烏山 昌幸
KARASUYAMA Masayuki
AI技術を支える機械学習の基礎数理とデータ駆動科学の実践
機械学習は、深層学習をはじめとする多様なAI技術を支える数理的基盤となる研究分野です。この分野では、データから統計的にモデルを構築する「データ駆動型」の手法を採用します。このアプローチにより、人手による設計を上回る性能が多くの分野で実現され、社会的にも大きな注目を集めています。特に私たちは、機械学習を用いた知識発見や、データの不確かさを考慮した最適化など、データ駆動型AIに関わるさまざまな課題に取り組んでいます。汎用的な基礎数理の探究と実データ解析への応用の両面からアプローチし、理論と実践を結びつけた研究を推進しています。また、材料科学や生命科学をはじめとする他分野や産業界との分野横断的な連携にも積極的に取り組んでいます。
情報工学類｜教授
烏山 昌幸（カラスヤマ マサユキ）
KARASUYAMA Masayuki
キーワード
機械学習
スパースモデリング
ブラックボックス最適化
説明可能AI
データ駆動科学
担当分野・プログラム
研究区分
人間情報学
情報科学、情報工学
応用情報学
研究テーマ
- 機械学習に関する基礎数理研究全般
- ベイズモデルによる探索アルゴリズムに関する研究
- 機械学習による構造データからの知識発見に関する研究
- 材料データ分析のための機械学習の研究
- 生命科学データ分析のための機械学習の研究
メッセージ
AI関連技術の発展においては、機械学習と呼ばれる基礎数理の研究分野が中心的な役割を担ってきました。近年、AI技術の広がりに伴い、意思決定への活用方法や、解釈可能なモデルの構築、さらには科学研究への応用など、さまざまな文脈で課題が議論されています。こうした背景から、機械学習の根本的な発展の重要性は、いまなお高まっています。私たちは、幅広いデータ分析に適用可能な機械学習の普遍的な方法論を探究することで、社会が抱える多様な課題の解決に貢献することを目指し、日々研究に取り組んでいます。