Alex Fukunaga 研究室

主宰者：Alex Fukunaga
東京大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、計算機による問題解決の効率化を目指し、探索アルゴリズムと最適化手法の改良に取り組んでいます。特に注力しているのは、複数のプロセッサやGPUを用いた並列処理による探索の高速化です。単純に計算資源を増やすだけでは必ずしも性能が向上しないという課題に着目し、並列化によって生じる非効率性を理論的に分析した上で、その問題を解決する新しいアルゴリズムを提案しています。 具体的には、最短経路探索や計画問題に用いられるGreedy Best-First Search（貪欲最良優先探索）といった非最適探索アルゴリズムの並列化に関する研究が中心となっています。スレッド間の待機時間削減や状態評価の高速化、メモリ効率の向上など、低レベルのアルゴリズム詳細が性能に与える影響を実験的に検証しています。また、深層学習と古典的計画手法を組み合わせることで、画像から自動的に問題モデルを学習する手法も開発しており、知識獲得の負担軽減を目指しています。 さらに、進化的アルゴリズムを用いた最適化問題への取り組みもあります。単精度浮動小数点演算での計算誤差による重複解の発生を検出・回避する方法や、母集団が無限に成長する進化戦略の設計など、実装上の細部最適化を通じて性能向上を実現しています。これらの研究は、クラウドコンピューティングなどの従量課金型計算資源を効率的に活用するための基礎となります。

※ 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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