ビッグデータ工学講座

About研究室について

ビッグデータ革命を、牽引する。

ビッグデータ工学講座は、ビッグデータ、自然言語処理、データマイニング、人工知能といった分野の最先端の要素技術を研究しています。
世界で活躍する研究者と協力して研究を進めるとともに、企業が保有するビッグデータに技術を適用して、新たな価値の創造を目指しています。
研究のテーマには、グラフデータの深層学習やデータベース、大規模言語モデルなどがあります。
研究室のサイトでは「鬼塚研究室」の名前で紹介されています。

Research研究テーマ

ビッグデータを処理して知識やルールを見つけ出し、社会的・経済的なインパクトを生み出すことが期待されています。この研究室では、グラフデータや言語モデルを軸に、データの管理や検索、学習の技術を研究しています。

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グラフ深層学習↗

グラフデータを対象にした深層学習を、より高精度かつ高速に処理する技術と、その性能を評価するベンチマークを開発しています。

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グラフデータベースの管理と検索↗

グラフデータの管理と検索の基礎技術を研究し、新しいデータベース管理システムの開発を目指しています。索引や問合せ最適化、機械学習による検索の高速化に取り組み、国際標準化にも貢献しています。

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大規模言語モデルの最適化↗

大規模言語モデルについて、Transformer型の基盤技術、専門的な課題に合わせる手法、LLMエージェントを改良する手法の3つに取り組んでいます。

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スマート・エージェントによるモデル化↗

言語・視覚・推論の能力で人の振る舞いをまねる基盤モデルを、エージェントとして使うモデル化の方法を研究しています。モデルは自然言語で組み立て、経済学や行動科学など、さまざまな分野の自然現象の調査に使います。

Voices先輩の声

評価・クチコミは、在籍している（していた）学生個人の経験に基づくもので、研究室の公式見解ではありません。クチコミの有無や件数は、研究室の評価を表すものではありません。

インタビューに協力いただいた学生に、内容にかかわらず謝礼（1,000円分のギフト）をお渡しすることがあります。