制御理論研究室 Posted on 2018年1月5日2020年4月1日 by system5 制御理論研究室 – 制御：動きをデザインする科学 – 研究室のHomePage→ 津村 幸治 准教授 モデリング・システム同定 モデル構築の基礎理論，特に不確かさを重視した時系列解析に基づくシステム同定，複雑な相互作用を含む大規模系のモデリング手法の構築を目指す． 制御系設計理論 ロバスト制御，非線形／ハイブリッド制御，学習制御など，アドバンストな制御理論の構築と，高性能を達成する系統的な制御系設計手法の開発を目指す． サイバネティクス ウィナー以降も発展目覚しい情報理論・量子力学・脳／神経科学・経済学等近隣分野と，同じく進歩著しいシステム制御理論との新しい融合を目指す． ロバスト制御 （詳細ページのみ） 学習理論と行動知能 （詳細ページのみ） 量子力学システムの制御 （詳細ページのみ）
実世界情報環境学研究室 Posted on 2018年1月5日2022年6月30日 by system4 実世界情報環境学研究室 – 触覚： 人間支援のフロンティア – 研究室のHomePage→ 篠田 裕之 教授 牧野 泰才 准教授 触覚インタフェース 人間の身体の表面に余すところなく備わっている触覚に注目し，触覚を活用する新しい情報システムの研究を行っている。触覚受容器の物理的な知 覚特性をはじめ、人間の知性・知能の根底を支える心や情動と触覚がどのように関係しているかを解明し、触覚への刺激によって人間の生活・行動 を支援するシステムを具体化する． 二次元通信 薄いシート内を伝播する電磁波によって、表面に触れる端末に情報と電力を伝送するシステムを研究している。生活環境での安全なワイヤレス電力 伝送、無線と干渉しない高速信号伝送などの技術を確立し、ワイヤレス・バッテリーレスの新しい情報環境を提案する．
物理情報計測・逆問題研究室 Posted on 2018年1月5日2023年4月3日 by system3 物理情報計測・逆問題研究室 – 逆問題：計測と数理の接点 – 研究室のHomePage→ 奈良 高明 教授 逆問題の直接厳密代数解法の体系化 電磁場，音場，波動場，弾性場のソース推定，物性定数推定，境界値推定，支配方程式推定に対する陽な再構成理論を開発 非侵襲計測と医用逆問題 脳波(EEG)・脳磁場(MEG)逆問題の階層化直接代数解法．磁気共鳴画像(MRI)を用いた臓器の導電率・誘電率再構成． 非破壊検査 漏洩磁束探傷，渦電流探傷のための計測構造と直接代数解法． 災害救助 地震・土砂・火山災害における要救助者探索のための電磁場計測． 収束超音波による空中流れ制御 音が生み出す気流である音響流を利用した空中での高時空間分解能流れ制御． 波面制御音源を用いた非接触計測・情報提示 音響相互作用による遠隔音響計測や，音響ホログラフィによる三次元自己定位．
音メディア情報学研究室 Posted on 2018年1月5日2023年4月3日 by system1 音メディア情報学研究室 – 信号処理：複雑な物理現象からの宝探し – 研究室のHomePage→ 猿渡 洋 教授 高道 慎之介講師 教師無し最適化に基づくコミュニケーション拡張 統計的信号処理理論やスパース・低ランクモデリング理論を駆使し、柔軟なブラインド信号処理系及びユニバーサルコミュニケーション支援システムの構築を行う。 音声信号処理と機械学習によるコミュニケーション拡張 音声信号処理や機械学習論的な手法を駆使し音声を認識・理解・合成することで、ヒト・人工知能間の音声コニュニケーションを拡張する。また、音声言語文化の解明と保存のための技術とデータ資源を創出する。 ユーザオリエンテッドな音楽情報処理 多様な多次元音楽メディアに対し機械学習論的な手法を適用し、時空間頻出パタンに基づく高品質かつユーザオリエンテッドな音楽情報処理系を構築する。 音場を対象とした逆問題 音空間の可視化や解析、音源位置や室内音響パラメータの推定など、音場計測における種々の逆問題に対し、最適化や機械学習など様々なアプローチから新たな方法論を探求し、システムとしての構築を行う。 音場の記録・伝送・再生のための信号処理 音場の記録、伝送、再生に関わる諸問題を基本原理から応用まで広く扱い、遠隔コミュニケーションやバーチャルリアリティなどを目的とした新しいシステムを、これらの方法論に基づいて実現する。
数理言語情報学研究室 Posted on 2018年1月5日2018年1月6日 by keisu-editor 数理言語情報学研究室 (情報基盤センター) 研究室のHomePage→ 中川 裕志 教授 機械学習とテキストマイニング 確率論・統計学およびその発展応用である機械学習アルゴリズムを用いて、日本語、英語など自然言語テキストから有用な知識を発見するテキストマイニングの研究を行う。 構文解析とその応用 自然言語を精密に計算機で解析するための高性能な構文解析システムをHPSGなどの文法を用いて開発する。 Webと社会への応用 無限の成長を続けるWebや最近利用者が急増しているblogは、今や情報の宝庫であり社会的に大きな影響を持つ。しかし、検索エンジンだけでは有益な情報を取り出せない。我々は、現在の検索エンジンを越えて、人間にとって使いやすいWeb情報の検索と知識抽出のためのアルゴリズムの開発、システムの構築を行う。 人間とコンピュータとのかかわり （詳細ページのみ）
