TAKADA, HiroyukiFUJISAWA, KengoKAMIZAWA, Takeo気象の変化や人口動態の推移など、身近なありとあらゆる現象を「科学的」に分析する為には、数学の力が必要不可欠です。特に「力学系」と呼ばれる概念は、それを記述する様々な数式を解析する事で身近な現象を科学的に説明する事が出来るようになります。しかしこの解析は非常に困難で、解ける問題は実は凄く限られています。そこで私の研究ではこれらの数式を解析する為のツールを提案し、量子力学や生物学をはじめ、様々な現象を解明するお手伝いをしています。高田 寛之 准教授藤澤 健吾 講師数学の力を活用し、様々な現象を解明する神澤 健雄 講師#人工知能 #科学知識#カテゴリカル・データ #統計的手法#力学系 #量子力学工学部 数理情報科学科工学部 数理情報科学科工学部 数理情報科学科数学の言葉で書かれた知識を人工知能に埋め込む数値化できないデータの統計的手法を開発● Ph.D.（Physics）■ 力学系・微分方程式・量子開放系● 博士（理学）■ 確率過程、機械学習● 博士（理学）■ 統計科学長崎大学情報データ科学部の酒井研究室と一緒に、数学の言葉で書かれた科学の知識を人工知能に埋め込む研究をしていました。知識は膨大な量のデータから抜き出したエッセンスです。データしか使わないのではなく、これまで人類が培ってきた科学知識と併用することでもっと上手に人工知能を育てることができます。動く物体の教師なし学習は、その一例です。これをフォークリフトの安全運転監視に応用することができます。最近は、人工知能の説明技術にも興味があります。様々な分野において多様なデータが収集できるようになり、それに伴ってデータから必要な情報を引き出すための方法論の構築が必要不可欠となっています。その中でも性別や血液型のように数値化ができないようなデータはカテゴリカル・データと呼ばれ、数値データの解析とは異なるアプローチが必要となります。当研究室ではカテゴリカル・データに対する統計的手法の開発とマーケティングやスポーツ科学への応用について研究をしています。015 研究・教員紹介BOOK 2024-2025愛車のグラベルロードバイクです。休みの日には少し遠くまで出かけてみることもあります。動画内の動く物体（例えば人）を教師データ（これが人ですよということを伝える情報）なしで学習する人工知能モデルです。人が歩いている動画から人と背景を分離した動画の1コマです。趣味はゲームです。オンライン対戦では成功確率70%は失敗します。プロサッカーチームのプレースタイルの分類を可視化したものです。新たな統計モデルの関係図です。既存のモデルよりも詳細なデータ解析ができるようになりました。よく旅をします。これはギリシアのクレタ島で行われた国際研究集会へ行った時の写真です。力学系の研究の中で、非常に複雑な振る舞いをするものを「カオス」と呼びます。カオスになるか否かを、数学を使って調べることも応用を考える上で大切です。量子の世界は環境からのノイズの影響を受けますが、DFSと呼ばれる部分があれば、ノイズの影響が及びません。DFSが存在するか否かを、数学を使って調べる方法を考えています。より優れた人工知能を育てる！膨大なデータから必要な情報を引き出す身近な現象を科学的に分析する
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