21世紀にはいり、世界は大きな変動期にはいっています。この変動期にあたっては、過去の経験はあまり役にたちません。非常に興味深いことに、同様な現象が学問の領域でも起こっています。そして、複雑なものを複雑なままで扱い、コンピュータの利用を重視する接近法が注目されています。これには個々のメンバーが十分に高い見識を備え、自律的に協調していくことがなにより大切です。新しい技術と学問へ挑戦していきましょう。

非加法的測度、集合関数、区分線形関数、情報視覚化、形式概念分析を研究テーマとする。数学では1＋1は2でしかないが、現実には、価値や確からしさの主観的判断、人々の協調など、1＋1が2にならない現象は数多い。集合関数を用いると、これらを明確に記述できる。集合関数のこれまでの応用には、カラー印刷の評価分析（大日本印刷）、テレビ番組評価システム（博報堂）、携帯電話のデザイン評価支援（三菱電機）などがある。情報視覚化では、集合関数の視覚的表示やVenn図の自動描画（右図）を行なっている。

計算知能（CI：Computational Intelligence）の基礎から知能ロボット・画像理解・マルチメディア検索/計測・知的制御（ナノ制御）・量子計算・スケジューリング・金融・VLSI設計などへの応用研究を、「欧米文化の輸入よりも、ここを世界に向けた学問の発信地とするという気概を持って、いい（良い）加減に研究すること」をモットーに、廣田薫教授以下、董芳艶助教、客員研究員4、事務補佐員1、博士後期課程学生16、修士課程学生19、卒研生1、研究生2の総勢45名（うち留学生18名）で取り組んでいます。

インターネットや無線通信に代表される情報通信技術の発展により、システム制御の分野においても、広域のエージェントが効率的に通信を活用して複雑な制御目的を達成することが可能になりつつあります。このような「ネットワーク化制御系」においては、制御と情報・通信という２分野が新しい形で結びつきます。例えば、限られた通信量でいかに高性能な制御を行うか？が本質的かつ理論的に深い問いとなります。本研究室では、理論面での基礎課題から応用を視野に入れた設計手法まで、システム論的なアプローチを用いて幅広く取り組んでいます。

仮説生成や帰納推論などの高度な推論技術、アニメーションの表情や身振りなどの多様な情報を利用したユーザインタフェース、ネットワークを介した遠隔交渉の支援、エージェントの協調行動、法学や福祉や商取引などの分野の応用システムの研究、情報の視覚化の研究を行っています。具体的な応用としては、ネットワークを介した法学教育支援、商取引のトラブルの調停の自動化、社会性を有するエージェントなどのシステムを開発しています。

コンピュータの発達により、様々な構成要素からなる、複雑な現象を解明することができるようになっています。ミクロな構成要素の性質が、どのように相互作用することによってマクロな機能や現象が生じるのかを解明することが高安研究室の大きな研究テーマです。人間社会の現象においても、個々の人間や企業の活動とそれらの複雑なネットワーク上での相互作用から生じるマクロな集団的特質が詳細に観測できるようになってきました。そのようなデータを解析する社会的ニーズは益々高まりつつあります。本研究室では実証的な大規模データを用いて、社会現象・生命現象に関わるマクロな集団現象をミクロから解明する統計物理学の最先端の研究を切り開きます。

情報学と生命医学を融合した境界領域の研究を推進しています。情報・数理系から生物・医学系まで幅広い背景知識の学生を受け入れます。生命医学と情報学のダブルメジャーを目指したい学生、特に、橋渡し生命医学、インシリコ創薬、分子ロボティクス、合成生物学などの先端的境界領域に興味ある学生を歓迎します。斬新なアイデアで新しい研究領域にチャレンジしましょう。

データから情報を抽出したり知識を獲得したりするための方法を研究するのが機械学習と呼ばれる分野です。現代のネットワーク化された高度な情報化社会では、検索結果の最適な順序付けやユーザの嗜好に合わせた推薦システムのように、複雑で大量のデータを効果的に扱う技術が必要不可欠となっています。このような技術の基盤となる方法論を、数理科学、統計科学、計算機科学などのアプローチから研究し、「深く、なおかつ役に立つ」を目指しています。

データを下に数理的なモデルを構築し、そのモデルを下に様々な情報処理を行うことは今では工学の基礎です。これらは以前より統計学が行ってきたことであり、その知見を深め、工学に応用することは今後ますます重要になります。ここでは数理統計学、情報幾何学などを用いて統計学の推定問題や予測問題、統計物理学の近似手法、実験データの解析、情報学の方法の理解と新たな改善方の提案を目指します。

