Daisuke Uragami 研究室

主宰者：Daisuke Uragami
日本大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

当研究室は、単純なルールで動作するセルオートマトンと呼ばれる格子状の計算モデルを利用して、複雑な情報処理を実現する方法を研究しています。特に、同期・非同期の更新ルールを組み合わせることで、システムがカオスと秩序の境界における「臨界」という特殊な状態を広範に実現できることを明らかにしました。このアプローチにより、通常のセルオートマトンよりも高い計算効率を持つシステムを構築できます。 これらの臨界的な特性を備えたセルオートマトンを、機械学習における情報処理装置として活用するリザーバー計算の手法に応用しています。時系列データの学習やパターン認識など、複数の課題で他の計算方式を上回る汎化性能を示し、臨界的なパターン構造が学習能力の向上に寄与することを確認しました。 一方、強化学習の分野では、試行錯誤における探索の効率性と最適性のバランスを実現するため、「満足化」という意思決定原理を導入しています。複数のエージェントが協調する環境で、適切な目標設定のもと、より現実的な時間スケールで学習を完了させながら良好な解を得る仕組みを開発しています。

※ 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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