, ML）技術、特にハイブリッド機械学習手法はPPV予測において大きな可能性を示しています。本稿では、露天鉱山の爆破におけるPPV予測へのハイブリッド機械学習技術の応用を体系的にレビューし、その利点、課題、および今後の研究方...