人とエージェント（ロボットや擬人化エージェント）が上手に協調するにはどうすればいいのか（Human-Agent Interaction）、また、人間とデータマイニングシステムが協力して問題を解決するにはどうすればいいのか（IntelligentInteractive Systems）という2つの課題について、人工知能、特に機械学習、クラスタリング、そしてヒューマンロボットインタラクションのアプローチで研究をしています。興味がある方は、ぜひ気軽に研究室をお尋ね下さい。

古山研究室（知覚行為システム研究室）では、人間の知覚行為に関する研究、特に個体間のコミュニケーションやインタラクションにおいて知覚行為システムがどのようにはたらいているのかに関して研究を進めています。昨今、人間の知覚や行為の様式を軽視したものづくりが社会問題となっていますが、人間に優しい知能システムをつくっていくには人間がどのように環境に適応し、相互行為しているのかに関する理解が不可欠です。ご興味のある方、お気軽にご連絡ください。

社会システムは、人々の知的活動の相互作用の総体です。本研究室では、その総体をエージェントシミュレーション技術と機械学習理論により捉え、安心安全で持続可能な社会をデザインしていく方法を探究します。

まずエージェントシミュレーションとしては、災害時の情報共有システムや非常時の避難シミュレーションシステム、ロボットサッカーなど具体的な題材を用いて、マルチエージェントによる社会シミュレーションを通じて、さまざまな設計方法を探究します。

機械学習からのアプローチとしては、学習という知的活動の相互作用の結果としての社会システムをとらえ、その挙動と学習方式の関係を明らかにします。

日常的に生成される大量かつ多様な大規模データを活用して、人の行動や相互作用を表す計算モデルを構築する基礎研究と、その計算モデルを活用した社会応用技術の研究を行います。学ぶスキルとしては、実用性のある機械学習アルゴリズムや統計的データ分析（データマイニング）、確率推論を使ったアプリケーションソフトウェア開発、行動分析や作業プロセスモデリング手法などがあります。また、様々な企業や病院、省庁などとの共同研究に参加してもらうことも可能です。

生命活動は、ゲノムにコードされた遺伝子が作り出すタンパク質を中心に構成される高度なネットワークによって実現されており、ヒトの場合では、2～3万種類のタンパク質がその役割を担っています。私たちは、タンパク質の構造と機能の解析による生命システムの解明を目指した一連の研究を連携して進めています。特に、高等動植物のタンパク質機能ドメインを対象として解析を進めており、研究の基盤となるタンパク質試料調製や立体構造解析[こ必要な技術の開発や自動化を目指した研究も進めています。

近年、多くの疾患関連タンパク質の立体構造や50万化合物以上の低分子の薬理活性データが公開されており、医薬品に代表される生命システムを制御する低分子化合物の設計において、これらの情報に基づいた計算による医薬分子設計（インシリコ創薬）の活躍の場が広がっています。本間研究室では、モデリング理論に基づく方法（分子力場、量子化学、シミュレーション）と統計的な方法（機械学習）を融合し、効率的で精度の高い医薬候補分子の探索・設計技術の開発と、実際の創薬への応用を進めています。

エージェントペース社会システム科学(ABSSS)の確立が研究室のミッションである。理論、シミュレーション、実証調査、ゲーミング等を通じて社会のマクロ機能要件の充足とエージェントからのボトムアップアプローチを併せた社会経済論の新しいパラダイムを国内外の研究者と連携し展開する。具体的には計算組織論、人工市場・経済・社会、大学間連携のU-Martプロジェクト、国民経済計算の再構成、市場や経済の制度設計、中小企業集積上の新産業創世、社会システム、ゲーミングシミュレーション等の理論研究とモデル開発を行っている。SOARS(Spot Oriented Agent Role Simulator)というエージェントベースシミュレーションのための新言語を開発しその応用と普及を進めている。www.soars.jpからSOARSはタウンロード可能である。

脳科学には実験家と理論家の間には大きなギャップが存在し、相互の理解が進んでいません。本研究室ではこのような現状を克服するため、実験家と協力して以下の研究を行っています。1. 神経系の数理モデルの構築、数理解析やシミュレーションによる理解。2. 生体細胞と数理モデルを融合するリアルタイムシミュレーション技術「ダイナミッククランプ」の開発。3. 制御理論や統計力学を駆使した新しい計測実験手法やデータ解析アルゴリズムの構築。これらの研究を通して情報科学と生命科学の有機的融合を目指しています。

