数理情報学
情報基礎科学専攻
数理情報学 A05 Mathematical Informatics
- 大関 真之 教授 （Prof. Masayuki Ohzeki）
- 工藤 和恵 教授 （Prof. Kazue Kudo）
- 杉山 友規 特任准教授（研究） （Assoc. Prof. Yuki Sughiyama）
- 本多 瑠美子 特任准教授(運営) （Assoc. Prof. Rumiko Honda）
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- 小林 円 特任助教（運営） （Assis. Prof Madoka Kobayashi）
研究キーワード量子アニーリング、量子ランダム回路、量子機械学習、情報統計力学、生成AI、スパースモデリング
常に新しく、ちょっと変わったことを。情報統計力学で確実なアルゴリズム・確実な応用を
情報科学の中で理論的な研究スタイルをとり、数理科学や物理学の知見を生かし、情報統計力学の醸成、量子機械学習の発展、量子計算の応用を目指します。
近年では機械学習やデータサイエンスの発展がめざましいところです。 ただ応用するだけではなく、じっくりとその背景にある数理を眺めると、異なるアルゴリズムや異なる分野で、実は同じことが横串の概念になっていることが多々あります。 ニューラルネットワークは脳科学、機械学習、そして統計力学の交差点上にある概念です。量子ランダム回路と呼ばれる量子コンピュータ上での計算は、量子力学と重力、時空の構造、計算量理論などなど多くの問題と有機的に関係を持ち、テンソルネットワークを通して理解することができます。最近進展が目覚ましい生成AIのベースにある拡散モデルは統計力学のうち非平衡統計力学と機械学習の融合であり、物理学の先端研究と実社会に求められるニーズがマッチした例とも言えます。つまりそうした物理学や数理的背景の理解は、最後には役に立つ現実的で新しい方法を生み出す源泉となります。 どんな分野も科学の前では同じ形をした問題に帰着します。その重要な問題はどこにあるのか、それを見つけることのできる洞察力を身につけます。そしてそうした態度で社会とつながる自然科学、社会に役立つ思想を学問するのがこの研究室です。 論文を書いたり、学会で発表したり、さらにその経験や研究成果を生かして、スタートアップを創業したり、連携したり、大企業との産学連携まで。ちょっと他では味わえない体験をしませんか？