井之上　直也

（後藤パネル）

人々が頼りたくなる自己批判的思考力を備えた言語処理機構
言語モデルは、いまや様々なAI分野の基盤となる最重要技術の一つですが、学習データにない事実を平然と生成してしまう等、信頼性に大きな課題があることが知られています。本研究では、こうした問題を根本から解消するために、メタ認知能力、すなわち自己の認知活動をモニタリングし、思考方策をコントロールする力を備えた説明可能な言語モデルの基礎理論を構築します。

大城　泰平

（後藤パネル）

多様な組合せ最適化手法を統一的に捉える離散凸性の探求と応用
現代情報社会の基盤を支える技術の一つである最適化理論は、解が連続値をとりうる連続最適化と離散値しか取り得ない組合せ最適化に大別されます。離散凸解析は、マトロイドや劣モジュラ関数における最適化理論の一般化であり、効率的に解くことができる組合せ最適化問題を統一的に理解するための枠組みを提供します。本研究は、離散凸解析の理論と応用両面における研究を通し、国産技術・離散凸解析の発展に貢献することを目的とします。

小野　峻佑

（後藤パネル）

計測データ解析の新境地を拓く近接分離型DC最適化基盤
計測対象の高度化・複雑化が進む先端科学・工学の現場において、ノイズ・外乱・欠損等を伴う計測データから所望の信号情報を解析する技術―計測データ解析―の重要性が高まっています。本研究では、Difference-of-Convex(DC)と呼ばれる最適化のクラスに着目し、多様な計測データを精密に解析できるモデリング性能と効率的かつ安定した求解性能を兼ね備えた 革新的最適化基盤を創出することで、計測データ解析にパラダイムシフトを起こします。

小林　亮太

（後藤パネル）

メゾスコピック世論から探る人々の意見ダイナミクス
ソーシャルメディア上であるトピックに関心を持っている人々だけから作られる世論を、ここではメゾスコピック世論 (メゾ世論) と呼びます。本研究では、ビッグデータから多様な論点を抽出する技術、さらに抽出された論点に関する人々の意見状態を数理モデル化する方法論を開発します。 以上の研究を通じて、人々の意見の分極化・先鋭化という社会問題を緩和させるための基盤技術の構築を目指します。

塩川　浩昭

（後藤パネル）

整合性検証可能なグラフデータベース
グラフデータベースは複雑なデータの統合管理基盤として近年急速に普及しています。しかし、対象とするデータモデルの複雑性からデータの整合性を検証する枠組みが実現されておらず、効率的な実運用の障壁となっています。本研究では、頻出グラフ構造に着眼したデータ整合性の自動検証技術を理論・実装の両面から新たに体系化します。また、理論に基づいた飛躍的な性能向上を実現し、社会への成果展開を目指します。

塩見　準

（後藤パネル）

揮発的セキュアコンピューティング基盤
決められた処理時間やエネルギー消費量を超えるとデータが自然と消滅（揮発）する「揮発的寿命」の概念を取り入れた次世代のセキュアコンピューティング基盤を実現します。データに対する「揮発的寿命」を限定し、不正ハードウェア・プログラムが混入したコンピューティングデバイスの不正な動作を阻止するコンピューティング基盤を明らかにします。ゼロトラストな情報化社会の持続的成長を実現し、破壊的なイノベーションをもたらします。

菅原　朔

（後藤パネル）

言語知性の機能的・発生的評価基盤の構築
大規模言語モデルは多くのタスクで目覚ましい性能を見せています。しかし現在のモデルは人間が実世界で発揮するような論理的・認知的・社会的な能力を十分に備えているとは言えず、そのような能力を獲得する原理も人間と同様に明らかではありません。本研究は言語理解モデルの人間的な能力をその獲得過程まで含めて高い妥当性で評価することで、実世界で信頼できるモデルを効率的に構築することを目指します。

竹内　孝

（後藤パネル）

多様な意思決定を支える時空間基盤モデルの研究
我々の住む都市や地域の抱える課題の解決には、時勢や土地の特性に合わせた個別のアプローチが必要です。言語や画像などのデータを解析するAI技術の課題解決での活用が期待されますが、課題の固有性を考慮した予測を行うAIは未だ登場していません。本研究では、時刻と場所の情報と意思決定のデータの関係性を解析し、理論と実践に基づくAI技術の体系化と発展により、社会での多様な意思決定を支える時空間基盤モデルの実現を目指します。

