- 教員
- 巳波 弘佳 教授
- 数理工学（アルゴリズム工学）
- アルゴリズム
- 最適化
- 離散数学
アルゴリズム工学研究室では，数理的な観点から，理論と実践に取り組みます．
さまざまな対象を研究開発していますが，何をするにしても，論理に基づく思考は極めて強力な武器となるため，常に数理的な観点を持って取り組んでいます．研究室の基本スタンスは，理論も実践も両方やること．
実際の問題を理論的に扱うことで，より深みのある有効な解決策が生み出され，逆に新しい理論が作り出される可能性もあるのです．
この研究室は，「情報科学のおもちゃ箱」です．
強力な数理的な理論を駆使して現実の諸問題を鮮やかに解決することを目指し，常に新しい分野に挑戦し続ける研究集団です．
- アルゴリズムとは，問題を解くための手順・計算方法のことです．問題に応じた最適な処理手順を選択することで，快適な処理速度・性能を実現できます．何かを最適化したいとき，適切なアルゴリズムを考え，それをプログラム化し，コンピュータに解かせて最適解を求めることになります．したがって，アルゴリズムの性能の良し悪しが，最適化の性能を左右します．
最適化やアルゴリズム（処理手順）は，どのような分野にも必要不可欠です．プログラムが必要なところにはすべて関係するといって過言ではありません．良いアルゴリズムを設計するためには，問題に内在する数学的構造を巧みに利用することが重要です．実社会で本当に役立つソリューションを提供するためには，理論から構築しなければならないのです．
学ぶべきことは多岐にわたり，たいへん複雑で難しい課題ばかりではありますが，巧妙に解決できるアイデアが思い浮かび，実際にうまくいったときの爽快感や，知の地平線が広がっていく実感，現実の問題を解決できる理論がうまくできた時の爽快感はなんとも言えません． 
- 現在の研究分野の例を挙げると，AIの⾼性能化，リアルなCG（コンピューター・グラフィクス）の製作，AIドローン制御，新材料開発，ブロックチェーン，インターネット設計制御，宇宙物理学や化学におけるビッグデータ解析など．さまざまな応⽤領域において，数理的な研究から実⽤化領域まで幅広く⼿掛けています． 最近のいくつか研究テーマをピックアップします．
- 楽譜情報に基づくドラム演奏 CG アニメーション自動生成システムの研究開発
- 次世代パワーデバイスに用いられるSiC（シリコンカーバイド） の表面欠陥に起因した構造の検出と分類を深層学習に基づいて行う研究
- 通信困難な環境に置かれているIoT(Internet of Things)デバイスからビッグデータを効率よく収集するための制御方式に関する研究
- 太陽表面磁界の変化の解析に基づくフレア爆発予測を機械学習・深層学習のアプローチで行う研究
- 古典籍における崩し字の認識を画像処理と深層学習に基づいて行う研究
- ラクロスなどのスポーツにおける選手の移動経路を動画から収集して戦略分析を行う研究
- Bitcoinなどブロックチェーンを用いた仮想通貨における取引の数理モデルに関する研究
- 大規模災害時の被災地など通信困難な劣通信環境においても効率よく通信する方法に関する研究開発
- インターネットの経路制御のためのリンクメトリック決定問題の計算量クラスの解明とアルゴリズムの設計に関する研究
- 災害時など大規模な故障が発生しても可能な限り通信が継続できるような高信頼ネットワーク設計法に関する研究開発
- 「一期一会の数理」 ランダムウォークとは程遠い実際の人の動き，人と人の出会いに潜む数学的構造の解明に関する研究
もちろん，これらだけにとどまるつもりはありません． 幅広い視野を持って，多くの新しい分野に挑戦し続けています． ぜひ，一緒に新しい世界を開拓しましょう！
-
