コンピュータネットワーク・神野研究室

  • ネットワークシステム
  • 教 授神野 健哉

研究
内容

非線形を活用した新たな情報処理システムに関する研究

本研究室では非線形をキーワードに研究を行っています。
古典的な数理、工学は現象に潜む非線形性を線形化することで、その現象を理解し易くしました。しかしながら、非線形を利用することでこれまで以上の能力を有したシステムが開発できる可能性があります。そこで非線形性に起因した多彩な現象に着目し、これらの現象・ダイナミクスを解析し、その結果を効果的に利用した新たな情報処理システムを開発しています。具体的には非線形力学系理論に基づいた群知能最適化、勾配法に依らない効率的な機械学習アルゴリズム、メタヒューリスティック技術を用いた組合せ最適化問題の解法、変換効率を高めた電力変換装置などの開発などの研究を行っています。また面白そうなテーマには積極的に取り組みます。

社会と
の接点

様々ものを最適化して効率を高める

様々なシステムは最適化することで、より効率良く動作するシステムを開発することができます。最適化というのは処理速度を速くする、消費電力を低くする、荷物等の配送コストを低くする、より空気抵抗の小さい構造を設計する、騒音を小さくするなど様々な状況で必要とされるものです。従来の最適化では実現が困難であった最適化を行うために新たな最適化システムの構築を行います。

研究室
の横顔

自由に発言・議論ができる研究室

研究はこれまで君たちが学んできた勉強と異なり、明確な答が有るわけではありません。自分で仮説を立て、その仮設が正しいかどうかを確かめるための実験、理論を考え、その結果から結論を導き出します。それは結果として時には自分が立てた仮説とは異なる結果が得られることもあります。そういった内容をお互いに議論しながら考えていく場がゼミです。ゼミは多くの人と共に考えることで多彩なアイデアが生まれます。そのために本研究室では他大学開催される研究会、国際会議での発表、そして論文発表を目指しています。

主な卒業研究テーマ

  • 新たな群知能最適化技術の開発
  • 変換効率を高めたA/D変換に関する研究
  • 非線形最適化法に基づく機械学習アルゴリズム
  • メタヒューリスティックによる組合せ最適化
  • 結合発振器による充足可能性問題の解法
  • 植物工場の最適化

主な就職先・進学先

  • H30年度新設の研究室で就職実績はまだありません