渡邊研究室では、知能システム科学における数学的な基盤を研究しています。数理科学・情報科学・経済科学・生命科学に現れる高度に複雑な構造を持つモデル、例えば、神経回路網・混合正規分布・ベイズネットワーク・文脈自由文法など、の性質を数学的に解き明かし、構造を持つ情報システムを実現するための理論的基礎を作ることが目的です。最近、代数幾何学と確率的推論とを結ぶ普遍的なな関係を発見し、従来の統計学や情報理論では扱うことができなかった分野を開拓しつつあります。

統計力学は原子や分子が沢山集まったときにおきる現象を解明する物理学の研究分野です。たとえば、水と氷は同じ分子で作られているのになぜ性質が全然違うのかを理解する理論が統計力学です。この理論が意外にも情報通信や人工知能の研究にとても役立ちます。
より詳しく知りたい方は、お気軽にkaba@dis.titech.ac.jpまでメールをください。

生命システムは、分子でできた非常に高度に自己秩序化した動的システムです。当研究室では、この巧妙なシステムの設計原理を解明し、「生命とは何 か？」を探求するとともに、発見した原理に基づく新規なシステムの構築と応用を実現し、次世代の科学技術に貢献しています。生物物理学、非線形科 学、数理科学、DNAナノテクノロジー、マイクロ流体工学など先端科学技術を融合して、近年は、人工細胞システム、自律型生体分子システム、自律 型ナノ・マイクロマシンの構築を行っています。詳細はホームページ参照 （http://www.lifephys.dis.titech.ac.jp/）。

コンピュータに学習機能を持たせる機械学習に関する研究をメインに行っています．機械学習では「一を聞いて十を知る」ことのできる知的なシステムの開発が究極の目標ですが，そのためにはデータに含まれる本質的な情報を抽出することが必要となります．また，検索エンジンや商品のおすすめシステムではユーザの好みや特性に応じたパーソナライゼーションの技術が注目されていますが，そこでは「個人」と「全体」とのバランスをうまく調和させることが重要です．これらの問題は数学的に解くことができ，まだまだ未解決な問題もたくさん残っています．当研究室では情報幾何学などの数理工学的な手法を使ってこれらの問題を解決しています．

アニマル・セラピーを参考にして、人と身体的に相互作用する動物型ロボットにより、人の感覚と脳を刺激し、脳機能に作用することについて研究する。この作用を積極的に活用して、人に気分を向上したり、ストレスを低減化したり、認知的な障がい者の情緒の安定化に用いたり、言語障がい者の発話の訓練に用いたり、発達障害者の社会スキルの向上の訓練に用いたり等、「神経学的セラピー」として、新たな医療福祉の手法の研究開発を目指す。

当研究室は、数理モデルの解析を通して、脳の情報処理機構および神経回路が環境に対して適応・学習するメカニズムの研究をしています。統計力学や情報理論などで培われた解析技術をコンピュータシミュレーションと組み合わせることで、神経回路網が機能する為の基本的原理の理解を目指しています。
神経細胞が活動に応じて信号伝達効率を変化させる神経可塑性は脳の学習、記憶、発達に大きな役割を果たしています。数理的な解析やモデルを駆使して可塑性の理論構築を目指すとともに、その結果形成される神経回路がどのような情報表現や情報保持の性能を持つかを予測します。

ＩＴ化された社会システムやコミュニケーション空間においては、その身体的インタラクションの希薄性から「場」が消失し、相互の信頼性やリアリティの創出に困難が生じています。そこで我々は、コミュニケーションにおいて言語のような認知表象だけではなく、それと同時に身振りのような身体運動にも注目します。つまり認知と身体が相互に拘束し合うことで、自己言及的な意識の創出とそのインターパーソナルな共有が可能になると考える訳です。われわれはこのような系を「共創システム」と呼び、そのシステム論の構築を進めてきました。さらに、その基盤としての認知神経科学やコミュニケーション科学、応用としてのコミュニケーションロボットや介助システムの開発にも取り組んでいます。

「人間のように発明や発見ができるコンピュータを作りたい！」これが研究室の大目標です。すなわち、問題さえ与えれば、解き方を教えなくても、自ら試行錯誤して、優れた設計解やモデルを発見できる人工知能を実現したいと考えています。そのため、進化原理に基づいた新たな人工知能である進化計算に関する研究を行なっています。具体的には、数値最適化、組合せ最適化、多目的最適化のための進化計算アルゴリズムの開発を行う基礎的な研究と、独自開発したアルゴリズムを設計やモデリングの問題へ適用する応用研究を行なっています。進化計算は、近年、新幹線や国産ジェット機の設計にも利用され、多くの注目を集めているアルゴリズムです。人工知能や最適化に興味を持っている人はぜひ一緒に研究しましょう！

