| メール | yoshise.akiko.gp@u.tsukuba.ac.jp |
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| 名前 | 吉瀬 章子 |
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| 所属（教員組織）※学生は指導教員の所属を選択 /Affiliation (Faculty/Organization) | システム情報系/Faculty of Engineering, Information and Systems |
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| 専門分野/ Research Field | 数理最適化 |
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| 以下の項目から選んでください。 Please select from the options below. | 教員・研究員/ Faculty Member / Researcher |
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| 職位 Position | 教授 |
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| 2－1研究へのAIの活用経験と意識（当てはまるものを選んでください）/Experience with and Perceptions of AI Utilization in Research | AIそのものやAIの高度化を研究している/I conduct research on AI itself or on the advancement of AI technologies. |
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| 5-1 専門分野（複数選択可）Classification of AI Research | 基礎・理論 Foundations and Theory;機械学習 Machine Learning;AI応用 AI Applications; |
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| 5-2 現在の主要研究テーマをご記入ください。 （1テーマにつき100〜300字程度） Please describe your current main research theme(s). | １．社会システムにおける最適化技術の実装研究
交通，物流，施設配置，（人やモノの）資源配分などの現実の課題を「よりよい選択を見つける問題（最適化問題）」として整理し，計算可能で説明しやすいアルゴリズムを開発する．実データを用いた検証や運用可能なモデル設計まで行い，意思決定支援やサービス設計に応用する．AI時代において、人が理解し活用できる最適化基盤を構築することを目指す．
２．データ連携とネットワーク最適化（大規模データ解析基盤）
大規模ネットワーク最適化とデータコラボレーションの研究により，多源データ・分散データを統合・解析する枠組みを構築する．センサーネットワークや施設配置，都市インフラなどの実データ環境での最適化問題を対象として，AI for Science における大規模科学データ統合解析や多段階最適化への橋渡しを目指す．
３．数理最適化アルゴリズム理論と応用（AIモデル最適化基盤）
AI におけるモデル学習・構造探索・ハイパーパラメータ最適化の基盤を強化する．特に錐最適化，多様体最適化，スパース最適化などの高次元・制約付き問題に対して効率的な解法と解析の提案により，AI for Science における大規模・高次元解析を支える基盤技術を目指す． |
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