李 聖林

形と皮膚疾患を繋ぐ数理情報システム医学の創出

研究代表者

李 聖林

主たる共同研究者

高萩 俊輔	広島大学 病院　講師
柳瀬 雄輝	広島大学 大学院医系科学研究科　准教授

研究概要

疾患モデル動物が無く、疾患そのものの発症機序が不明で重症度を評価する臨床検査データが限られ、これまでもっぱら分子、細胞レベルでの薬理、生理、生化学的アプローチにより解析が進められてきた皮膚疾患を、皮膚表面に現れる皮疹の幾何学的模様の時空間的変化を数学で捉えるという前例のない発想を出発点とし、数理科学と情報科学の融合を通じて皮疹出現の病態解明と新たな治療法に繋げる学問的アプローチを構築します。

カーン エムティヤズ

ベイズ双対性に基づく適合的・頑健・継続的な人工知能システム

研究代表者

カーン エムティヤズ

主たる共同研究者

坂内 健一	慶應義塾大学 理工学部　教授
横田 理央	東京工業大学 学術国際情報センター　教授

研究概要

本課題では、機械学習における適応性、ロバスト性、生涯学習に資するベイズ双対原理と呼ばれる新原理を提案します。ベイズ双対原理は、迅速な適応のために関連する知識を効率的に保存し、取得するという基本的な考えに基づいています。現在の深層学習はこのメカニズムを欠いており、網羅的なデータ収集とそれに基づく学習に焦点を当てています。

高木 剛

ポスト量子社会が求める高機能暗号の数理基盤創出と展開

研究代表者

高木 剛

主たる共同研究者

國廣 昇	筑波大学 システム情報系　教授
田中 圭介	東京工業大学 情報理工学院　教授
若山 正人	日本電信電話（株） NTTコミュニケーション科学基礎研究所　数学研究プリンシパル

研究概要

本研究課題では、暗号の危殆化を回避するために、量子計算機を用いた攻撃や電力解析によるサイドチャネル攻撃など想定される多様な攻撃者を考察し、それらの攻撃に対しても耐性を有する暗号技術の実現を目指した数理基盤の研究を推進します。更には、大規模分散システム向けに、ブロックチェーンを利用した非中央集権セキュリティ機能を有する暗号システムを構築します。

田中 久美子

自然言語の非線形性の計算論モデル

研究代表者

田中 久美子

主たる共同研究者

峯島 宏次	慶應義塾大学 文学部　准教授
宮尾 祐介	東京大学 大学院情報理工学系研究科　教授

研究概要

マクロ(コーパス、文列)、メゾ(文)、ミクロ(単語、形態素) と異なるスケールを対象として、その非線形性について、複雑系班、計算言語班、数理論理班が共同で探究します。研究期間前半では異なるスケールにおける言語の非線形性の実態を明らかにし、各々に対する計算論的なモデルを与え、自然言語処理上、困難であった問題を解決する方法を見出します。期間後半にはモデルを統合し、言語の非線形構造統一的理解を得ます。

吉田 朋広

大規模時空間従属性データ科学へ向けた先端的確率統計学の新展開

研究代表者

吉田 朋広

主たる共同研究者

内田 雅之	大阪大学 大学院基礎工学研究科　教授
鎌谷 研吾	情報・システム研究機構 統計数理研究所　准教授
鈴木 大慈	東京大学 大学院情報理工学系研究科　准教授
増田 弘毅	東京大学 大学院数理科学研究科　教授

研究概要

最先端の数理科学により、従属性のある巨大なデータへの統計的モデリングと、確率統計学の原理に則った統計解析のための包括的体系を創出し、時系列データに関わる諸分野の研究を推進します。機械学習などのデータ駆動型方法と、堅固な数学の上に構築された確率過程の統計学およびシミュレーション技術の融合によって、従来の時系列解析が適用できなかった従属性の探索とモデル化による正確な将来予測と確率制御を可能にします。