研究内容

• 不定性評価 (ベイズ推定, マルコフ連鎖モンテカルロ法などによるサンプリング, etc.)

• 機械学習 (ガウス過程・ニューラルネットワーク, etc.)

• 数理モデルや数値計算(固有値問題・常/偏微分方程式, etc.)

などに立脚して、様々な現象やデータの理解・解析を目指しています。

卒研生にはPC等の貸出の他、研究室内のGPUワークステーション、スーパーコンピュータ等の計算資源を提供予定です。
「数値計算や機械学習に興味がある」という理論/実装志向・応用志向、いずれの学生も歓迎します。

インターンや社会実装実践演習、共同/受託研究や学術指導といった形で、地域企業や自治体が抱えている課題の解決を目指します。

これまでの取り組みの例： 

• 地域企業の顧客セグメントの可視化とマーケティング戦略への提言 (吉田 × 宇大の杉田直樹先生)

• データ分析のための学術指導 (吉田) 

経営系の教員・研究室と合同のプロジェクトもあり得ます.
「他者と協働しながら地域企業や自治体の課題解決に挑戦してみたい」という広い視野を持った学生を歓迎します。

様々な数値計算・シミュレーションを行う上で必要不可欠なのがソフトウェアです。特に近年では、独自のソフトウェア開発に加えて、特定の用途に向けて既存のソフトウェアやライブラリを拡張・高速化(並列化, GPU対応, etc.)することも必要になるでしょう。こうしたツールの開発は、異なる専門性を持つ人たちが共同で何かを行うためのグルー(接着剤)にもなり得ます。

「学生同士や学生-教員間、地域企業や自治体を巻き込んで、他者と共同でソフトウェア開発を、将来的にはサービス開発なんかもしてみたい」という野心的な学生を歓迎します。

複数の研究領域に跨る学際的な研究領域の開拓を目指します。

- 医療・産業に用いられる核データの生成・評価 (物理 × DS)
- 量子コンピュータの新たな応用先の開拓 (物理・情報 × ???)
- 機械学習を用いたスマート農業 (情報 × 農業)
- etc.

教員の専門性(物理, 計算科学, 数理・DS・AI)をうまく活用しながら、独自の目線や切り口で新たな価値の創造を志向する学生を歓迎します。