私たちの目標は、人間がどのようにしてものを考え行動を決めていくのかを脳神経系のメカニズムとして理解することです。研究は神経回路モデルの理論解析と動物実験を併用します。すなわち、思考を担う脳部位の神経回路モデルを構成し挙動を解析します。さらに解析結果を動物実験で検証します。当研究室は理論または実験あるいは両方に興味のある人、また脳科学の事前知識がなくても脳研究に強い興味がある人を歓迎します。ぜひ自然科学の歴史を変える革新的なアイデアを提案し挑戦してください。

我々は、目の前のコップをつかむ、コンピュータ画面上のカーソルをマウスで操作する、といった動作を随意に遂行することができます。このような動作を遂行する機構は、身体各部位および外部環境との相互作用を通じて脳が獲得したものです。脳のこのような優れた創発能力を理解することを最終目標として、数値実験・動物実験・心理物理実験などの実験結果をもとに解析を行っています。現在、視覚情報を手がかりにした手の到達運動の制御機構および運動学習の神経機構を研究中です。

生命・情報の複合領域がキーワード。DNAコンピューティングのように「生命を素材とした計算」という従来の生命科学や情報科学にとらわれない新しい分野に、機械学習・進化計算といった人工知能的な計算の技術はもちろん、分子生物学実験も駆使して立ち向かっている。

天然の進化の束縛から離れて試験管内で進化を行うことで新規なＤＮＡやタンパク質の創生が可能になっています。さらに、これら生体高分子の組み合わせをデザインして研究者が望むシステムを構築する合成生物学やＤＮＡコンピューティングという研究分野も確立しつつあります。私が携わってきたこの流れの目標は、「人工生命システム」の構成です。得られた「人工生命」の応用はもちろんですが、これらと天然の生命とを比較して、生命の進化での偶然と必然について考察することこそが私の楽しみです。皆さんもオリジナルな「生命」創ってみませんか？

社会を豊かにし、私たち自身が幸せになるにはどうすればよいでしょうか。今や人々の行動に関するビッグデータがライフログで取得できます。人を原子、社会を物質と置き換えて統計物理や統計数理を活用すれば、膨大なデータに埋もれている人と社会に関する基本法則を発見し、私たちの生活を豊かにできる可能性があります。物体運動の基本法則は、３００年前にニュートンが見出しました。社会に関する法則は、あなたに発見されるのをすぐそこで待っているかもしれません。産業界との太いパイプを生かし、研究成果は店舗などの実社会にすぐに活用します。

ITシステムは、ますます複雑化・大規模化が進んできています。これらを支える重要なソフトウェアがミドルウェアです。しかし、この技術はまだまだ十分ではなく、開発コストの増大化、システムの不安定化などの問題が多発しています。このような問題を解決するために、ITシステムのミドルウェアのモデルそのものを見直し、開発生産性・拡張性が高く、障害を隠蔽する自己安定性を持つ分散ミドルウェア技術を追求していきます。また、その技術を利用した大規模マルチエージェントシステムの基盤の研究を行っていきます。

国立保健医療科学院健康危機管理研究部は、健康危機をもたらす事象に関する対策の立案とその科学的評価、健康危機に関する情報の収集及び解析、疫学知見の応用及び疾病の集団発生その他緊急の健康事象発生への対応に関する疫学に関する研究を行っています。出口研究室との連携により、エージェントベースドモデルを用いた感染症対策、救急医療体制に関するわが国の保健医療政策の科学的評価に関する研究を進めています。

（国立保健医療科学院　健康危機管理研究部　部長）

近年の生物学の急速な発展により、生命現象を作り出す分子機構の解明が進み、その情報量の増加はとどまることを知らない。我々は数理的手法や計算機的手法を用いることで、増加し続ける情報を処理し、複雑なシステムに統合的な理解を与えることを目指している。これらの手法を用いることで、複雑に見えるシステムに対しても、それを支配する単純な法則を導くことができる。生体分子ネットワーク、形態形成などの発生現象、進化など様々な生命現象を研究対象とし、実験生物学者との共同研究を積極的に進めている。

