奥原研究室紹介

情報システム工学科 /工学部 /富山県立大学

電子・情報工学専攻 /大学院工学研究科 /富山県立大学

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研究概要

センシングやネットワークでデータを収集・蓄積し,数理モデルによる情報選択・知識発見を行い,意思決定に基づく制御を繰り返しスパイラル共進化する基盤メカニズムの解明と応用を目指しています.

そのために,遺伝子,神経回路網やホルモン系の振る舞いのようなミクロな知見から,生物個体の進化や学習の機構を数理モデル化し,機能の解明や工学的な問題解決への応用について研究しています.

また,個体が複雑にネットワーク結合した社会の振る舞いのようなマクロな知見から,集団全体の協調のメカニズムや自律分散制御を数理モデル化し,仕組みの解明や社会的な問題解決への応用について研究しています.

開発技術の活用先は,不確実・不確定・不整合なデータからのルール抽出に関連した金融工学,多目的・相反した合理性・変動のもとでの最適化に関連した経営工学,自律・並列・知的な制御の実現・模倣するシミュレータ構築に関連したシステム工学などの分野です.

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研究テーマ

非線形大域結合システムの数理解析

遺伝子,神経回路網,ホルモン系や進化ゲームの連続時間モデルを,統一的に取り扱うことができる非線形大域結合システムによる数理モデルの構築と解析

報酬駆動型システムにおける設計と最適化の研究

環境を人為的に設計することで,設計者が望ましいと考える集団(群)として効率的な行動を,個体の最適な応答により自律分散的に実現する仕組みの解明と応用

データサイエンスに基づく意思決定支援のため基盤技術の開発

数理工学,OR,データサイエンスに関連する基盤技術の創出

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研究成果

理論的な研究成果の一部を組み込んだ応用指向の研究成果を,3点ずつピックアップし紹介しています.

不確実(確率)・不確定(曖昧さ)・不整合(矛盾)が内在するデータの分析
概要詳細展開例
確率NNによる品質管理 »詳しくはこちら 気候データ,作物栽培
ファジィNNによるクラスタリング »詳しくはこちら 部品データ,製品開発
ラフ集合による知識発見 »詳しくはこちら 感性データ,販売促進

NN : Neural Network(神経回路網)

多基準・相反した合理性・変動のもとでの(多目的・対話型・ロバスト)最適化
概要詳細展開例
リスク評価によるスケジューリング »詳しくはこちら 需給データ,生産管理
GAによる経路・フロー制御 »詳しくはこちら 地理データ,都市計画
記憶の埋め込みと探索による想起 »詳しくはこちら 画像データ,情報検索

GA : Genetic Algorithm(遺伝的アルゴリズム)

自律・並列・知的な制御の実現・模倣するシミュレータ構築
概要詳細展開例
報酬駆動EGによる方策の改善 »詳しくはこちら 利得情報,行動戦略
セル・オートマトンによる現象再現 »詳しくはこちら 拡散情報,予防立案
マルチエージェントによるRL »詳しくはこちら 経済情報,投資判断

EG : Evolutionary Games(進化ゲーム), RL : Reinforcement Learning(強化学習)

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共同研究

情報と数理は,社会の基盤となる技術を創出する礎でもあり,研究成果は様々な分野への適用が見込まれます.研究室では社会貢献のため,民間企業・自治体・研究機関などと研究成果の活用を推進し,共同での研究・開発も志向しています.ご興味をお持ちの方は,こちらまでご連絡ください.

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研究内容

技術紹介