情報処理学会 第86回全国大会 会期:2024年3月15日~17日

1J-07
ICTCG法の実行時間予測モデルに対する説明可能なAIの適用
○中谷崇真,河合直聡,片桐孝洋,星野哲也,永井 亨(名大)
AIを使用することで複雑な計算に対して入力データから処理結果や実行時間などを予測することが研究されているが、その予測の妥当性を検証することは効率的で誤りのない実行のために必須である。そこで本研究では不完全前処理CG法(ICTCG法)の実行時間の予測を行列画像及びICTCG法のパラメータを入力として行う機械学習モデルを生成、説明可能なAI(XAI)ツールとしてSHAPを用いて説明することによってAIの回答の妥当性を検証することを目的とする。ここでICTCG法とは、共役勾配法(CG法)などの反復法の前処理に連立一次方程式の解法として用いられる不完全コレスキー分解(IC分解)前処理に閾値の値を設定した数値計算アルゴリズムである。