Akiko Yoshise 研究室

主宰者：Akiko Yoshise
筑波大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

Akiko Yoshise研究室では、複数の組織が相互に協力しながら機械学習モデルを構築する際に、データの秘密性を保ちながら効率的に分析する方法に関する研究を進めています。特に医療や金融などの機密性の高い分野では、各組織が自らのデータを直接共有することなく、線形変換されたデータの表現のみを交換することで、プライバシーを守りながら協調的にモデルを学習する枠組みを開発しています。基盤となる変換行列の選択や配置の方法を理論的・実装的に改善し、精度と計算の安定性を向上させることが主な目標です。 同時に、最適化理論の基礎研究にも注力しており、行列や関数の特性に基づいた数学的構造を活用した問題解法を扱っています。特に、複雑な離散的問題や確率的な不確実性を含むシステム設計の問題に対して、凸最適化や滑らかな多様体上の最適化手法を適用しています。これらの理論的手法と計算アルゴリズムの開発を通じて、プライバシー保護と最適化という両分野の課題に対する新しい解決策を提供しています。

※ 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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