開催概要

日　時

2025年12月22日(月)　13:30 ～ 17:30（開場：13:00）

場　所

京都府立嵯峨野高等学校

対　象

高校生・一般（内容は高校生向け）

参加費

無料

主　催

国立研究開発法人　科学技術振興機構

共　催

京都府立嵯峨野高等学校

講演者紹介

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  題名：「うごき」で理解する機械学習の原理

  包 含　准教授
  （統計数理研究所　先端データサイエンス研究系）

  講演概要

  いまや人間を超える速度と正確さで文章や音声を認識できるようになってきた機械学習ですが、そんな「学習」のメカニズムが実は坂道を転がるボールのような「運動」と関連が深いと言ったら、気になりませんか？本講演では、「うごき」の視点で見たときに浮かび上がるコンピュータの「学習」の様子の一端をお見せします。

  講演者略歴

  2017年東京大学理学部情報科学科卒業。2022年同大学大学院情報理工学研究科コンピュータ科学専攻博士後期課程修了（博士（情報理工学））。2022年4月より京都大学白眉センター特定助教を経て、2025年2月より統計数理研究所准教授。

  参加者への一言

  高校生の頃から数学のテストはずっと苦手だったのですが、抽象的な概念や物のかたち・うごきを「手で触れられる」ようにしてくれる数学や物理の魅力に惹かれて、気づいたら(応用)数学の研究者をやっていました。そんな魅力の一端を皆さんと共有できればと思います。

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  題名：数学で医学をやってみませんか？

  李 聖林　教授
  （京都大学　高等研究院/医学研究科）

  講演概要

  医学は大きく「基礎医学」と「臨床医学」に分けられます。「基礎医学」は、生物の仕組みを根本から理解しようとする学問で、生物学にとても近い分野です。数学や情報科学などと組み合わせて研究されることも多く、いわゆる数理生物学の世界にもつながっています。一方、「臨床医学」は、実際に病気の人を治すことを目的とした学問です。つまり、同じ医学でも、基礎医学は「将来、役に立つこと」を目指し、臨床医学は「今、役に立つこと」に重きを置いている点が大きく違います。ですから、臨床医学のための数学（数理科学）も、「将来」ではなく「今」役立つことが求められます。そのためには、数理モデルを作るときにも、これまでのように理論を重視するだけでなく、現場の医師が抱える課題を直接解決できるような発想が必要です。この講演では、私が皮膚科の先生たちと一緒に研究してきた経験をもとに、「現場での出会い」から「共同研究の始まり」、「医療のニーズへの対応」、そして「今すぐ役立つ数学」へと発展していった過程をお話しします。

  講演者略歴

  韓国釜山大学及び大学院修士課程の数学科を卒業後に来日。岡山大学大学院環境学研究科にて博士後期課程を2年で早期修了。JSPS DC1に採用され、博士課程在学中にOxford大学Mathematical Instituteに留学し、パターン形成の数理モデリングを本格的に学ぶ。JSPS PDとして東京大学数理科学研究科と理化学研究所を経た後、2014年から広島大学数学科にて助教、准教授（JSTさきがけ兼任）を歴任。2020年には同大学数学科の教授に就任。2021年10月より京都大学高等研究院・教授、2023年1月より同大学医学研究科・教授（兼任）を務め、現在に至る。

  参考サイト：https://ashbi.kyoto-u.ac.jp/bimed-math/

  参加者への一言

  「できるかできないか」ではなく、「やるかやらないか」を考える。

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  題名：ロボットの中にひそむ“曲面”の数学

  岩本 憲泰　助教
  （信州大学　繊維学部　機械・ロボット学科）

  講演概要

  ロボットの動きや形の中には、実はたくさんの数学がひそんでいます。たとえば、ロボットアームの動きを記述する運動学は、関節の角度と手先の位置・向きを対応づける「多様体間の写像」として理解できます。さらに私の研究では、薄くてしなやかなロボットを「曲面」として表現し、その動きを数学的に設計しています。本講演では、「曲面」や「多様体」といった考え方が、実際のロボットづくりの中でどのように役立っているのかを紹介します。

  講演者略歴

  2016年3月、九州大学大学院工学府機械工学専攻博士後期課程修了。2016年から2017年まで九州大学大学院工学研究院学術研究員としてアシストスーツの研究に従事。2017年より信州大学繊維学部機械・ロボット学科バイオエンジニアリングコース助教。2019年より作動可微分多様体研究室を主宰。

  参加者への一言

  ものづくりの世界には、まだ結びつきが見つかっていない数学の成果がたくさんあります。そこに橋をかけることで、新しい発想が生まれ、イノベーションへとつながる可能性が広がります。こうした橋をかけるには、自分自身が本当に興味をもっているもの同士でなければ難しいと思います。皆さんもぜひ、自分の興味のある数学を探り、自分なりの橋のかけ方を考えてみてください。