物理フラクチュオマティクス論
応用情報科学専攻
物理フラクチュオマティクス論 D01 Physical Fluctuomatics
研究キーワードスパースモデリング、機械学習、ベイズ推定、最適化問題、量子アニーリング、量子計算
Physics + Information Processing = Intelligent computation
コンピュータがデータからその背後にある関係性を読み解き、法則性を学習することで、未来の予言を行う「機械学習」、これはいわば現代の魔法の鏡です。
当研究室では、その現代の魔法を誰もが使えるようになることを目標としています。例えば「深層学習」。非常に高度なタスクを自動的に行うことができるようになった一方で、なぜそのようなことが実行できるようになったのでしょうか。学習の本質を見極める冒険的研究を行います。
深層学習の実行には、質の良い大量のデータを必要とします。しかし現実にはそんな都合よくデータが集められることはありません。そこで少ない情報からであっても本質部分を見極める技術である「スパースモデリング」を推進しています。この新しい情報処理技術を駆使して、データを取得するための実験や計測の効率を最大化します。
これらの技術を下支えしているのが「最適化問題」と呼ばれる数理的課題です。この最適化問題は様々な場面に登場します。そこで世界各国で効率よく最適化問題を解く専用の計算技術の開発競争が始まっています。当研究室では「量子アニーリング」に代表される物理的プロセスを利用した計算技術を推進しています。これら学術的な研究成果をもとに、多数のプロジェクトや企業との共同研究を通して広く社会に還元することで、世界を変えていきます。
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量子アニーリングを用いた経路最適化
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量子アニーリングを用いた彩色問題