「バイオセキュリティの強化」と「公衆衛生危機管理」を研究テーマとする。前者は近年注目されている生命工学のデュアルユース性について、その悪用防止方策を検討しており、「科学技術者の倫理」講義の中でも、本問題を扱っている。後者は、感染症疫学と健康危機管理への社会シミュレーションの活用がテーマである。これまで実施してきたインフルエンザ流行疫学調査を元に、社会シミュレーションを組み合わせた解析により新たな健康危機管理対策の検証方法を検討している。

中本研究室では、感性のセンシング、情報処理、感性情報を再現するヒューマンインターフェースを目指し、その中でも嗅覚に注目して研究を行っています。視覚でビデオカメラやテレビ画面があるように、嗅覚でも匂いセンサや嗅覚ディスプレイで感覚情報のセンシング、記録、再現を実現することを目指します。また、嗅覚を利用したマルチメディアコンテンツも研究し、その実演も多く行います。さらに計測やセンサ情報処理用のシステムに組み込むためのLSI設計も行っています。中本研究室ではハードウエアからソフトウエアに至る手法を用いて嗅覚インタフェースを実現していきます。

高村研究室では、人間の言語を研究対象としています。単語や文法体系の構造を、統計的な手法を用いて解明するという、理学的な問題に挑戦しています。また、人間によって書かれたテキストをいかにして処理するかという工学的な問題についても研究を進めています。具体的な応用先としては、テキストに表現される感情を扱う感情情報処理や、大量の文書を簡潔にまとめる自動要約などがあります。

知覚情報処理メカニズムの解明とそのヒューマンインタフェースへの応用に興味をもっています。最近の研究テーマは、誰もが使えるハプティックデバイスの研究開発、人間中心のマルチモーダルな等身大仮想環境の開発、画像パターン情報解析とコンピュータビジョンへの応用などです。ヒューマンインタフェースに関する基礎から応用まで幅広く研究を進めています。ハードウェアからソフトウェアまで様々な研究課題に取り組むことができます。

情報システムを生活や楽しみを含む我々の暮らしに活かすためには、情報世界を魅力的にするバーチャルリアリティ技術と、情報世界を我々のいる現実世界と繋ぐヒューマンインタフェースが重要になる。
長谷川(晶)研究室では、実世界の現象や作業を情報世界に再現するリアルタイムシミュレーション、人や動物などを情報世界に登場させるバーチャルヒューマン、触感を伝える力触覚インタフェースを中心にバーチャルリアリティ、ヒューマンインタフェースの研究を進めている。

当研究室では、コンピュータビジョンやコンピュータグラフィックスにおける幅広い技術を駆使することで、イメージに関わる新しい価値を創り出す研究を行っている。具体的には、ニューラルネットワークや統計的手法を利用した画像中のパターン認識や画像理解、サンプル画像列からの動きパターンの確率的モデルの獲得と動画像生成への応用、各種画像計測による3次元形状全周モデルや表面特性モデルの獲得とその表現法、さらには自律的学習に基づく3次元モデルの区分的形状変形による機能創発とその行動制御、などに関する研究を行っている。

「人の生活環境で、人のために働くロボットを創る。」これが私達の目標です。現在、日本で開発され話題となっているロボット（産業用ロボットを除く）の殆んどは娯楽用で、物理的な作業を伴う労働はできません。しかし、これから我が国は少子高齢化が驚くほどの早さで進み、ほんの数十年後に、労働力が決定的に不足します。また、日本の経済を支える自動車に替わる新規産業としても、人のために働くロボットの実現が急務です。長谷川修研ならできます。一緒に、豊かな未来を創りましょう。

2000年4月に着任して、早いもので12年が経ちました。研究室も、助教1名、PD1名、博士課程の学生さん3名、修士課程の学生さん13名という、にぎやかな状態が定常になりつつあります。「ことば」の処理に興味がある、意欲のある学生さんが来て下さることを期待しています。各自がやりたいこと（夢）を目指して、楽しく一緒に研究しましょう。

我々が遭遇する解決すべき問題の多くは数学的にモデル化すると本質的には最適化問題へ帰着される。 情報化とネットワーク化の進む現代社会においては、解くべき問題の規模は膨大となり、多くの場合， 現実的な計算時間内で最適解を求めることが困難である。本研究室ではこのような問題に対し、 探索的/ヒューリスティックな手法に基づいて短時間で高精度の近似解を求める近似最適化法を開発している。 ベンチマーク問題を対象とした基礎的なアルゴリズム研究と、学術的な応用を目指した研究を進めています。