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研究室メンバー 2021年度

教授

  • 山村 雅幸 ( やまむら まさゆき )   E-mail:my

特定教授

  • 吉川 厚 ( よしかわ あつし )   

    学びのデータを使いながら、ちょっとしたきっかけでできるようになったり、逆につまづいたりする要因を探ったり、人を育てる仕組み作りをしています。その他にも交通データを使って実社会に役立つサービスであり、かつちょっとした工夫がいるものなどをやっています。外部組織と手をつないで進めている連携型の研究が多いです。

  • 長橋 宏

研究員

  • 董 芳艷 ( とう ほうえん )
  • 安田 翔也 ( やすだ しょうや )

    免疫細胞の一種であるB細胞の、生存や細胞死を制御する要素の数理解析を試みています。免疫細胞は、ちょっとした刺激の有無で生きたり死んだりします。 しかも、その挙動は必ずしも線形ではなく、突然一斉に死んだり、一部の細胞が長く生き続けたり、疑問が多いです。このような現象をシステム生物学的に理解しようとしています。 このような研究から、免疫不全や自己免疫疾患の治療法のヒントが生み出されるかもしれません。

特別研究員

  • 小宮 健 ( こみや けん )   E-mail:komiya

    DNAと酵素(ポリメラーゼなど)を素材に“もの想ふ水滴”を開発しています。生物学と情報・システム科学の狭間に位置する「DNAコンピューティング」が専門で非線形で非平衡なプロセスである生体分子反応を上手に活用して、分子が行う情報処理や効率的なエネルギー利用を実現し医療やナノテクノロジーをはじめ幅広く応用できる賢い水滴を目指し、楽しく研究を進めています。

  • 西田 暁史 ( にしだ あきふみ )   E-mail:nishida.a.aa

    微生物共生系は生命誕生直後から今日にいたるまで元素循環の要として自然環境を形成してきましたし、有用物質生産や廃棄物処理でヒトに利用されているように、理学・工学両面で研究されています。 私はそのような微生物共生系を実験室内で再構成したり、多種共生の複雑系として数理モデル化することを行っています。

事務支援員

  • 西 文恵 ( にし ふみえ )   E-mail:nishi.f.ab
  • 砂川 博子 ( すなかわ ひろこ )

博士3年

  • 林 孝文 ( はやし たかふみ )

    人工遺伝子回路の自動設計について研究を行っています。 合成生物学では、振動子やトグルスイッチなどの生物学的デバイスの構築が可能となっています。 今後、さらなる生命システムの深い理解や工学的応用へ向け、これらのデバイスを組み合わせることやより多くの遺伝子を使うことが予想されます。しかし、構成要素の増加に伴い相互作用の組み合わせ数 は指数関数的に増加するため、設計するのが困難になってしまいます。そこで私は、進化計算を用いて、所望の機能を持つ人工遺伝子回路を自動で設計 することを目指しています。

  • 福田 直毅 ( ふくだ なおき )
  • Rooprayochsilp Athip(Sai) ( )
  • 甲斐 康平 ( かい こうへい )

    私の修士での研究は、ボルツマンマシンという確率的なリカレントニューラルネットワークに関するものでした。これは極めて柔軟なシステムであり、多くの問題解決のツールになりえます。この仕組みの中には物理学のアナロジーが用いられており、学部で学んだ知識を大いに活用できました。 現在は、暗号強度のふるまいに関する研究を行っています。今回も、新たな視点からのアプローチを心がけて、新規性のある面白い研究になるように取り組んでいます。

  • 藤堂 健世 ( とうどう けんせ )

    「人間と同等の意思決定プロセスを有する人工知能の開発」に取り組んでいます。意思決定にはその場の状況や、価値判断だけではなく、性格や感情といった人間らしい、主観的な要素も必要であると考えています。どのようにそれらの要素を実装するか、実世界にどのように影響するかを研究しています。

  • 坂田 顕庸 ) さかた あきのぶ )
  • 滝沢 秀季 ( たきざわ ひでき )

博士2年

  • 佐野 智紀 ) さの とものり )

    中小企業製造業、特に食品製造業において、複数工場間でのIoT活用による労働生産性向上に関する研究を行います。国際基準の食品衛生法に抵触することなく、製造ラインで低コスト且つ安定したIoTシステムを導入することで、高度マネージメントシステムを確立するための研究に役立てます。製造ラインのIoT化研究、複数工場間での低コスト且つ安定した通信維持の研究、フォグ領域とクラウド領域での最適比率IoT化などの研究を目標としています。

  • Sumaira Erum Zaib

    Saliency is the ability of being important, noticeable or attention worthy. Our brain extracts out the salient information from the environment quite efficiently. Finding salient regions in an image has important applications in automatic image cropping, image compression, and advertisements. Psychology has proved that the salient regions for a person changes according to gender, race, likes, dislikes, and experiences. General Saliency Maps point out the overall salient regions without any considerations of personal traits of the subject. Therefore, more specific saliency maps are required for better and more personal predictions of salient regions. My study revolves around using the color patterns of individuals to create a model and extract out the saliency map specific to each individual from the general saliency map.

  • 柳田 悠佑 ( やなぎた ゆうすけ )

    2012年のグーグル猫によって高い学習能力が広く知られるようになったことで、深層学習の研究は爆発的に広まり、実社会への応用も進んでいます。その一方で、裏腹にも入力データに作為的なノイズ(Adversarial perturbation)を加えることで簡単に騙されてしまうことが分かってきました。この問題は今日用いられている学習器の性質に原因があると言われています。しかし、原因は学習器だけにあるのでしょうか。私は、この現象のメカニズムに対して新しい見方を提案することで、今後私達がこの問題にどのように対応すべきなのかを示唆できる研究を目指しています。

博士1年

  • Pan Jiateng ) )

修士2年

  • 内田 圭哉 ) )
  • 岡島 彩莉 ) おかじま あかり )
  • 関戸 啓文 ) )
  • PAN JIANQI ) )
  • 真壁 勇那 ) )

修士1年

  • 李 杰峰 ) )
  • 有道 茂徳 ) )
  • 服部 創 ) )
  • 原田 圭輔 ) )
  • 山本 悠眞 ) )

学部4年

  • 押久保 純太 ) )
  • 若尾 優樹 ) )