NSF AI助成 $650万：生成AIの数理基盤を築く「機械学習基礎研究所」（テキサス大オースティン校）

米国科学財団(NSF)は、テキサス大学オースティン校(UT Austin)の「Institute for Foundations of Machine Learning（機械学習基礎研究所, IFML）」に約650万ドル（$6,500,000）を交付した（NSF Award 2505865、プログラム：TRIPODS／AI Research Institutes、期間2025年10月〜2030年9月）。

抄録によれば、本プロジェクトの主目的は、生成AI(Generative AI)の最先端を前進させる、広く応用可能な基礎的ツールと新しい数理理論の開発である。AIシステムは今や多様な領域に普及したが、大規模モデルを構築・展開するための中核的なアルゴリズム課題は依然として残る。学習アルゴリズムが利用可能な計算資源を最大限に活かすこと、得られるモデルが推論時に正確・頑健・解釈可能であること、タスクのモダリティに応じてデータ整備やネットワーク構造を調整することが重要だとする。研究は、これらを形式的にモデル化して効率的な解を作る新フレームワークに焦点を当て、「生成モデルのためのアルゴリズムと最適化」など4つの基礎的な柱に分かれる。

あわせて、大規模なオンライン修士イニシアチブや高校生を対象とした活動を通じて、数千人規模の学生・社会人がAIの専門性を身につけられるようにする人材育成も掲げる。