横田 達也
YOKOTA Tatsuya
テンソルデータ解析による高次元情報科学の新展開
主にテンソル分解／テンソルネットワーク分解と呼ばれる数理モデルの研究を行っています。テンソル分解／テンソルネットワーク分解には、大きく二つの役割があります。一つは、高次元データを少ない情報量で表現し直すことで、データや計算を圧縮・軽量化する技術としての役割です。これにより、大規模なAIや情報処理を、より省メモリかつ高速に実行できるようになります。もう一つは、複雑なデータの中に潜む特徴や関係性を抽出し、データの構造を分かりやすく分析・解釈するための手法としての役割です。最近では大規模化・複雑化が進む人工知能（AI）をテンソルネットワークによって構造的に再構築することで、軽量で壊れにくい新しいAIの実現に向けた研究を進めています。
担当分野・プログラム
研究区分
情報科学、情報工学
人間情報学
研究テーマ
- テンソルデータ解析の基礎と応用
- 画像再構成の数理とアルゴリズム
- 信号処理および機械学習の手法開発とその応用
メッセージ
高次元データを統一的に扱うことのできる「テンソル」という数理構造と、そこから導かれる情報処理アルゴリズムの一般性に、私はある種の美しさを感じています。その美しさに魅了されながら研究に取り組めることもあり、現在の研究テーマをとても気に入っています。シンプルで美しい技術は、特定の応用分野に特化していないがゆえに、「すぐに役立つ」という観点からは距離を感じられることもあります。しかしその一方で、体系化された理論とそこから得られる知恵は、学術全体を根底から豊かにし、長い時間をかけて多様な応用分野へと広がっていきます。私は、こうした研究活動こそが、「知の源泉」としての大学の役割を支える基盤であり、最終的にはさまざまな形で人類社会を豊かにすることにつながると信じています。
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