Taku Harada 研究室

主宰者：Taku Harada
東京理科大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

Taku Harada研究室では、機械学習・深層学習の手法を用いて、実社会の複雑な意思決定問題の解決に取り組んでいます。主な対象は、交通信号制御や製造業のスケジューリング、エネルギー管理、医療診断など、多くの制約条件を持つ最適化問題です。これらの問題に対して、強化学習やグラフニューラルネットワークといった機械学習モデルを適用し、システムが自動的に良い判断ができるようにする研究を行っています。 強化学習を用いた研究では、単にシステムの性能を高めるだけでなく、公平性や説明可能性といった実用的な要件にも注意を払っています。例えば、交通信号制御では異なる道路の待ち時間のばらつきを最小化しながら全体の効率を上げることを目指し、医療診断では予測結果がどの遺伝子情報に基づいているかを明確に示す方法を開発しています。また、大規模言語モデルと強化学習を組み合わせ、AIエージェントの行動を自然言語で説明可能にする研究も進めています。 これらの研究を通じて、複雑な現実のシステムに対して、信頼性が高く説明可能な自動制御・予測技術を実現することを目指しています。

※ 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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