シンボリック回帰を用いた決定木による拡大クラス分割の発見

シンガポール科学技術研究局、AI 基礎研究と応用研究の主力

シンガポール国立大学、AI 研究ランキングはアジア上位。2024年3月に NUS AI Institute を設立し、基礎 AI、応用 AI および社会的影響研究を統合。

南洋工科大学、AI とデータサイエンス研究の主要拠点

シンガポール経営大学、AI のビジネス・社会応用

シンガポール科技設計大学、AI とデザインの交差創新

本プロジェクトは南洋理工大学の張潔教授がリードし、米国マサチューセッツ工科大学（MIT）と協力して、信頼性があり解釈可能な人工知能・人間相互作用最適化システムの開発に取り組んでいます。研究の重点は、自然言語を組合せ最適化問題のロバストなインターフェースとして確立することであり、AI システムが人間の言語から最適化問題を定式化し、強力な AI 支援最適化を実施し、解釈可能なフィードバックを提供できるようにします。本プロジェクトは、物流、製造、金融などの産業に対して効率的な意思決定支援ツールを提供し、同時に信頼性のある AI の基礎研究を推進することを目的としています。

PINNACLE は、物理情報神経ネットワーク（PINN）の訓練効率を改善するための適応的点選択方法です。本方法は経験的ニューラル接線核理論に基づいており、実験点および配置点を含むすべての種類の訓練点の選択を自動的に共同で最適化することができ、前進問題、逆問題、転移学習などの複数のタスクにおいて既存のベンチマーク方法を大幅に上回ります。

AI Singapore 研究チームが BadEdit フレームワークを提案しました。これは、モデルパラメータを直接修正することにより、事前訓練された大規模言語モデルに対して効率的なバックドア攻撃を行う革新的なバックドア注入方法です。本方法は、わずか 15 個のデータサンプルと 120 秒で成功的にバックドアを注入でき、攻撃成功率は 100% に近く、一方で清潔なデータに対する最小限の悪影響を保ちます。BadEdit は従来の重み中毒方法と比較して、データ要件が少なく、効率が高く、テキスト分類、事実確認、対話感情生成を含む複数のタスク領域に適用できるという利点があります。