[数理的情報活用基盤] 令和2年度採択課題

小林 徹也

構造的・動力学的制約を活用した多元混合化学情報の解読とその応用

研究代表者
小林 徹也

東京大学
生産技術研究所
教授

主たる共同研究者
秋山 泰身 理化学研究所 生命医科学研究センター チームリーダー
舟橋 啓 慶應義塾大学 理工学部 教授
南 豪 東京大学 生産技術研究所 准教授
研究概要

複雑な多種の化学物質が混合した多元混合化学情報を読み解くための数理情報学的技術を開発します。多元混合に基づく組み合わせ的問題を、化学情報感知に伴う物理化学的な制約を用いることで緩和・解消し、代数制約付き反応動力学の数理理論を発展させることで分子・反応・動態の3つの階層にわたる制約を捉えることを目指します。それらの知見を、センサー開発・免疫・匂いの設計・細胞反応系推定などの問題へと応用します。

末永 幸平

AI集約的サイバーフィジカルシステムの形式的解析設計手法

研究代表者
末永 幸平

京都大学
大学院情報学研究科
准教授

主たる共同研究者
岸田 昌子 情報・システム研究機構 国立情報学研究所 准教授
研究概要

AIを構成要素として含むCPS (AI-CPS) の安全性・信頼性の担保は、早急に研究を進めるべき課題です。本研究ではAI-CPSの安全性・信頼性を担保するための数学に基づく強固な形式的設計手法を研究します。また、様々な現実的なモデルでケーススタディを行い、その効果を実証します。フランスの研究チームと共同で研究を推進することで、お互いの強みを補完しつつ、レバレッジを効かせた研究推進を行います。

杉山 由恵

4D-CTA・4D-MRA医療画像に基づく壁微小運動の数理解析とAI技術の融合 ~先制医療のための数理データ科学統合シミュレーション~

研究代表者
杉山 由恵

大阪大学
大学院情報科学研究科
教授

主たる共同研究者
前川 卓也 大阪大学 大学院情報科学研究科 准教授
研究概要

脳動脈瘤は破裂による致死率が約50%を越えるハイリスクな疾患です。高侵襲な開頭手術で「直接的に視る」ことに代替し、近年「CT断層撮影法/磁気共鳴画像法」による低侵襲な観察手法が樹立されています。本研究では、同手法により撮影された医療データを利用して、数理とAIの融合解析を駆使し、「瘤壁性状」を推定する技術開発を行います。更に、有効性を多症例で実証し、社会実装に向けたプロトコル自動化を図ります。

野津 裕史

力学系理論に基づく物理リザバー計算能力の強化

研究代表者
野津 裕史

金沢大学
理工研究域
教授

主たる共同研究者
千葉 逸人 東北大学 材料科学高等研究所 教授
中嶋 浩平 東京大学 大学院情報理工学系研究科 准教授
研究概要

物理リザバー計算は、非線形力学系である物理現象を計算資源として活用する新規情報処理技術で、少ない計算資源、瞬時に最適化可能という長所があります。本研究では、物理リザバー計算の情報処理能力を強化することを目的として、力学系理論に基づいた数学基礎理論の整備、低計算コストのための数理モデリングと数値解析の研究、これらを踏まえた実装研究を行います。高性能なリザバー設計理論を構築し、次世代技術に貢献します。

福水 健次

数理知能表現による深層構造学習モデルの革新

研究代表者
福水 健次

情報・システム研究機構
統計数理研究所
教授

主たる共同研究者
鈴木 大慈 東京大学 大学院情報理工学系研究科 教授
原田 達也 東京大学 大学院情報理工学系研究科 教授
研究概要

数理知能表現を用いて人工知能の計算原理に技術的飛躍を実現するため、以下の3課題を研究します。(a)代数構造や微分方程式などの数理知能表現を研究し、新たな深層構造モデル設計法を確立します。(b)関数表現や正則化の研究により深層・冗長モデルの意義を解明し、効率的最適化法を研究します。(c)画像、動画像、音声、およびそれらと自然言語との融合による実践的知能システムを研究し、社会的課題と結びつけます。

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