展示テーマ

人工知能・機械学習分野において、数学・数理科学的手法は、新しいアルゴリズムの提案や機械学習理論の解析において重要な役割を果たしています。この展示では、理工学部数理科学科と理化学研究所で共同で行なっている人工知能・機械学習の理論研究を紹介します。

身近なデバイスから脳活動・宇宙までを解析するマルチモーダルAI技術を紹介します。画像と言語の基盤モデルを用いた実世界検索エンジン、専門家予測を凌駕するAI太陽フレア予測技術、マルチモーダル大規模言語モデル、脳波の深層学習、画像キャプション評価システムを展示します。

手指の関節リウマチの早期発見を目指して、画像のみから関節の炎症の有無を判定する機械学習モデルの構築に取り組んでいます。特に、少数かつ不均衡な医用画像データの制限を克服する目的で、教師データの合成や機械学習モデルの改良に取り組んでいます。

量子コンピューティングとAIとを組み合わせることにより、化学産業や素材産業をはじめとした各種製造業においてしばしば現れるブラックボックス最適化問題に対応するソフトウェア開発に取り組んでいます。NEDO量子・古典ハイブリッド技術のサイバ－・フィジカル開発事業にて実施しております。

量子コンピューティング技術と、従来型コンピューティング技術を組み合わせることにより、様々な社会課題に対応する計算機システムの開発に取り組んでいます。内閣府戦略的イノベーション創造プログラム（SIP）第３期の先進的量子技術基盤の社会課題への応用促進にて実施しております。

分子シミュレーションとAIを融合した技術を活用し、エマルションやミセルなどの内部構造を持つナノ材料の機能性を予測する研究です。マテリアルインフォマティクス手法により、高性能な材料や新たな機能を持つ素材の開発効率化を目指します。