システムAI研究室
(Systems Ai Lab.)
知能情報生命学、センサシステム、エージェントとゲーム論、ダイアグラム視覚化
石田 好輝  (Yoshiteru Ishida)
原田 耕治  (Koji Harada)
知能情報生命学、センサシステム、エージェントとゲーム論、ダイアグラム視覚化

本研究室では、生命・自然・社会の知からシステム作動原理をまなび、それに基づきモデル化、シミュレーション、解析・綜合することにより、柔軟なシステムの設計原理をめざして研究しています。知能・生命をシステム科学的接近法により考究する人工知能および新たな知能情報システムの設計・開発のためのエージェント技術,群知能,複雑系情報科学, 免疫生命情報学, バイオインテリジェンスの研究を行う。

自己回復サーバー

自己認識・修復・再構成モデルにより自己回復するサーバーを設計し構築する。

多数エージェントフォーメーションのための自律分散アルゴリズム

多数の自律エージェントが様々なフォーメーションを行い、群知能を発揮するための自律分散アルゴリズムの研究。

減災シミュレータと耐災害システム設計

自己認識コンピュータや自律分散システムの知見により、減災シミュレータ開発や耐災害システムの設計を行う。

セルオートマトンによる太陽光発電システムのシミュレータ

セルオートマトンにより太陽光追尾型の太陽光発電システムの電力量のシミュレーションを行う。

離散最適化研究室
(Discrete Optimization Lab.)
アルゴリズム,組合せ最適化,数理計画法,オンラインモデル
藤戸 敏弘  (Toshihiro Fujito)
木村 慧  (Kei Kimura)
アルゴリズム,組合せ最適化,数理計画法,オンラインモデル

現代社会や産業で要求される計算処理は多岐に渡り、アルゴリズムの工夫なしには処理時間が指数爆発を起こしたり、劣悪な処理結果が生じるケースが多く、このような場面でのソフトウエア開発はアルゴリズム開発にほぼ等しいとまで言われている。そこで、離散構造解析・アルゴリズム理論・計算量論理論・数理計画法等を駆使し、種々の問題に対して高効率/高精度なアルゴリズムの開発を目指す。

新しいアルゴリズムやモデルの設計/開発

生産/配送計画、スケジューリング、VLSI設計、最適ルーチングなどに現れる重要な組合せ最適化問題(典型的にはグラフ・ネットワークや集合の問題ととらえる)を主な対象として、新しいアルゴリズムや数理モデル化を考案/設計する。提案するアルゴリズムやモデルの正当性や有効性を示すため、理論的解析あるいは計算機実験による性能評価を行う。

アルゴリズムの設計手法の開発

組合せ最適化問題を解くアルゴリズムの動力源となる、最適化の原理やメカニズムについて研究する。テーマ1と比べ、よりメタな考察が必要となる。例として、線形計画の双対定理・相補性定理に基づく設計技法があげられる。

オンライン/ストリーム最適化

オンラインアルゴリズムとは、入力情報が時系列に沿って与えられる(すなわち、将来の情報が分からない)中で逐次処理するもので、省電力制御、ロジスティクスから金融工学に至るまで、極めて幅広い応用がある。更に今日的大規模データ処理においては、入力系列データを蓄えることなく処理するストリームアルゴリズムの獲得が重要である。

情報教育学研究室
(Computers and Education Lab.)
情報教育、語学教育、教育とコンピュータ、e-learning、HCI
河合 和久  (Kazuhisa Kawai)
情報教育、語学教育、教育とコンピュータ、e-learning、HCI

2003年度に実施された高等学校学習指導要領では、教科「情報」が新設され、必修科目としてすべての高校生が情報教育を受けることになりました。また、中学校では技術・家庭科の「情報とコンピュータ」単元が必修となり、小学校でも総合的な学習の時間や各教科でコンピュータを用いた授業や情報教育が行なわれています。情報教育の重要性があらゆる学校教育において共通に理解され、教科の枠を超えて、情報教育の目標である情報活用能力の育成に力がそそがれています。わたくしも、地域の小中学校と共同して、新しい情報教育のあり方について、実践的な研究を行なっています。主な研究テーマとしては、

初等中等教育における情報教育

下図は、学校図書館のための図書教育支援システムです。このシステムの一部は、豊橋市内の全小中学校に導入されています。

語学教育におけるコンピュータ利用

地域における生涯学習としてのサイエンスカフェ

などがあります。 学生指導にあたっては、学生自身が卒業研究・修士論文テーマを決めることを第一にしています。研究テーマを決めることが一番つらく、一番おもしろいのです。すなわち、研究の醍醐味なのです。教官が研究テーマを与えるような愚は犯さない、と肝に銘じています。

