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東京理科大学

学部：創域情報学部情報理工学科

原田研究室

最適化と機械学習から、人工知能のアルゴリズムを設計・応用する研究室。

進化計算機械学習深層強化学習

About研究室について

最適化と機械学習から、人工知能の設計と応用を研究。

原田研究室は、人工知能のアルゴリズムの設計や応用を、最適化と機械学習の両面から研究しています。
最適化では、遺伝的アルゴリズムや粒子群最適化をはじめ、生物の進化や振る舞いを模擬した進化計算に基づくアルゴリズムを扱います。
機械学習では、深層学習や強化学習をはじめとして、さまざまな機械学習モデルを対象にしています。
応用の対象は、医療や社会システムが中心です。

用語の説明

進化計算: 生物の進化や振る舞いを模擬した枠組み。遺伝的アルゴリズムや粒子群最適化などが含まれる
最適化: 問題に対して最適解を求め、有用な計画や設計に生かす取り組み
エージェント: 機械学習機能を備えたもの。具体的なシステムに適用し、シミュレーションで特性解析や制御を行う

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Research研究テーマ

人間が持つ知的能力を備えた知能システムの設計と応用をめざし、最適化と機械学習の研究を行っています。応用の対象は、医療や社会システムが主です。

※イメージ画像

最適化と機械学習のアルゴリズム設計

遺伝的アルゴリズムや粒子群最適化など、生物の進化や振る舞いを模擬した進化計算に基づく最適化アルゴリズムの設計と応用を研究しています。機械学習では、深層学習や強化学習をはじめ、さまざまなモデルを対象とします。

※イメージ画像

社会の問題への最適化とエージェントの適用

社会の具体的な最適化問題を解くアルゴリズムを設計し、最適解から計画や設計を行います。機械学習機能を備えたエージェントを具体的なシステムに適用し、シミュレーションで特性解析や制御を行います。

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Members教員

教授原田拓

Voices先輩の声

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先輩の評価（0人）

研究実績

学内の研究にじっくり学会・論文でどんどん発表

テーマの自由度

先生がテーマを用意自分でテーマを決める

指導の手厚さ

自由にやらせるじっくり指導

研究資金

工夫してやりくり設備・資金が潤沢

メンバーの仲

それぞれ黙々とわいわい仲良し

研究全体の忙しさ

研究にどっぷり時間にゆとり

コアタイム-

研究室のミーティング-

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トップの画像：「Obstacle avoidance robot car」 Anani A. George／CC0（トリミング）
最適化と機械学習のアルゴリズム設計：「Murmuration 11-2025」 Skander zarrad／CC BY-SA 4.0（トリミング）
社会の問題への最適化とエージェントの適用：「Glasgow medical campus Simulation in Siafu」 MiquelMartin／CC BY-SA 3.0（トリミング）
関連する研究室（松澤研究室）：「An UAV displayed by Vyomik drones at Amaravati Drone summit (02)」 iMahesh／CC BY-SA 4.0（トリミング）
関連する研究室（植松研究室）：「Inside a card catalog at the Indiana State Library - ask the librarian」 TBurmeister (WMF)／CC BY-SA 4.0（トリミング）
関連する研究室（自然言語処理研究室）：「Google server, circa 1999, Computer History Museum」 The wub／CC BY-SA 4.0（トリミング）
関連する研究室（滝本研究室）：「Pam」 Andreas Müller Fotografie／CC BY 4.0（トリミング）

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