研究テーマの例 
Examples of Research Topics

情報技術の急速な発展に伴い、レコメンデーションシステムはEC、ソーシャルメディア、コンテンツ配信などの分野で重要性を増している。しかし、従来の推薦アルゴリズムは、高次元・スパース・動的なユーザー行動データの処理において、精度と効率の課題に直面している。遺伝的アルゴリズム、粒...

本研究では、強化学習を用いて金融取引において利益を最大化する自律型取引システムを構築する。エージェントは市場の時系列データを観測し、報酬関数に基づいて最適な売買戦略を学習する。報酬設計には収益性とリスク指標（例：ドローダウン、シャープレシオ）を組み込み、安定した利益獲得を目...

強化学習（Reinforcement Learning, RL）は、ゲーム分野において最も注目されるAI技術の一つです。エージェントがゲーム環境と相互作用し、報酬を最大化するような行動方針を試行錯誤によって学習します。AtariゲームにおけるDQN、囲碁のAlphaGo、Dota 2のOpenAI Five、StarCraft IIのAlphaStarなどが代表的な応用例です。使用される主なアルゴリズムには、Q学習、DQN、PPO、A3Cなどがあり、状態空間や報酬構造に応じて使い分けられます。ただし、報酬の疎さ、高次元の入力、計算コストの高さ、汎化能力の限界など、依然として多くの課題があります。それでも、ゲーム環境は実験に適した仮想空間を提供し、汎用ゲームAI、人間との協調AI、現実タスクの事前学習など、幅広い応用可能性を持っています。今後、教育、訓練、シミュレーション、安全性評価などの分野での活用が期待されています。 Reinforcement Learning (RL) is a key AI technique widely applied

近年、無人航空機（UAV）の経路計画において、粒子群最適化（PSO）を応用する研究が多数報告されている。その中でも、球座標系（距離・仰角・方位角）を用いて粒子の位置を表現することで、UAVの運動特性との対応関係を強化し、安全かつスムーズな経路生成を実現したSPSO（Spherical Vector-based PSO）は注目されている。しかし、SPSOは座標表現を変更したのみで、PSO自体の構造に本質的な改良を加えたものではなく、局所最適解への早期収束や探索多様性の欠如といった従来PSOの課題を依然として抱えている。本研究では、このようなSPSOの限界を踏まえ、球面座標系による表現の利点を活かしつつ、さらなる最適化性能向上を目指したアルゴリズム改良を行うことを目的とする。具体的には、局所最適解回避のためのランダム化機構の導入や、他の群知能アルゴリズムとのハイブリッド化、探索範囲の自動調整などの手法を検討し、標準的な地形データに基づくベンチマークシナリオを通じてその有効性を検証する予定である。本研究は、UAVの高安全性・高効率経路計画の実現に貢献す

ニューラルアーキテクチャサーチ（Neural Architecture Search, NAS）は、ディープラーニングモデル設計の自動化を実現するための重要な研究領域となっており、その核心的な目標は、膨大なニューラルネットワーク構造空間から高性能なアーキテクチャを自動的に発...

上の図は風力発電所のレイアウトの上からのビューを示す．図(a)の良くない配置から図(b)の良い配置への最適化．図の四角は風力発電機を置ける場所で，青い四角は実際に風力発電機が置いてある位置．赤いシャドウは乱流の影響エリア．...

与えられた平面図形（左図）になるべく類似したタイル図形を設計する．ただし，タイル図形は隙間なく平面を埋められるものでなくてはならない（右図は左図になるべく類似したタイル図形を敷き詰めた時の図）．このような問題を最適化問題としてうまく定式化（数学的に解くことができる形にする）することが重要となる．さらに定式化した問題を効率的に解くためのアルゴリズムを考案することも重要となる． The goal is to design a tile shape that closely resembles a given planar figure (left diagram), under the constraint that the tile must be able to tessellate the plane without gaps or overlaps. The resulting tiling (right diagram) should approximate the target figure as closely as possible.