賈研では、「数理と機械学習」の接点に位置する研究を展開しています。
アルゴリズムや人工知能といった応用分野に対し、抽象数学や構造的な視点を応用することで、理論と実践の橋渡しを目指しています。
数学的な問いの面白さと、現実の課題に取り組む知的な冒険を大切にしながら、研究室メンバーと共に新しい価値の創造に挑戦しています。
主要な研究テーマ
関連分野とキーワード：
- アルゴリズム設計・最適化
- 折り紙幾何と構造解析
- グラフ理論・順序構造
- 抽象数学（圏論・オペラド・トポス理論）
- Petriネットと動的モデル
- 機械学習と構造化推論
アルゴリズムに関する研究
- グラフ理論を用いた構造解析
- 数理モデルに基づいた問題解決手法の設計
- 折り紙の幾何構造と関連アルゴリズムの開発
人工知能と数学理論の融合
- グラフ理論やPetri-netを用いた複雑システムのモデル化
- 効率的なアルゴリズム設計と推論手法設計
- 数理的検討による手法評価や改善
人工知能の応用研究
AI・現場課題・アルゴリズムの融合が研究の軸です。
構造化ベイズ学習と抽象モデルの応用
- Operadや圏論の枠組みに基づく、ベイズ学習の構造的記述
- モジュール化された確率モデルや再利用可能な推論構造の設計