情報・数理

情報・数理

将来のモノづくりやコトづくりを支える情報処理・数理工学に関する研究や、人々の暮らしを支え生活空間に溶け込む知能化技術に取り組んでいます。私たちは人と協調するAIやロボティクス、自然現象や生活行動などから新たな価値を生み出すためのデータ解析や、材料開発のスピードを飛躍的に加速させるマテリアルズインフォマティクスなどの研究開発を行っています。また、さまざまな現象に内在する法則性や因果関係などをモデル化する数理モデリング研究や、次世代の計算基盤として期待されている量子コンピューティングなどへの取り組みを通して、ますます複雑化、多様化する社会課題の解決に貢献していきます。

コア技術

量子情報処理，知能ロボティクス，計算科学，数理物理/物性基礎科学，数理情報学，交通工学

量子コンピューティング

エネルギー効率の高い移動を実現するための都市全体の交通流の制御や、軽量でも強度の高い車両・部品の構造設計など、従来の計算機では膨大な計算時間を要するため実用化が困難であった大規模な最適化・設計問題において量子コンピュータの活用が期待されています。モビリティ分野における活用の一例として、信号制御の最適化問題をイジングモデルによるエネルギー最小化問題に帰着することで、広域道路網を模した2500基の信号制御を量子コンピュータによって高速かつ高効率に計算できることを示しました。私たちは将来のモノづくりや社会課題解決を目指した応用研究と基盤アルゴリズム構築の両面から量子コンピュータを活用した取り組みを行っています。

知能化ロボティクス

生産効率の向上や、複雑な環境・タスク下においても頑健に稼働できるロボットシステムの実現に向け、複数ロボットの協調による知能化技術の構築を目指しています。その一つの取り組みとして、施設内におけるロボット群やセンサネットワークから得られる大量の画像データを無駄なく活用するために、従来困難とされてきた異種ロボット間において訓練データを効率よく共有する学習アルゴリズムを考案しました。3自由度の移動ロボットが収集した画像データをデータ拡張することで、6自由度のアームロボットにおける制御モデルの訓練データとして転移学習し、マニピュレーションタスクを実行できることを実証しました。これによりロボット制御に用いる深層学習の訓練コストを大幅に削減することが期待されます。