確率の数理を使って機械学習や予測を効率化する
キーワード： 確率的情報処理 機械学習 データ解析 時系列データ 確率的シミュレーション アニーリング型計算機
人工知能や機械学習、シミュレーション技術は私たちの生活を大きく変えてくれます。一方で、大量の電力使用による環境負荷や学習データの大規模化など、問題点もあります。これらの情報処理の大幅な効率化を目指すために、私は色々な数学の分野を広く眺め、使えそうな技術を見つけ、工学的に応用可能な形に磨き上げる研究をしています。 まだ研究途上ですが、双対性やKoopman 作用素と呼ばれる数理を使って、予測や制御を数十倍も高速化したり、人工知能技術に利用されるニューラルネットワークを圧縮したりできます。また、対象に関する知識を利用した少量データでの機械学習も目指しています。他にもアニーリング型と呼ばれる量子コンピュータに関連した研究や、確率的な現象に対するシミュレーションや推定の研究もしています。 使える数理を見つけ、磨き上げることには苦労もありますが、大学ならではの、数理に基づく基礎技術を目指しています。
- 企業：埼玉大学 オープンイノベーションセンター
- 価格：応相談
