不確実性推定手法の設計において、新しいアプローチとして強化学習やメタ学習が有効であることが示唆されています。強化学習を活用することで、モデルが不確実性を適切に推定するための最適な戦略を学習することが可能です。特に、不確実性推定において適切な報酬関数を設計し、モデルが最適な不確実性推定を行うように学習させることが重要です。一方、メタ学習は、異なるデータセットやタスクに対して効果的な不確実性推定手法を獲得するための手法として有用です。メタ学習を用いることで、モデルが新しい環境やタスクに適応しやすくなり、汎用性の高い不確実性推定手法を構築することが可能となります。