最適化工学分野 最適化システム研究室

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研究に関連するSDGsの目標

准教授 山岸 昌夫

准教授 山岸 昌夫

Masao YAMAGISHI

研究室の学び

本研究室では、工学の様々な問題に対して、それらを適切に表現する最適化問題を提案すると共に、最適化問題を解く手続き(アルゴリズム)の開発を行っています。また、それらを信号処理や機械学習などに応用する研究も行っています。研究活動を通して、最先端の最適化アルゴリズムを学べるのはもちろん、信号処理・機械学習における数学の役割を学んだり、学会発表などを通して実践的な表現力を身につけたりすることもできます。

社会との接点

みなさんがお持ちのスマートフォンを使って写真を撮影する時には、多くの場合、カメラで得られた信号を元に、人間にとって望ましい写真を合成する処理が行われています。実は、望ましい写真を探索することは、ある種の最適化問題として定式化することができるため、最適化の手法を用いて探索を実現することができます。
また、機械学習分野の(教師あり)学習問題は、与えられた複数の「入力と出力のペア」を用いて、真の入出力関係を最も良く近似する関数を探索する問題として定式化することができます。そのため、学習アルゴリズムの設計において、最適化の知見が大いに活用されています。
現在、ChatGPTなどの大規模言語モデル(LLM:Large Language Model)の学習には多額の費用が掛かってしまうため、学習アルゴリズムの効率化は極めて重要な課題となっています。今後も、最適化の重要性が増していくことが予想できます。本研究室で行っている研究が、効率的な学習アルゴリズムの開発をすぐに実現する訳ではありませんが、長い目で見て、そのような重要課題の解決に役立つ成果を得られるよう日々努力しています。

主な研究テーマ

  • 最適化の知見を活かした機械学習アルゴリズム・信号処理アルゴリズムの開発
  • 推定対象に関する先験情報を積極的に活用するための新しい最適化問題の提案
  • 悪意を持ったユーザが混在するネットワークにおけるシステムの安定化・頑健化