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研究活動:研究・産学連携

データ関連人材育成拠点 研究室紹介

量子物理学を用いたインフラ向けAIの開発

名前 曽我部 東馬(そがべとうま)准教授
所属 i-パワードエネルギーシステム研究センター
(i-PERC)
研究室ホームページ http://cluster-iperc.matrix.jp/ja/

研究概要

物理学の観点から人工知能(AI)を活用し、エネルギーや交通、物流などインフラ(社会基盤)システム向けのAIプラットフォームを開発する。識別や認識といった従来の機能から、予測や最適化へとAIの利用の可能性を広げている。機械学習や深層学習、深層強化学習のほか、量子コンピュータ向けのアルゴリズムの研究も進める。

研究テーマ

“物理型AI”

AIと量子物理学を融合し、特に汎用AIである機械学習や深層学習を使ってIoT(モノのインターネット)時代の膨大なセンサーデータを解析して最適なエネルギーシステムの構築を目指す。過去に量子ドット太陽電池のデバイス開発を通じて気象予測や需要予測の研究を手がけており、こうしたエネルギー分野とAIを組み合わせた新領域を開拓している。

インフラに特化したAI

機械学習や深層学習など複数の解析アルゴリズムを一つにパッケージ化した、インフラシステム向けのAIフレームワーク「∞ReNom(リノーム)」を開発し、ソフトウェア開発のプラットフォーム(GITHUB)に無料公開している。これにより、エネルギーの最適化や生産性の改善などの課題に対して、従来の数学的計算手法と同等以上の性能を確保し、さらに学習済みのAIモデルを用いて計算時間を大幅に短縮した。

量子アルゴリズム

量子コンピュータに実装する量子ソフトウエアの開発の一貫として、既存のコンピュータ上で計算可能な量子シミュレータを独自開発した。今後、量子自己符号化器や量子変分ベイズといった量子アルゴリズムを用い、量子コンピュータ時代に主役となる量子機械学習ソフトウエアを開発する。

研究概要
深層学習フレームワーク∞ReNom

経歴

量子デバイスの研究経験を生かし、AIを導入して効率の良い「創エネ」を模索する。(株)グリッド最高技術顧問、SIMUNE社アカデミックコラボレーター。

研究・産学連携