Jiao Wu 研究室

主宰者：Jiao Wu
早稲田大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

Wu研究室は、機械学習と最適化手法を用いて、複雑な実世界の問題を解決する研究を行っています。具体的には、無線通信システムの設計、物流・交通システムの効率化、医療予測など多様な応用領域を対象としています。これらの課題に対して、深層学習、強化学習、ゲーム理論といった異なるアプローチを組み合わせ、システムの性能と実用性を同時に実現することを目指しています。 特に注力している研究課題として、データの不均衡性や予測の公平性の問題に取り組んでいます。例えば、需要予測やリスク予測において、クラス不均衡による性能低下や特定の集団への偏見が生じることを認識し、これらを直接的に補正する損失関数や多目的最適化の枠組みを開発しています。また、大規模言語モデルの活用や複数の神経回路網を組み合わせるアンサンブル学習により、従来の手法では対応困難な複雑な意思決定問題に対する新たな解法を提案しています。 さらに、プライバシー保護と解釈可能性の両立も重要なテーマとなっています。特にゲノム分析や医療データを扱う際に、連合学習とグラフ法に基づいて機関間でのデータ共有と知識抽出を安全かつ透明に行うフレームワークを構築しており、実務的な応用と倫理的な配慮を融合させた研究を展開しています。

※ 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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