I. Yu 研究室
主宰者：I. Yu
名古屋工業大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
I. Yu研究室は、評価コストが高い複雑な現象・プロセスから効率的に最適な条件を見つけ出すための理論と手法の開発に取り組んでいます。実験や計算が困難で、試行回数に制限がある状況で、いかに少ない試行で目標を達成するかが研究の中心課題です。
手法としては、ガウス過程と呼ばれる確率統計モデルを用いた「ベイズ最適化」という枠組みを基礎としています。これは、過去の試行結果から次にどこを試すべきかを賢く判断する能動学習の一種です。研究室では、段階的に進むプロセスの最適化、製品設計における環境不確実性への対応、ロバスト性の評価など、実問題に即した様々な最適化問題に対して、理論的な保証を持つアルゴリズムを開発しています。また機械学習の手法を用いて、遺伝子配列データベースから光応答性タンパク質の探索を行うなど、生物学的な応用にも取り組んでいます。
これらの研究を通じて、不確実性や複雑性を含む現実的な問題設定において、限られた資源で効率的に最適解を見つける方法論を確立することを目指しています。
※ 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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関連研究室(8 件)
- 工学Yusuke Hayashi 研究室東京大学論文 120 件·共通: プロセス・反応, 化学工学, プロセス, 応用数学 +9
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研究成果（12 件）
- DOI: https://doi.org/10.1613/jair.1.19393
- DOI: https://doi.org/10.1140/epjc/s10052-024-12778-7
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10463-022-00846-2
- DOI: https://doi.org/10.1162/neco_a_01550
- DOI: https://doi.org/10.1038/s42003-021-02090-5
- DOI: https://doi.org/10.1038/s42003-021-01878-9
- DOI: https://doi.org/10.1162/neco_a_01442
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