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2019/10/18

機械学習ソフトウェアのメタモルフィック・テスティング

Tweet ThisSend to Facebook | by LULU
深層ニューラルネットワーク(DNN)を応用したソフトウェアの検査にメタモルフィック・テスティング(MT)を用いる事例報告が増えてきました。技術的なポイントは、フォローアップ・テスト入力の自動生成方式になっています。

今回、MTの提案者T.Y.Chen教授との共同研究成果として、DNNのファジングに使える「歪みデータセット」自動生成について、テスティング関連の国際会議ICTSS2019で発表してきました。既存研究が特定アプリケーションの検査にチューニングするのに比べて、DNNに対する一般的な方法を考案したことが特徴です。

他の関連発表や学会参加者との雑談から、欧州でも、DNNソフトウェアの検査法として、MTが主流になっているという印象を持ちました。
08:38 | Impressed! | Voted(0) | Comment(1)
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LULU2019/10/19 14:07:01
今回の出張時に,AI4EUというH2020支援プロジェクトのことを知りました.21ヶ国80機関が参加するコンソーシアムで,3年間で約20Mユーロの研究開発費が投下されます.AI関連のプラットフォームとエコシステムの形成が目的です.コンソーシアムには研究機関も参加していて,Explainable AIやVerifiable AIなどをコアテーマとしています.このあたり、品質と関係する技術テーマかと.

さて,FP5/6/7の頃はESDが大きな柱のひとつであり,H2020-ECSELのSmart CPSにまとめられました.H2020は,その期間の半分が過ぎてAIに注力し始めたようです.「Resources for innovation are currently dominated by giant tech companies in North America and China」という文に自然と目がいきますね.