神野研究室

  • 産業システム
  • 教 授神野 健哉

研究
内容

新たな最適化アルゴリズム、機械学習手法の開発と応用

単純な規則で駆動される多数の個体が集団では非常に複雑で知能を持っているかのように見えます。このような集団としての知能をモデル化したものは群知能と呼ばれます。群知能を用い、様々なシステムを最適な状態にする『最適化』を行うための新たな最適化アルゴリズムの開発とその応用を、非線形力学系理論に基づき研究しています。最適化技術は人工知能研究でも非常に重要であり、群知能を応用した機械学習アルゴリズムに関しても研究を行っています。

社会と
の接点

システムを高効率化しエネルギー削減、高速化に貢献

計算効率を高めることによって従来のハードウェアでこれまで以上に高速に計算可能なシステムの構築、電力変換装置の高効率化などに応用しています。特に大量の計算資源を必要とする人工知能分野での計算量の削減を目指し、社会に貢献します。

目指す
未来

次世代の情報処理技術を支える基礎理論研究

最適化技術はあらゆる工学分野で必要とされる基礎技術です。情報処理技術をアルゴリズムによって高速化・高度化させることで次世代の情報処理技術の基盤を支えます。そして今までは存在していなかった新たな情報処理サービスを創造することに貢献します。

主な卒業研究テーマ

  • 新たな群知能アルゴリズムの開発
  • 人工知能のための機械学習アルゴリズムの高速化
  • エッジコンピューティング実現のためのニューロモーフィングシステムの開発

想定される主な就職先

  • データサイエンティスト
  • SE
  • データアナリスト