数理生命情報学研究室 Posted on 2018年1月5日2023年4月3日 by seimei 数理生命情報学研究室 (生産技術研究所・工学系研究科・IRCN) 複雑な生体現象の動作原理を数理で解明し応用する 研究室のHomePage→ 河野 崇 教授 小林 徹也 教授 藤原 寛太郎 特任准教授 生体情報システムの理解 生体の動作原理や情報処理機構を明らかにするため、脳や細胞、発生、免疫システムの数理モデルの研究、生理データ、生体画像データ、次世代シーケンスデータなどの解析を行ってい ます。また、疾患などへの数理モデルの応用研究も行っています。 生体情報システムの応用 脳や神経の数理モデルを工学的に応用する人工ニューラルネットワークや脳型コンピューティング、神経形態学的ハードウェアの研究を行っています。 複雑システムの数理基盤の開発 脳や生物そして経済・社会などの複雑系の現象理解や活用に必要な、分岐解析、時系列解析、統計解析、複雑ネットワーク解析などを用いた新しい数理解析手法の確立と普遍理論体系の構築を目指しています。
社会数理情報学研究室 Posted on 2018年1月5日2019年2月28日 by comm 社会数理情報学研究室（先端科学技術研究センター） 研究室のHomePage→ 社会的な複雑系を数理的に捉える 田中（石井）久美子 教授 社会的な複雑系に内在する数理 自然言語、金融、コミュニケーションネットワーク(Twitter)など、人が社会活動で用いる複雑系には、それぞれ統計物理的な経験則が知られており、共通する性質があることが伺えます。研究室では、大規模な実データに基づき、複雑さや揺らぎなどの観点から、系の数理的特性を探求しています。また、複数の複雑系に共通する現象の中の本質を捉える試みを行っています。 社会的な複雑系のビッグデータ科学・工学 社会的な複雑系に通底する特性を満たす数理モデルを、深層学習・機械学習を利用して研究しています。また、ある系の方法論を、異なる系に適用する試みを通して、解析や予測を行う方法を再考し、現実の問題に適用しています。実時系列の生成モデルと複雑ネットワーク構造の関係を考える基礎的な探求や、ニュースやコミュニケーションネットワークを利用した金融分野への応用に取り組んでいます。
数理複雑理工学研究室 Posted on 2018年1月5日2018年1月6日 by keisu-editor 数理複雑理工学研究室（新領域創成科学研究科） – 柏でFrontier Sciencesに取り組む – 研究室のHomePage→ 山本 博資 教授 國廣 昇 准教授 情報理論 データ圧縮／誤り訂正／暗号／量子通信系用などの各種符号に対して，性能のよい符号構成法を与えると共に，理論的な性能限界を明かにすることを目指しています． 暗号・情報セキュリティシステム 盗聴，改ざんなどの攻撃に対して安全な通信を実現するための公開鍵暗号，秘密分散法といった暗号方式について研究を行っています．実際に世の中に役に立つだけでなく，理論的にも美しい研究分野です．
数理情報第7研究室 Posted on 2018年1月5日2022年10月2日 by suuri7 計算情報学研究室（数理情報第7研究室） –知性に裏付けられた楽観主義 – 研究室のHomePage→ 岩田 覚 教授 谷川 眞一 准教授 五十嵐 歩美 准教授 最適モデリング モデル化は、数理的手法による現実の問題解決や現象の解明に不可欠な第一歩ですが，支配法則の不明確な対象を扱う際には，同じ現象に対しても多数のモデルが考えられます．また，支配法則が明確であっても，変数選択や数式表現の自由度によって，数値計算の難易度が変わってきます．離散数学，最適化，統計学の知見を駆使して，多数のモデルの中から最も適切なものを効率的に選択する体系的な手法の創出を目指しています． 離散計算幾何 科学・工学の諸問題に現れる幾何的対象を計算機上で効率的に解析するための研究を行なっています．特に，地理空間情報，建築構造物，結晶構造などの幾何ネットワークに潜む離散構造を解明し，体系的な理論を構築することを目標としています．
数理情報第6研究室 Posted on 2018年1月5日2020年4月10日 by suuri6 学習数理情報学研究室（数理情報第6研究室） – 機械知能の本質を数理で捉える – 研究室のHomePage→ 山西 健司 教授 鈴木 大慈 准教授 久野 遼平 講師 情報論的学習理論/統計的学習理論 「機械はどこまで学習できるか？」この問いに対して情報理論・統計学からアプローチしている。情報論的学習理論では、記述長最小原理に基づいて、モデル選択、表現学習、変化検知、高次元スパース学習など幅広い学習問題に有効な機械学習及びデータマイニングアルゴリズムを統一的に導き出している。 統計的学習理論では、深層学習やカーネル法など幅広い機械学習手法に対し、統計理論を用いた理論解析および新しい手法の開発を行っている。また、それら機械学習手法を大規模データ上で高速に動かすための最適化手法の研究を、学習理論と整合する形で行っている。 データサイエンス基礎 大量データからの知識発見技術（異常検知、ネットワークマイニング、など）を研究している。特に、データに潜む隠れた構造を発見し、将来の変化の予兆を検知する「予兆情報学」の確立をめざしている。 データサイエンス応用 現実の複雑なデータを対象に、医療データ解析、マーケティング、ＳＮＳ解析、障害解析、地理空間データ解析、金融データ解析などに機械学習手法・データマイニング手法を適用し、実世界で効果を生み出すためのデータサイエンスの方法論を研究している。
