2022/4/26 14:44

多変数データを用いた非線形因果探索技術の開発
-科学的発見やビジネス課題解決に期待-

理化学研究所(理研)革新知能統合研究センター目的指向基盤技術研究グループ因果推論チームの清水昌平チームリーダー、理研AIP-富士通連携センター (研究当時)の上村健人客員研究員(研究当時)らの共同研究グループは、多変数データから非線形な因果関係を推定する新技術を開発しました。

今回、共同研究グループは、識別性が保証された非線形因果モデルのうち、自由度が最も高いモデルの一つであるポスト非線形因果モデル(PNLモデル)に基づき、ニューラルネットワークを用いて因果構造グラフを推定する技術を開発しました。

本研究成果は、現実の問題が持つ非線形性を前提として、多変数データから因果関係を見つけ出すことで、科学的発見やビジネス課題解決に貢献すると期待できます。

本研究は、統計的因果推論のトップ研究者を中心として開催された初めての国際会議である『1st Conference on Causal Learning and Reasoning (CLeaR 2022)』(4月11日開催:日本時間4月12日)にて発表しました。

提案技術における多変数間の因果関係の推定の流れ

論文情報
<タイトル>
A Multivariate Causal Discovery based on Post-Nonlinear Model
<著者名>
Kento Uemura, Takuya Takagi, Takayuki Kambayashi, Hiroyuki Yoshida and Shohei Shimizu
<学会名称>
1st Conference on Causal Learning and Reasoning (CLeaR 2022)

※共同研究グループ

  • 理化学研究所革新知能統合研究センター
    目的指向基盤技術研究グループ 因果推論チーム
    チームリーダー 清水昌平
    (滋賀大学 データサイエンス学部 教授)
    理研AIP-富士通連携センター(研究当時)
    客員研究員(研究当時)上村健人
    (現 富士通株式会社 研究本部 人工知能研究所 研究員)
    客員研究員(研究当時)高木拓也
    (現 富士通株式会社 研究本部 人工知能研究所 研究員)
  • 株式会社両備システムズ 
    セキュリティ事業部 神林貴之
  • ジャパンシステム株式会社
    チーフテクノロジーアドバイザー 吉田裕之

詳細は、理化学研究所(広報室)のホームページをご覧ください。

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