ワークショップ / 特別ワークショップ · MFALL-AMI

自律機械知能のためのマルチモーダル・連合・エージェント型・生涯学習

2027年4月22日〜24日ベトナム・ヴィンロン

ワークショップについて

ワークショップ「自律機械知能のためのマルチモーダル・連合・エージェント型・生涯学習」は、人間による監督を最小限に抑えつつ、長い時間軸にわたって学習・推論・行動できる真に自律的な知能機械を構築するための、新たな基盤・モデル・システムを探究することを目的としています。

自己教師あり学習と世界モデルの近年の進展は、自律知能への新たな道を切り開きました。同時に、エージェント型 AI、マルチエージェントシステム、大規模言語・視覚モデル、連合学習の台頭により、表現学習、協調、記憶、継続的適応において新たな課題が生じています。

募集トピック

募集トピックは以下を含みますが、これらに限定されません：

マルチモーダル学習と連合学習

  • マルチモーダル表現学習（視覚–言語–センサー–行動）
  • 自律エージェントのための連合学習・分散型学習
  • 分散システムにおける表現のアラインメントとドリフト
  • 自律知能のためのプライバシー保護学習

エージェント型・マルチエージェント学習

  • 古典的な強化学習を超えるエージェント型 AI アーキテクチャ
  • マルチエージェントの協調・通信・創発
  • エージェントの記憶・計画・推論のための表現学習
  • 自律システムにおける集合知と分散知能

生涯学習と継続学習

  • タスク境界のない継続学習・生涯学習
  • 破滅的忘却と安定性–可塑性のトレードオフ
  • オープンワールド学習と新規性検出
  • 非定常環境における生涯適応

ワークショップ共同委員長

  • Dr. Ngo-Ho Anh-KhoiNam Can Tho University, Vietnam
  • Dr. Guillaume SaesGivaudan, France
  • Dr. Hong-Lan BottermanCapgemini Invent France, France
  • Assoc. Prof. Sasmita PadhyVIT Bhopal University, India
  • Prof. Pon HarshavardhananVIT Bhopal University, India
  • Prof. George DaisRajagiri College of Social Sciences, India
  • Prof. Sajimon AbrahamMahatma Gandhi University, India