Mohamed Wahib 研究室

主宰者：Mohamed Wahib
理化学研究所・RIKEN Center for Computational Science

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

Mohamed Wahib研究室は、大規模な計算問題を効率的に解く方法の開発に取り組んでいます。特に、高性能計算（HPC）と人工知能（AI）を組み合わせたシステムの実装が中心です。GPU（グラフィックス処理装置）やCPUなどの多様なハードウェア上で、深層学習モデルや科学計算を高速かつメモリ効率よく実行する技術を研究しています。例えば、ビジョントランスフォーマーという画像認識モデルを極めて大規模なデータセットで訓練する際の計算最適化や、複数のGPUを連携させるための実行管理の工夫などが挙げられます。 また、この研究室は深層学習モデルの自動設計（ニューラルアーキテクチャサーチ）にも力を入れています。通常、良いネットワーク構造を見つけるには膨大な計算時間がかかりますが、代替モデルを活用して評価コストを削減したり、段階的な学習戦略によって効率化したりする方法を開発しています。さらに、過学習（訓練データに特化して汎化性能が低下する問題）を軽減するために、訓練の過程で得られる知見を活用する手法も提案しています。 これらの研究を通じて、地球規模の気候予測や医療画像解析など、実社会の大規模な科学計算問題を現実的な時間・資源で解決することを目指しています。ハードウェアの特性を深く理解し、アルゴリズムと実装を協調させることで、次世代の高性能計算システムの実現に貢献しています。

※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。

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