舘　知宏

（後藤パネル）

つながるかたち：アート・自然の次元横断原理を計算可能とする
自然界とアートには、次元を横断して変形・組み立て・分解する原理が遍在します。本研究では、この原理を「つながるかたち」と題して探求します。「折る」「詰む」「編む」といったかたちの操作によって、粒子、繊維、曲面構造、セル構造、動的ふるまいなどが変幻自在となる原理を、芸術と科学の協働によって解明します。さらに計算製造学の観点から、人と環境の多様な要求に即時に応答し再構成可能な人工物へ応用する道筋を開拓します。

寺山　慧

（後藤パネル）

分子の未来を創る: 汎用型機能分子設計AIシステムの開発
新規な機能性分子の設計は非常に困難で、先の見えない試行錯誤と高いコストが伴います。本研究では、分子生成AIと量子化学シミュレーションの精緻な融合により、専門家でも難しかった電子状態の制御に挑戦し、望みの機能をもった分子を効率的に設計する手法開発に取り組みます。研究期間中に、創発内外の実験研究者と連携して新規機能性分子を創出するとともに、分子材料の専門家でも利用可能な設計システム開発を実施します。

鳴海　紘也

（後藤パネル）

衣服のデジタルファブリケーションパイプライン
人間にとって最も重要な人工物の1つである衣服は、多くの場合2次元の布を3次元の人間にフィット(2D→3D)させる考え方で設計・製造されてきました。本研究では、人間の3Dモデルから衣服の3Dモデルをジェネレート(3D→3D)し、3Dプリンタ・織機・ニットマシンなどのファブリケーション装置で製造するパイプラインを提案します。これにより廃材低減・構造による機能性・個人向けのカスタマイズなどを実現します。

西　羽美

（後藤パネル）

生命科学生成AIで埋める天然生物学データの隙間
本研究では、AI を用いて新規の DNA やタンパク質を生成・検証することで生物学の未解明領域を探ります。進化の過程で生き残った現存の DNA やタンパク質配列からは、過去に存在し得た配列について限られた情報しか得られません。AI によって生み出される新規配列データを通じて、タンパク質等の進化に新たな視点からアプローチするとともに、生物工学および生命情報科学にとって有用な配列資源の蓄積も目指します。

坂東　宜昭

（後藤パネル）

深層ブラインド音源分離に基づく大規模施設の音環境分析
人間や計算機による意思決定を支援するための音環境分析の基盤技術を創出します。商業施設や工場などで、人々が「どのような場面で」「どのようにふるまうか」を分析する技術を実現します。特に、盤石な数理基盤に立った真に使いやすい技術を確立するため、多チャネル混合音を用いた自己教師あり学習に基づくボトムアップ型の基盤構築と、商業施設規模の広範な音場を分析するトップダウン型の応用技術の創出を並行して推進します。

御手洗　光祐

（後藤パネル）

量子シミュレーションによって目指す量子コンピュータの実用化
量子コンピュータは特定の計算タスクを従来型のコンピュータよりも高速に実行できることが知られています。量子コンピュータが最も得意とするタスクの一つが、量子力学に従う物理系のシミュレーションです。このタスクには、素粒子物理の理解から化学反応機構の解明に至るまで、広範な分野で高い需要があります。本研究では、このための量子アルゴリズムを高度化し、量子コンピュータを実用化することを目指します。

矢田部　浩平

（後藤パネル）

数理最適化と深層学習のハイブリッド音響信号処理
近年、音響信号処理分野においても深層学習が驚くべき成功を収めましたが、それらの方法がなぜ機能するのかを理解することは容易ではありません。本研究では、数理最適化に基づいた信号処理に深層学習モデルを組み込むことで、深層学習の強力な処理能力を利用しつつも解釈が容易な音響信号処理を実現し、さらに従来の古典的な信号処理手法も組み合わせることで、幅広く利用可能な知見を得ることを目指します。

横井　祥

（後藤パネル）

意味とデータとモデルを繋ぐ言語幾何学の創出
言葉の持つ多種多様な「意味」の情報が、テキストを用いて学習したモデルの内部でどのように保持されているのかを表現するための、新しい数理基盤を構築します。とくに、意味に関連する諸概念・テキストデータの持つ統計量・モデルの内部表現の幾何的な構造の三者を繋ぐための新しい理論を構築します。またこれにより、ブラックボックスモデルに対する解釈性を上げ、機能や知識の追加や削除を安定して実現するための汎用的技法を提供します。