応用数理システム研究室

About研究室について

数理的な手法で、システムを制御する。

応用数理システム研究室は、数理的なアプローチで様々なシステムのモデリングや制御、データ解析を研究しています。
対象の本質的な特性を考え、的確なモデルと問題の定式化を行うことを大切にしています。
ロバストなサイバーフィジカルシステムを実現するためのモデリングとデザインの理論体系を築き、実システムに応用することが目標です。
個別の進捗ミーティングに加えて、システム制御や最適化、信号処理などの文献の輪講も行われています。

Research研究テーマ

この研究室では、システム制御理論、最適化理論、信号処理、非線形時系列解析、機械学習などを基礎に、様々なシステムのモデリングや時系列解析、制御系デザイン、意思決定のための理論と技術を研究しています。最終的には、ロバストなサイバーフィジカルシステムを実現するためのモデリングとデザインの統一的な理論体系の構築と、その実システムへの応用を目標としています。

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AIで数理構造を見つけ協調制御へ↗

リスクが高く不確かな環境で、複数のエージェントが協調して動くための制御設計の原理を探っています。マトロイドなどの数理的な制約を深層学習モデルに組み込み、リスクを考えながら安全も守る強化学習（Safe-RL）の実現を目指します。

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ビークルシステムの制御技術↗

自動車や船舶、飛行機、車両型移動ロボットなどを対象に、運動性能や安全性、乗り心地感を高める制御技術と、複数の移動ロボットの協調作業の自動化を研究しています。次世代の電気自動車の制御や、コウモリの飛行モデルを応用した車列形成制御も扱います。

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非線形時系列解析の理論と応用↗

時系列データの解析を深めて社会的な変革を生み出すことを意図し、学生たちは大きな地震の理解や予測、歩行データによるパーキンソン病などの患者と健常者の区別に取り組んでいます。染色体の形が詳しく分かれば、組織の特徴づけや疾患の説明ができるかもしれないとしています。

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意思決定のための機械学習と最適化↗

機械学習と数理最適化を組み合わせ、不確実性を伴う将来の意思決定を最適化する手法を開発しています。予測の誤差が避けられないという課題を克服するため、より頑健な予測手法や最適化手法の開発に取り組んでいます。

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。