Masaharu Munetomo 研究室
主宰者:Masaharu Munetomo
北海道大学
AI 要約(直近 5 年の研究成果)
本研究室は、複雑な現象や問題を解くための新しい計算アルゴリズム開発に取り組んでいます。特に、遺伝的アルゴリズムやスワーム最適化といった生物や自然界の仕組みから着想を得た手法を改良し、電力需要予測、暗号資産の価格変動予測、微細加工プロセスの管理など、現実社会における多様な課題への応用を進めています。大規模で計算コストが高い問題に対しては、機械学習モデルを補助的に活用する工夫も行っており、最適化の効率性と精度向上を両立させることを目指しています。
また、深層学習におけるニューラルネットワークの訓練過程を改善する研究にも取り組んでいます。過学習を減らし、モデルの汎化性能を高めるため、強化学習の考え方を導入したり、訓練中に得られた情報を活用する新たな方法論を提案しています。さらに近年、大規模言語モデルを最適化技術の一種として活用し、ニューラルアーキテクチャの自動探索や最適パラメータの自動設計といった応用も始めています。
このように本研究室では、従来の最適化手法の限界を超える工夫と、機械学習・人工知能といった新しい技術の統合を通じて、より実用的で頑健なアルゴリズムの実現を目指しています。
※ 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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研究成果(42 件)
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- DOI: https://doi.org/10.1007/s11227-024-06859-3
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10586-024-04988-1
- DOI: https://doi.org/10.1109/smc58881.2025.11343102
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10586-025-05366-1
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- DOI: https://doi.org/10.1007/s10586-025-05666-6
- [2025] Evolution and extraction of decision-making mechanisms in collective perception of a robotic swarmDOI: https://doi.org/10.1007/s10015-025-01075-5
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11227-024-06862-8
- DOI: https://doi.org/10.1007/s12065-024-00941-8
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11227-024-06867-3
- DOI: https://doi.org/10.1109/docs63458.2024.10704419
- DOI: https://doi.org/10.20965/jaciii.2024.p0067
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00521-024-09424-4
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11227-024-05909-0
- DOI: https://doi.org/10.1109/sc41406.2024.00082
- DOI: https://doi.org/10.1109/docs63458.2024.10704338
- DOI: https://doi.org/10.1109/ijcnn60899.2024.10651182
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11227-024-05912-5
- DOI: https://doi.org/10.1109/docs63458.2024.10704309
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- DOI: https://doi.org/10.1109/scisisis55246.2022.10001941
- [2022] オープンスペースディスカッション2021実施報告
- DOI: https://doi.org/10.1109/scisisis55246.2022.10002143
- DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0269830
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00500-022-06923-1
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.softx.2021.100666
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