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デファゴ
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デファゴ研究室は、ネットワークでつながった多数のコンピュータやロボットが、互いに通信しながら仕事を行う分散システムを研究しています。分散システムを正しく、安全に、効率よく動かすための分散アルゴリズムを設計します。アルゴリズムの理論と、実際に動かす実践のあいだにある問題に関心を持っています。ロボットの協調行動や実験用ロボットの開発、安全な通信のための基礎理論、ブロックチェーン技術の応用に取り組んでいます。

村田
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村田研究室は、人工知能、とくにネットワーク科学や機械学習、Webマイニングの研究を行っています。ものごとのつながりを表すネットワークの構造に注目し、そこから知識を見つけ出すことに取り組んでいます。グラフニューラルネットワークなど、グラフの形をしたデータを扱う深層学習の手法を研究しています。ネット上の情報からは、関連する要素の発見や、要素の重要性の判定、将来のつながりの推定も行っています。

石田
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石田研究室は、生物学の問題を計算で解くための手法を開発しています。タンパク質の立体構造の予測、創薬、生物学への機械学習の応用を主な対象にしています。機械学習や確率モデル、アルゴリズムの設計にもとづく手法をつくり、速く、正確で、理由の分かるアルゴリズムを目指しています。近年は、医学部・歯学部との共同研究で、臨床データの解析にも取り組んでいます。

西崎
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西崎研究室(Lambda Laboratory)は、プログラミング言語理論、型システム、形式手法とその応用を研究しています。プログラムが期待どおりに動くことを、実行する前に数学的に確かめる方法を考えます。ラムダ計算を土台にして、環境や継続といった計算の仕組みを値として扱う理論を組み立てています。モデル検査を使い、通信プロトコルやWebサーバなどの安全性と信頼性も検証しています。

小林
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小林研究室は、ソフトウェア工学、とくにソフトウェアの保守と設計支援について研究しています。多量のソフトウェア成果物を解析し、開発支援に役立つ情報を見つけ出すアプローチに取り組んでいます。解析する対象は、ソースコードや実行履歴だけでなく、開発活動の履歴も含みます。静的・動的解析の技術に、自然言語処理やデータマイニング、機械学習を組み合わせて、支援手法やツールを作っています。

秋山
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秋山研究室は、医学・薬学・生物学の大量データの解析と、大規模シミュレーション技術を研究しています。ヒトの病因解明、創薬支援、環境中の微生物解析などへの応用を目指しています。解析もシミュレーションも、スーパーコンピュータやクラウドをフルに活用して行います。創薬では、分子動力学シミュレーションやドッキングシミュレーション、機械学習の応用に取り組んでいます。

高安美佐子
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高安美佐子研究室は、幅広い分野の現象を、統計物理学や統計科学、情報科学の手法を使って解析しています。人間の活動・経済・生体情報などのビッグデータで現象を観測し、それを再現するミニマルな数理モデルを構築します。構築したモデルを使い、理論解析やシミュレーションによって複雑なシステムを理解します。セキュリティ技術を導入したビッグデータ解析室を備え、経済物理学・社会物理学と生命科学の研究拠点を形成しています。

権藤
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権藤研究室は、プログラム開発者を支援するためのソフトウェア開発ツールを研究しています。今のソフトウェアは100万行を超える規模になり、人間だけの力で開発できる大きさをはるかに超えています。デバッガやバージョン管理システム、統合開発環境といったこれまでの道具には、まだ改善の余地があります。プログラミングという知的な作業を楽しみながら、現実のソフトウェアに使えるツールを実装していく方針で研究しています。

金子
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金子研究室は、コンピュータシステムを高信頼・高効率にするための符号化技術を研究しています。そのひとつが、保存や通信の途中で化けてしまったデータを見つけて直す、誤り制御符号です。同期誤りの訂正や制約符号、LDPC符号、極符号など、扱う符号は多岐にわたります。データ圧縮や、符号理論にもとづく耐量子計算機暗号、ディペンダブルコンピューティングにも取り組んでいます。

宮崎
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宮崎研究室は、データ指向大規模・高性能計算やクラウドコンピューティングなど、大規模情報管理を研究しています。マルチコアCPUやGPU、新しいメモリ技術を生かして、大量のデータを効率よく処理する手法をつくります。クラウドストレージにたまったビッグデータへ、効率よくアクセスするための技術も扱います。膨大な情報の中からユーザが意図する情報を取り出す、情報推薦システムの研究も進めています。
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