（＊）（＊）（＊）98 Data Science現象の数理モデリング不確実・不確定・不整合なデータ並列データ処理・分散アルゴリズム66リポートシステム数理学講座教授 奥原 浩之フィジカル・サイバー空間 の課題解決・価値創造のため、データ収集から統合解析までの汎用的な分析技術や、データ利活用のため、モデリングと計算機実験で情報抽出する仕組みや意思決定の研究に取り組んでいます。 センシングやネットワークでデータを収集・蓄積し、数理モデルによる情報選択・知識発見を行い、意思決定に基づく制（＊）御を繰り返しスパイラル共進化 する基盤メカニズムの解明と応用。大規模なデータに対して、計算機実験から得られる知見と観測データの情報を統合的に扱う高度データ解析技術の開発。 不確実・不確定・不整合なデータからのルール抽出、多目的・相反した合理性・曖昧さのもとでの最適化、自律・並列・知的な制御です。（＊）研究分野数理工学、OR 、データサイエンス 、ビッグデータ分析、自然現象理解研究内容私の研究のポイントデータサイエンスで未知の領域に挑戦。数理と技術力で新しい価値を創造する。データサイエンスは、統計学や情報学に基礎をおく新しい学際的な学問分野です。ここでは、統計学、高度な分析技術、人工知能や機械学習などを組み合わせて、大規模データに隠されている実用的な洞察を明らかにすることができます。データサイエンス学科では、データサイエンスに必須な理論としての数理統計学や情報学、高度な分析技術に加えて、応用実践のための専門科目を学ぶことができます。さらに、チームと協働して社会における潜在的課題を発見し、より良い解決策を見出すことのできる能力を備えた人材を養成するカリキュラムを提供しています。システム数理学講座知能情報学講座地球、社会、人間、生体、人工物などを包含する広範な「システム」に内在する意味のある情報であるシステム情報の処理・利活用のためのデータ応用技術の創出に寄与することを目指します。また、数理にもとづいた先進・融合的で汎用的なデータ分析基盤の創出も目指します。本講座では、数理解析、数理最適化、機械学習、進化計算、マルチエージェントシミュレーション、システム設計検証など，このようなシステム数理学を追求するための理論・方法論に関する研究を推進します。人にとって使いやすくわかりやすい知的な情報システムには、人や環境、またはシステムそのものの状態（情報）を伝えあうことが大切です。このような情報をやりとりする境界はインタフェースと呼ばれます。本講座では、AIやデータサイエンスの知見を用いて障がい者や人の学びを支援するインタフェースを開発するとともにその評価にも取り組んでいきます。また、MRIやCTなどの医療画像と最新の人工知能技術を組み合わせた医療診断支援技術開発も行っています。データサイエンス学科Data Science知能情報学システム数理学人間行動認識ビッグデータ解析画像処理インタラクション教育工学ソフトウェア工学システムモデリングオペレーションズ ・リサーチサービス科学確率統計機械学習 最適化プログラミングデータサイエンス学科 情報数理 による意思決定とデータ科学
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