量子生物学研究室
(Quantum biology Lab.)
分子シミュレーション、量子科学、電子状態計算、DNA、タンパク質、遺伝情報の転写機構、ガン転移抑制剤、アルツハイマ―病治療薬、結核治療薬人工核酸
栗田 典之  (Noriyuki Kurita)
分子シミュレーション、量子科学、電子状態計算、DNA、タンパク質、遺伝情報の転写機構、ガン転移抑制剤、アルツハイマ―病治療薬、結核治療薬人工核酸

本研究室では、並列計算機と分子シミュレーション手法を用い、DNA、タンパク質などの生体高分子の安定構造と電子状態を解析しています。研究目標は、DNAに書き込まれた人間の遺伝情報が、どのようにRNAに転写され、人間の生命活動に結びついているかを電子レベルで明らかにすることです。また、生体内で重要な役割りを演じる様々なタンパク質の機能を制御できる新規の化合物を提案し、様々な病気に対する新薬の開発に貢献したいと考えています。以下に、現在進めている主な研究テーマを紹介します。

遺伝情報の転写機構を制御するタンパク質とDNA間の特異的相互作用の解析

DNA遺伝情報の転写機構の解明

ガン転移抑制剤の電子状態解析、ガン転移機構モデルの提案

新規ガン転移抑制剤の提案

アルツハイマ―病の原因となるアミロイドベータタンパク質の生成と凝集を抑制する新規化合物の提案

結核の発病及び結核菌の増殖に関与するタンパク質の機能を阻害する新規化合物の提案

薬物異物受容体タンパク質とダイオキシンとの特異的相互作用の解析

ダイオキシンの毒性発現機構の解明

DNA類似の人工核酸から成る2重鎖中の電荷移動機構の解析

DNAチップに代わる新規バイオチップの提案

計算化学研究室
(Computational Chemistry Lab.)
計算物質科学、ハイパフォーマンス・コンピューティング
後藤 仁志  (Hitoshi Goto)
計算機物質科学、ハイパフォーマンス・コンピューティング

目に見えないほど小さな分子が関わる現象を解き明かすことはとても難しいことですが、それ故にとても挑戦しがいのある研究テーマがたくさんあります。計算化学研究室では、そんな未解明で面白い分子の科学を探求するため、物理、化学、生物、そして数学といった自然科学の実験や理論に基づいて、数理科学や最新の情報技術を応用したシミュレーション技術の研究開発を行っています。

例えば、医薬品の探索、生命現象の解明、あるいはナノ材料の物性を高精度に再現するために、計算化学やバイオインフォマティクスを駆使した分子シミュレーションのアプリケーション・ソフトウェア(CONFLEX)や、その結果の解析や三次元可視化を支援するためのソフトウェア(BARISTA)など、様々な研究支援システムの開発に取り組んでいます。

最近では、スーパーコンピュータやクラウド・コンピューティングに適した大規模分散処理技術を導入することによって超高速分子シミュレーションを実現し、インフルエンザ、癌、アルツハイマー病などの新治療医薬や、燃料電池や3Dディスプレーなどの未来技術に要求される新しい機能性材料などの研究開発にもチャレンジしています。

計算機システム性能工学研究室
(Computer Systems and Performance Engineering Lab.)
高性能計算機システム、超低電力計算機システム、性能プロファイリング・モデリング、機械学習を活用した設計最適化・自動化、再構成可能ハードウェアを用いたコデザイン
佐藤 幸紀 (Yukinori Sato)
高性能計算機システム、超低電力計算機システム、性能プロファイリング・モデリング、機械学習を活用した設計最適化・自動化、再構成可能ハードウェアを用いたコデザイン

計算機システム性能工学研究室では、スーパーコンピュータからモバイル機器・組み込み機器に至るまであらゆる計算機システムを対象に計算性能を科学的に分析・推定・改善していく手法の研究開発を行っていきます。今後期待される人工知能社会を実現する上で計算機の性能不足問題は大きな課題となっています。近年の人工知能技術の中核をなす深層学習処理においても現状のCPU/GPU技術だけでは性能がまだまだ足りないことにもみられるように、高性能で高効率な計算機システムを実現する技術は自動運転や知的ロボットなどの新しい応用に向けて鍵(Enabler)となる技術として高い期待を集めています。このような背景において、性能不足の問題を解決する糸口はソフトウェアのメモリ参照局所性を的確にハードウェアの特性にカスタマイズすることとの着想の下、高性能計算、プログラミング、ソフトウェア、アーキテクチャ、ハードウェア設計といった関連分野の英知を結集し、(1) メモリシステムを中心としたカスタム化やコデザイン、(2) システムレベルでの性能品質の科学的モデリング、(3) 数理最適化や深層学習によるカスタマイズの自動化についての研究を行い、人工知能特化型の計算機システムの開発や計算機数理科学分野の命題である未来のコンピュータの処理原理の探求を目指します。

 

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