N. Ito 研究室

この研究室は、不確実な環境下での効率的な意思決定問題に取り組んでいます。具体的には、複数の選択肢（アーム）の中から、限られた試行回数でそれらを分類することを目指しています。例えば、様々な条件下での薬の効果や製品の性能など、まだ十分に評価されていない対象に対して、どれが良い性能を持つか悪い性能かを正確に見分けるという課題です。 研究では、各選択肢の報酬が統計的な確率分布（ガウス過程）に従うと仮定するモデルを用いています。このモデルの下で、試行回数を最小限に抑えながら、設定した基準に基づいて選択肢を正しく分類できるアルゴリズムを開発しています。特に、既存の手法より少ない試行回数で同じ分類精度を達成できる新しい腕選択の戦略を提案し、その理論的な有効性を示しています。 この研究は、医療、製造、AI システムなど、不完全な情報から効率的に判断を下す必要がある様々な実践的な場面への応用を想定しています。