確率論の理論と応用

● 研究テーマ

• ❖ マルコフ連鎖の理論と応用
• ❖ 機械学習や最適化の社会実装

● 分野

解析学基礎、数学基礎・応用数学

● キーワード

マルコフ連鎖、グラフ上のランダムウォーク、イジングマシン

● 実施中の研究概要

１） 確率論が関連する理論や技術の応用と社会実装に取り組んでいます。例えば、機械学習やAIの研究と様々な領域への適用(Proof of Concept)、次世代計算機の暗号への適用効果の研究・調査などに取り組んでいます。また、教育分野に関する地方創生支援にも取り組んでいます。

２）確率論の数学的な研究やアルゴリズムへの応用に興味を持っています。例えば、マルコフ連鎖（グラフ上のランダムウォーク）に関する特性量を理論的に考察したり、新たな確率的アルゴリズムの開発などに取り組んでいます。

● 今後進めたい研究

・最適化や機械学習手法の社会実装
・確率的アルゴリズムの研究と開発

● 知的財産権（技術シーズ）

『最適化装置、最適化プログラムおよび最適化方法』 特開2020-95397
『推定プログラム、推定方法および推定装置』 特開2019-101695
『探索プログラム、探索方法および探索装置』 特許第6716076号
『学習方法、学習プログラムおよび情報処理装置』 特許第6740597号
『情報処理装置及び情報処理方法』 特許第6445246号

● 過去の共同研究、受託研究、産業界への技術移転などの実績

【受託研究】
『セキュリティ分野におけるアニーリング計算の効率化』 (2019)
『アニーリング技術のセキュリティや機械学習分野への適用』 (2020)
『新しい計算機アーキテクチャのセキュリティ領域へのインパクトの調査・研究』 (2021)

● 関連リンク先

❖ より詳しい研究者データ

• https://hyokadb02.jimu.kyutech.ac.jp/html/100001241_ja.html