研究紹介

ビッグデータを効率的に処理するための人工知能技術とその応用に関する技術の研究をしています。開発した技術を実データに応用することにも重点をおいています。これまでの研究トピックは以下となります。

• 機械学習

全ペアー類似度検索, 類似度検索

条件付確率場

ブースティング

データーマイニング

グラフ類似度検索

グラフマイニング

• 頻出パターンマイニングアルゴリズム

データ圧縮

簡潔データ構造

透過的データ圧縮

文法圧縮

Lempel-Ziv圧縮

• バイオインフォマティクス・ケモインフォマティクス

人工知能技術を用いた創薬(AI創薬)

化合物フィンガープリントの類似度検索

化合物-タンパク質相互作用予測

代謝パスウェイ予測

RNA配列の構造アライメントアルゴリズム