構造化知能研究室

About关于研究室

最先端のAI開発のために、数学や物理の知識を応用します

構造化知能研究室は、解析力学や微分幾何学といった数理をもとに、深層学習を中心とした新しいAI技術を開発しています。
深層学習には、ネットワークを設計する段階で数理的な構造を組み込めるという特徴があります。
その性質を生かし、高速な計算機シミュレーションを実現するAIシミュレータや、テキストに沿った画像をつくる生成AIに取り組んでいます。
研究発表会や輪読会、勉強会を開いていて、勉強会やプロジェクトへの参加を歓迎しています。

Research研究课题

解析力学や微分幾何学といった数理をもとに、深層学習を中心とした新しいAI技術を開発しています。計算機シミュレーションを速くするAIから、テキストに沿った画像をつくる生成AIまで、理論の解析と応用の両方を扱います。

※示意图

深層幾何学的力学↗

解析力学や微分幾何学の考え方を深層学習に取り込み、詳しい方程式が分かっていない物理現象をデータからモデル化します。エネルギーの保存則を保ったまま、速く正確なシミュレーションを行うことを目指します。

※示意图

作用素学習↗

偏微分方程式の解をニューラルネットワークで表すPINNsという手法を扱っています。数論にもとづく格子点の選び方を持ち込むことで、低次元の方程式では学習を2〜7倍ほど速くできました。

※示意图

意味空間の幾何学と構造↗

画像やテキストを埋め込む空間の幾何に注目し、概念の階層と組み合わせを同時に表せる表現学習や、書かれた指示に忠実な画像を生成するしくみをつくっています。

※示意图

データ空間の幾何学↗

データそのものが持つ形やつながりを手がかりに、三次元の点群を生成したり、拡散モデルがつくる画像をなめらかにつないだりする方法を研究しています。

Voices学长学姐的评价

评价基于在读（或曾在读）学生的个人经历，不代表研究室官方观点。评价的有无或数量不代表对研究室的评价。

对于接受采访的学生，无论内容如何，我们可能会赠送谢礼（价值1,000日元的礼品）。