ビッグデータ工学講座［情報科学研究科］

About关于研究室

ビッグデータ革命を、牽引する。

ビッグデータ工学講座は、ビッグデータ、自然言語処理、データマイニング、人工知能などの領域で最先端の要素技術を研究しています。
研究テーマは、グラフ深層学習、グラフデータベース、大規模言語モデルなど幅広くあります。
企業が保有するビッグデータに技術を適用し、新たな価値の創造も目指しています。
研究室のサイトでは「鬼塚研究室」の名前で紹介されています。

Research研究课题

ビッグデータやAIにかかわる要素技術を、グラフ、言語、データベースなどの分野で研究しています。企業が保有するビッグデータに技術を適用し、新たな価値の創造も目指しています。

※示意图

グラフ深層学習↗

グラフデータを対象にした深層学習を、より高精度で高速に処理する技術と、その性能を評価するためのベンチマークの開発に取り組んでいます。

※示意图

グラフデータベース管理システム↗

大規模で多様なグラフデータを効率よく管理し、高速に検索できるデータベース技術を研究しています。索引技術や問合せ最適化、機械学習による検索の高速化に取り組み、国際標準化にも貢献しています。

大規模言語モデル最適化↗

文章を作り扱う大規模言語モデルについて、Transformer を使ったモデルの基本技術、特定の作業に合わせた調整、LLM エージェントの改良方法に取り組んでいます。

スマート・エージェント↗

基盤モデルをエージェントとして使い、自然言語でモデルを組み立てる「スマートエージェントベースモデリング」を研究しています。経済学や行動科学などの分野で、自然のしくみを調べるのに使っています。

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）。