Kazuhiko Komatsu 研究室
主宰者：Kazuhiko Komatsu
東北大学・Tohoku University Hospital
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、計算機システムの性能向上とアルゴリズム最適化を中心とした幅広い研究を展開しています。メモリアーキテクチャの効率化、ベクトル処理による高速化、並列処理の最適化など、コンピュータハードウェアとソフトウェアの両面から計算性能を追求しています。特に、大規模データを扱うアプリケーション（映像圧縮、流体シミュレーション、グラフ処理など）に対して、マルチコアプロセッサやベクトルプロセッサの特性を生かした実装方法を開発し、実機での性能評価を行っています。
近年の注目テーマとしては、組合せ最適化問題の求解に特化した「Ising機械」の応用研究があります。これは、量子アニーリングやシミュレーテッドアニーリングなどの新しい計算原理に基づく機械を、津波避難計画や配送ルート最適化、映像符号化といった現実的な問題に適用するものです。従来の計算機では困難な大規模最適化問題を効率的に解く可能性を検証しています。さらに、機械学習を用いた構造認識やセンサデータ分析、農業・地盤工学などの応用分野における課題解決にも取り組んでおり、情報技術と実問題を結びつける研究を特徴としています。
※ 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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研究成果（42 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1088/2058-9565/addde5
- DOI: https://doi.org/10.2503/hortj.szd-042
- DOI: https://doi.org/10.1109/ipdpsw66978.2025.00053
- DOI: https://doi.org/10.1109/mcsoc67473.2025.00052
- DOI: https://doi.org/10.1145/3731599.3767351
- DOI: https://doi.org/10.1002/cpe.70376
- DOI: https://doi.org/10.1109/scw63240.2024.00218
- [2024] Biology and management strategy of the sugar beet cyst nematode detected in Nagano Prefecture, JapanDOI: https://doi.org/10.3725/jjn.54.33
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.compfluid.2024.106238
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- DOI: https://doi.org/10.1109/candar64496.2024.00018
- DOI: https://doi.org/10.1109/candarw64572.2024.00060
- DOI: https://doi.org/10.1115/1.4065815
- DOI: https://doi.org/10.1109/mcsoc60832.2023.00093
- DOI: https://doi.org/10.1109/mcsoc60832.2023.00086
- DOI: https://doi.org/10.1109/icmla58977.2023.00295
- DOI: https://doi.org/10.1109/qce57702.2023.00108
- DOI: https://doi.org/10.1145/3587135.3592193
- DOI: https://doi.org/10.1109/ipdpsw59300.2023.00117
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.compfluid.2023.105913
- DOI: https://doi.org/10.3390/a16040214
- DOI: https://doi.org/10.1109/ia356718.2022.00007
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.compfluid.2022.105572
- DOI: https://doi.org/10.1109/ipdpsw55747.2022.00050
- DOI: https://doi.org/10.1109/paap54281.2021.9720445
- DOI: https://doi.org/10.1002/cpe.6755
- DOI: https://doi.org/10.1587/transele.2021lhp0004
- DOI: https://doi.org/10.1109/mcsoc51149.2021.00037
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- DOI: https://doi.org/10.1109/coolchips52128.2021.9410321
- DOI: https://doi.org/10.1115/1.4052142
- DOI: https://doi.org/10.1115/gt2021-58698
- DOI: https://doi.org/10.14529/jsfi210205
- DOI: https://doi.org/10.14529/jsfi210206
- [2021] A Processor Selection Method based on Execution Time Estimation for Machine Learning ProgramsDOI: https://doi.org/10.1109/ipdpsw52791.2021.00116
- DOI: https://doi.org/10.15803/ijnc.11.2_463
- DOI: https://doi.org/10.15803/ijnc.11.2_267
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