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アドバンスト・コンピューティング
-最適化アルゴリズムの各種応用-

研究分野の説明

 デジタルコンテンツ処理やネットワーク上の各種サービスの実現には、コンピュータによる高度な計算処理が欠かせません。この計算処理を、より速く、より効果的に実行するためには、最適なアルゴリズムを用いることが重要です。言語処理/検索、画像/音響、最適化/制御などの各種の対象分野に適用するための計算処理技術と最適化アルゴリズムをパッケージしたアドバンストコンピューティングに関する理論や技術を研究しています。

関連する教育内容

 1・2年次の基礎科目では、計算処理技術に欠かせない「線形代数」「微分積分」「情報数学A」といった数学的基礎と、「データ構造とアルゴリズム」でアルゴリズムのコンピュータ実装技術を体系的に学びます。3・4年次の専門科目では、「システム数理 I·II·Ill」により制御/最適化/離散数学の基礎理論、「知識・自然言語処理」によりWeb サービスにおける言語処理/検索技術、「パターン認識」により機械学習の基礎理論、「情報数学D」によりコンピュータアミューズメントのための画像/音響技術の基礎と応用を学びます。

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ソーシャルメディアを利用した評判分析 さまざまなユーザによって生成された広大な Web 空間上の言語データから、携帯電話に関する好意的な意見・評判を自動抽出し、表示している様子。

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マトロイド多面体の応用 離散構造(マトロイド多面体)の性質を利用して、最適な割当や安定なマッチングを求める効率の良いアルゴリズムを設計する。 (Fujishige, Sano, Zhan: Therandom assignment problem with submodular constraints on goods,ACM Transactionson Economics and Computation 6 (2018) Article 3)

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リカレンスプロットの応用 隣接する染色体断片の組のデータ(1細胞Hi-Cデータ)は、時系列データを視覚化する時に用いられるリカレンスプロットと同様に、どの部分とどの部分か空間的に近いかという情報を保持している。そのため、リカレンスプロットから元の時系列データを復元する手法を用いると、染色体の3次元構造が復元できる (Hirata et al., 2016, 2021, 2022)

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機械翻訳ルールの自動獲得 英語と日本語の対訳文データから自動的に翻訳ルールを獲得したところ。大量の対訳データがあれば、任意の言語間(例えば、日本語とアラビア語)の翻訳ルールを自動獲得し、翻訳システムを構築できる。

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