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適応システム論分野

生物や人間が有する適応,学習,推論の能力をもつシステムを人工的に実現することを目指し,そのために必要となる数理的諸問題について教育,研究を行っている.

確率モデルという形式で環境の不確実性,不確定性を記述し,それにもとづいて推論,学習,適応の問題を考えるという方法論を軸として,領域複合的なアプローチを重視している.具体的には,アルゴリズム構築の基礎理論としての近似的確率推論の枠組みの検討,大規模な確率モデルにもとづく多様な情報処理の問題を統計力学の視点から捉え直すことで新規な知見を引き出そうとする情報統計力学といった主題群に取り組んでいる.

教員

  • 教授:田中 利幸
  • 助教:大関 真之

研究内容

適応・学習・推論するシステムの実現に向けての理論的アプローチ

生物や人間が持つ「適応,学習,推論」を行えるような情報処理システムの実現に必要とされる数理の解明を目指しています.

確率モデルに基づく情報処理

不確実な環境から意味のある情報をいかに上手く取り出すか?不確実性を確率モデルで記述し,その確率モデルを基に推論,学習,適応を行う方法論について研究しています.確率モデルを効率良く取り扱うための数理の構築を目指しています.

研究トピック

  • 携帯電話や無線LANといった移動体通信で必要不可欠な,混在している信号から必要な情報を取り出す手法の研究
  • 大規模確率モデルにも適用可能な推論方法の研究

研究室ウェブサイト

http://www-adsys.sys.i.kyoto-u.ac.jp/