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35个研究室 · 0条学长学姐评价
デファゴ クサヴィエ 教授
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Défago研究室研究分布式系统，即通过网络相连的大量计算机和机器人，在相互通信的同时共同完成任务的系统。 该研究室设计分布式算法，使分布式系统能够正确、安全、高效地运行。 该研究室关注算法理论与实际运行的实践之间存在的问题。 该研究室致力于机器人的协同行为、实验用机器人的开发、安全通信的基础理论，以及区块链技术的应用。
村田 剛志 教授
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村田研究室从事人工智能研究，尤其是网络科学、机器学习和Web挖掘。 该研究室关注表示事物之间联系的网络结构，致力于从中发现知识。 该研究室研究图神经网络等处理图结构数据的深度学习方法。 对于网络上的信息，该研究室还进行关联要素的发现、要素重要性的判定以及未来连接的推测。
石田 貴士 教授
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石田研究室开发用计算来解决生物学问题的方法。 主要研究对象包括蛋白质三维结构预测、药物研发，以及机器学习在生物学中的应用。 研究室基于机器学习、概率模型和算法设计来构建方法，目标是实现快速、准确且可解释的算法。 近年来，研究室还通过与医学部、口腔医学院的合作研究，开展临床数据的分析。
西崎 真也 教授
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西崎研究室（Lambda Laboratory）研究程序设计语言理论、类型系统、形式化方法及其应用。 研究如何在程序执行之前，用数学方法确认程序能够按预期运行。 以λ演算为基础，构建把环境和延续等计算机制当作值来处理的理论。 还利用模型检测，验证通信协议和Web服务器等的安全性与可靠性。
小林 隆志 教授
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小林研究室研究软件工程，尤其是软件维护和设计支持。 该研究室致力于分析大量软件成果物，从中找出对开发支持有用的信息。 分析对象不仅包括源代码和运行记录，还包括开发活动的历史记录。 该研究室将静态分析、动态分析技术与自然语言处理、数据挖掘、机器学习相结合，开发支持方法和工具。
秋山 泰 教授
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秋山研究室研究医学、药学和生物学大数据的分析技术，以及大规模模拟技术。 研究目标是应用于人类疾病成因的阐明、药物研发支持以及环境中微生物的分析等。 无论是数据分析还是模拟，都充分利用超级计算机和云计算来进行。 在药物研发方面，研究室致力于分子动力学模拟、分子对接模拟以及机器学习的应用。
高安 美佐子 教授
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高安美佐子研究室运用统计物理学、统计科学和信息科学的方法，分析广泛领域的现象。 该研究室通过人类活动、经济、生物信息等大数据观测现象，并构建能够再现这些现象的极简数学模型。 利用构建的模型，通过理论分析和模拟来理解复杂系统。 该研究室设有引入了安全技术的大数据分析室，形成了经济物理学・社会物理学与生命科学的研究基地。
権藤 克彦 教授
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权藤研究室研究用于支持程序开发者的软件开发工具。 如今的软件规模已超过100万行，远远超出了仅靠人力就能开发的体量。 调试器、版本管理系统、集成开发环境等以往的工具，仍有改进的空间。 该研究室的研究方针是：在享受编程这一智力性工作的同时，实现能够用于现实软件的工具。
金子 晴彦 副教授
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金子研究室研究能让计算机系统实现高可靠、高效率的编码技术。 其中之一是差错控制码，用于发现并纠正数据在存储或通信过程中出现的乱码错误。 所涉及的码种类繁多，包括同步错误的纠正、约束码、LDPC码、极化码等。 此外，研究室还从事数据压缩、基于编码理论的抗量子计算密码以及可信计算（dependable computing）方面的研究。
宮崎 純 教授
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宮崎研究室研究面向数据的大规模高性能计算、云计算等大规模信息管理。 该研究室利用多核CPU、GPU和新型内存技术，开发高效处理海量数据的方法。 该研究室还研究如何高效访问积累在云存储中的大数据。 该研究室也在推进信息推荐系统的研究，即从海量信息中取出用户想要的信息。
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