教員紹介・研究室ガイド

身近な課題をモデル化し、計算知能で最適解を探索する

• 最適化問題のモデリング
  私たちは何か課題に直面したとき、たくさんの解決策の中から、最良の解決策を見つけようとします。直面する課題は「最適化問題」、解決策は「解」、最良の解決策は「最適解」、そして最適解を見つける試みは「最適化」と呼ばれます。では、解の良し悪しは、どのように決めるのでしょうか？解の良し悪しを数値で表す「評価関数」をモデル化する必要があります。
  資産配分問題から献立計画問題やピクロス最適化問題まで、身近な課題に対してどのような評価関数を作れば、課題を適切に表現した最適化問題としてモデル設計できるかを考えています。
• 計算知能によるシミュレーション
  最適解を見つけるために様々な手法が存在します。数学的手法では、数学の知識を駆使して最適化問題を解くことで、厳密解としての最適解を求めます。数理的手法では、主に微分を利用してコンピュータ上で最適化問題を解くことで、最適解を求めます。このような手法で解くことができない、複雑な最適化問題はどのように解けば良いのでしょうか？コンピュータ上で複数の解を探索し、その評価関数の値を比較することで、最適解を発見する手法があります。この発見的手法は、全ての解の中から有望な解のみを効率的に探索し、最適解を発見しなければなりません。人工知能（AI）の最適化領域では「計算知能」と呼ばれ、プログラミングにおいて「効率的な探索」を実装します。
  複雑な最適化問題に対して、計算知能のアルゴリズムを構築し、数値実験シミュレーションを行っています。

シミュレーションに使うハイスペックコンピュータ（CPUはIntel Xeon Silver 4510、メモリは1TB、GPUはNVIDIA RTX Pro 6000がなんと4枚も！）。

研究室ガイド

数学と情報学の力を使い、
身近な課題に対してより良い解決策を
考え、
シミュレーションする

研究内容を一言でいうと？

学生各自の学びたいことを活かした研究

卒業研究は、ゼミ生それぞれが興味を持った課題に対して、最適化問題としてモデル化、計算知能に工夫を加えたプログラミング、数値実験シミュレーションを行います。自ら課題を見つけ数学の知識を活かしてモデル化する学生、与えられた課題に対して情報学の知識を活かしてプログラミングをする学生と様々な研究を認めています。

研究室の自慢は？

学外発表により、自分の「継続力 × プレゼン力」を客観的に知る

ゼミでは、卒業研究に取り組む4年生には、研究の学外発表の場を設け、そこでの発表を必須としています。これにより、学生自身が自分の努力や技術が評価されることを実感できます。2025年度は電気学会C部門大会と進化計算学会、2026年度はスペインでの国際会議MDAI 2026での発表を行いました。

各自それぞれがプログラミングを行うゼミでの研究風景

Pick Up

学生は、やる気次第で、新たな経験ができる！

2026年は、スペインのVIC大学で開催された国際会議MDAI 2026で、4年生が研究成果の発表を行いました。学生は、時間をかけて研究のプログラムや発表スライドを準備し、慣れない英語に苦労しながら、時にはスマホの翻訳アプリを利用して参加者と議論しました。自分に何ができ、何ができないか、今後何を頑張りたいかを含めて、異文化に触れる経験ができたと思います。

VIC大学の歴史ある大講堂で研究発表をする様子