さきがけ研究者

青野 真士

慶應義塾大学　環境情報学部
准教授

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研究領域の概要

環境に効率的に適応する粘菌アメーバのユニークな並列処理法に学んだ「アメーバモデル」は、有名な組合せ最適化問題である充足可能性問題の膨大な解候補の中から、従来最速の確率的局所探索手法より桁違いの高速で正解を発見できます。アメーバモデルをナノ電子素子や量子ドットなど様々なナノデバイスで実装し、タンパクの構造予測など様々な応用で威力を発揮する、超小型・超低消費電力のデバイスを開発する方法論を確立します。