Junde Xu 研究室

本研究室では、量子計算とは何か・機械学習・最適化などの計算手法を組み合わせ、複雑な問題を効率的に解くための方法論を開発しています。特に、量子コンピュータを活用した最適化アルゴリズムの理論的性能限界を明らかにする研究に取り組んでいます。例えば、特定の量子アルゴリズムがどの程度まで最適解に到達できるのか、その確率や品質をいかに改善できるかを数学的に解析しています。 同時に、これらの計算手法を実世界の工学問題や生物学的課題に応用する研究も進めています。橋梁の施工品質検査では、非破壊検査技術と深層学習ネットワークを組み合わせ、従来は熟練者の経験に頼っていた判定を自動化・客観化することを目指しています。また、量子強化学習を物流の経路最適化問題に適用し、従来の古典的手法よりも少ない計算資源で高性能な解を得られる可能性を検証しています。 さらに、生物画像解析の領域では、顕微鏡観察から直接得られた画像から細胞内小器官の三次元構造を予測する深層学習モデルの開発を行っています。この際、不完全なラベル付けデータと複数スケールの構造情報という実際のデータ特性に対応する手法を提案しています。