JST CREST
因果探索プロジェクト

JST CREST [信頼されるAIシステム] 信頼されるAIシステムを支える基盤技術
プロジェクト名: 信頼されるAIシステムを実現するための因果探索基盤技術の確立と応用
研究代表者: 清水昌平
2022年度-2027年度

AIの信頼性を評価・向上させる方法として因果推論のアイデアがよく用いられています。ただ、そのために必要な因果グラフを、背景知識が足りず用意できないことが多いです。そこで本研究では、データから因果グラフを推測する因果探索の方法論研究とそれを用いて環境学・予防医学・臨床医学・政策科学の4領域で因果推論を用いた説明性・公平性の解析に取り組みます。

JST CREST Trusted quality AI systems
Causal discovery and its applications for reliable AI
Research Director: SHIMIZU Shohei
2022-2027

Statistical causal inference using causal graphs is essential in improving the explainability, fairness, and performance needed for reliable AI. To perform statistical causal inference, a causal graph needs to be drawn by the analyst, but it often is the case that insufficient domain knowledge is available for this purpose. Then, a causal structure search methodology that uses data to infer a causal graph, i.e., causal discovery, is useful. Thus, we develop methods for causal discovery to infer causal graphs from data and use them to analyze explainability and fairness in the four areas of policy science, environmental studies, preventive medicine, and clinical medicine.