応用数理システム研究室

About研究室について

システムのモデリングと制御を数理で探る。

応用数理システム研究室は、制御理論や最適化理論、時系列解析、機械学習を基礎に、様々なシステムを数理的に扱う研究をしています。
研究では、対象システムの本質的な特性を考え、的確なモデルと問題の定式化を目指します。
目標は、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をつくり、実際のシステムに応用することです。
ゼミでは、研究の進み具合を確かめる個別ミーティングと、システム制御や最適化、信号処理などの文献の輪講が行われています。

Research研究テーマ

システム制御理論や最適化理論、信号処理、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、制御系のデザイン、意思決定のための理論と技術を研究しています。主な研究テーマは、分散協調制御、ビークルの制御、非線形時系列解析、意思決定のための機械学習と最適化です。

※イメージ画像

リスクに適応する分散協調制御↗

高不確実・高リスクな環境で複数のエージェントが協調する制御について、AIによる数理構造の発見を基盤にした設計原理の構築を目指します。マトロイドなどの数理制約を深層学習に組み込み、安全性を保つ強化学習の実現を目指しています。

※イメージ画像

ビークルシステムの制御↗

自動車や船舶、飛行機、車両型移動ロボットを対象に、運動性能や安全性、乗り心地を高める制御技術や、複数の移動ロボットによる協調作業の自動化を研究しています。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。

※イメージ画像

非線形時系列解析の理論と応用↗

時系列解析やデータ解析を深めることで、社会的な変革を作り出すことを意図しています。大きな地震の理解や予測、歩行データからパーキンソン病などの患者を健常者から区別する試みに、学生が取り組んでいます。

※イメージ画像

意思決定のための機械学習と数理最適化↗

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に対し、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。