Kentaro Ohno 研究室

主宰者：Kentaro Ohno
早稲田大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、計算機科学と応用物理学を融合させた研究に取り組んでいます。主な研究テーマは、組み合わせ最適化問題の解法にあります。具体的には、イジング機械（量子アニーリングなど次世代の計算デバイス）の性能向上を目指し、これらの機械に入力する問題の定式化方法を改善する研究を進めています。イジング機械は膨大な選択肢の中から最良解を効率的に探索できる特性をもつため、物流最適化や回路設計など実社会の難しい問題への応用が期待されています。 研究の具体的な内容としては、二つの柱があります。第一は、最適化問題をイジング機械に適した形に変換する手法の開発です。問題の複雑さを減らしたり、ハードウェアの制限に合わせた問題変換を行ったり、既知の良い解を初期条件として活用する方法を提案しています。第二は、機械学習の時系列モデル（再帰型ニューラルネットワーク）の改良と、この技術を実構造物の非破壊検査に応用する研究です。特に、赤外線温度データと深層学習を組み合わせて、コンクリートダムなどの隠れた損傷を検出する手法を開発しており、保全管理への実用化を進めています。

※ 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。

外部リンク

関連研究室(8 件)

研究成果（9 件）

科研費（0 件）

まだデータがありません（KAKEN 取り込み後に表示）。

所属学会・役職（0 件）

まだデータがありません（学会データ連携後に表示）。