井元 佑介
１細胞データ科学を介した融合数理の革新
グラント番号：JPMJCR24Q1
研究代表者
井元 佑介
京都大学
高等研究院
特定准教授
主たる共同研究者
| 池 祐一 | 東京大学 大学院数理科学研究科 准教授 |
| 石川 勲 | 京都大学 大学院理学研究科 特定准教授 |
| 前原 一満 | 九州大学 大学院医学研究院 准教授 |
| 矢田 和善 | 筑波大学 数理物質系 教授 |
研究概要
本研究は、数学・生命科学の本格的な融合研究を通じて、近年、世界中で爆発的に収集されている１細胞データから、高次元統計解析、関数空間論、トポロジーなどの高次元空間を扱う多角的な数学理論に基づき、細胞分化の制御メカニズムをゲノム・エピゲノム分子レベルで特定するデータ解析基盤技術を創出します。さらに、その数理基盤技術を諸分野のビッグデータ解析へ展開し、応用数学の可能性を拡げることを目指します。
岩田 覚
化学反応の予測・設計・制御のための最適化手法の構築
グラント番号：JPMJCR24Q2
研究代表者
岩田 覚
東京大学
大学院情報理工学系研究科
教授
主たる共同研究者
| 大城 泰平 | 北海道大学 総合イノベーション創発機構化学反応創成研究拠点 特任准教授 |
| 松岡 和 | 北海道大学 総合イノベーション創発機構化学反応創成研究拠点 特任准教授 |
研究概要
本研究課題は、量子化学計算と数理最適化を融合して、触媒や反応条件の最適設計を行う方法論の構築を目的としています。そのために、分子の電子効果・立体効果を近似するバーチャル分子モデルを導入します。さらに、触媒や反応条件の各パラメータ値が収率や選択性に及ぼす影響の偏導関数値を用いて最適パラメータ値を算出し、これを近似的に実現する分子や条件を選択することにより化学反応を最適化する方法論を確立します。
西浦 博
現象ボトムアップモデルを活用した疾病予防のリアルタイム予測と制御の実現
グラント番号：JPMJCR24Q3
研究代表者
西浦 博
京都大学
大学院医学研究科
教授
主たる共同研究者
| 柴崎 亮介 | 麗澤大学 工学部 副学長・教授 |
| 三好 建正 | 理化学研究所 計算科学研究センター チームリーダー |
研究概要
分析では、疾病対策の強度別に因果推論を時刻に対して前向きに実施する。感染症の流行予測のためにヒト行動と気象のリアルタイム予測を実施し、また、それらの妥当性に関しても感染症や熱中症の発生情報からフィードバックを行うことによって双方向性の改善を図る。疾病制御の因果推論のリアルタイム化と局所空間や時間を通じた救命効果の抜本的な改善を期し、人口レベルでの疾病対策の包括的理解を促進する研究基盤を構築する。
望月 敦史
制御ネットワークを基軸とした生命システムの操作と変動予測
グラント番号：JPMJCR24Q4
研究代表者
望月 敦史
京都大学
医生物学研究所
教授
主たる共同研究者
| 上野 英樹 | 京都大学 大学院医学研究科 教授 |
| 遊佐 宏介 | 京都大学 医生物学研究所 教授 |
研究概要
生命現象は、多数の遺伝子が相互作用する高次元ダイナミクスから生まれる、と考えられています。我々は、(1)遺伝子の因果関係を正確に捉える実験・情報科学の融合的手法と、(2)因果関係の情報だけから鍵因子を決定する数学理論を用いることで、生命機能を生み出すダイナミクスを操り、そのメカニズムを解明します。任意の状態への細胞運命の人工的操作や、老化した免疫細胞の機能改善を実現し、人の健康医療にも貢献します。
谷口 隆晴
幾何学的古典場の理論と無限次元データ科学の連携による作用素学習
グラント番号：JPMJCR24Q5
研究代表者
谷口 隆晴
神戸大学
大学院理学研究科
教授
主たる共同研究者
| 大森 敏明 | 神戸大学 大学院工学研究科 准教授 |
| 松原 崇 | 北海道大学 大学院情報科学研究院 教授 |
| 吉村 浩明 | 早稲田大学 理工学術院 教授 |
研究概要
近年，機械学習との技術融合により，科学技術計算手法は大きく変化しています．特に，作用素学習は，偏微分方程式の解の公式を機械学習で発見する技術に相当し，気象予測などがリアルタイムで可能となると期待されています．しかし，一方，その物理学的な性質や誤差解析などの理論基盤は確立していません．そこで，本研究では，無限次元の物理学・データ科学を連携し，信頼できる作用素学習手法の構築とその社会実装を行います．
焼野 藍子
決定論的支配方程式による非線形・散逸・偶然性の動力学
グラント番号：JPMJCR24Q6
研究代表者
焼野 藍子
東北大学
流体科学研究所
准教授
主たる共同研究者
| 石川 勲 | 京都大学 大学院理学研究科 特定准教授 |
| 狩野 隼輔 | 東北大学 数理科学共創社会センター 講師 |
研究概要
「流れ」は決定論的な支配方程式に従っているものの、非線形・散逸・偶然性を有し、現象を理解し制御することは困難です。近年では計算技術の向上などにより、更なる学術的新発見がなされていますが、「実問題へ適用した際の従来の数理科学理論の限界」についてはあまり議論されてきていません。本研究提案は、最新の数理科学により、実問題としての物理現象の解明と制御、将来的には異分野への応用を進めたいと考えています。
