• [1] 非線形モデリングとその応用

  私たちの身の回りを見渡せば， カオス的な振る舞いのように 非線形ダイナミカルシステムが生み出す複雑な現象が至る所に存在します． 予測が困難と考えられている様々な非線形な複雑現象を 上手く予測する新しいアルゴリズムを一緒に開発して， 世の中に役立ちましょう．
  • 成澤佳介君 (2008年度 修士課程修了) は， ウェーブレット変換を用いて， 雑音が重畳したカオス的時系列信号からの極値情報を正しく抽出する手法を開発しました． 極値が正しく抽出できたことで， 雑音が加ったカオス的な時系列信号の長期予測を可能にしています．
  • 藪田直樹君（2007年度修士課程修了）は， カオス的な時系列信号の極値情報を用いて 長期予測を実現する手法を開発しました． カオスは初期値鋭敏依存性を有するため長期的に予測できないという常識を覆す， 全く斬新な研究です．
  • 古屋野仁紀君（2007年度学部卒業）は， 神経回路網から多チャネルで同時計測される マルチスパイクと呼ばれる時系列信号をモデル化する際に， どのように状態空間を構成したらよいか， という枠組みを構築しました．

• [2] 脳型計算原理の解明，ニューロコンピューティング

  私たちの脳は，非線形素子であるニューロンが， 複雑に結びつき合って出来ています． これらのニューロンは， どのように結びついて情報を処理しているのでしょう? どのような情報処理の原理が用いられているのでしょう? 脳で用いられている情報処理原理を明らかにし， 脳型計算を実現することで， 従来とは異なる全く新しい計算原理を一緒に創りましょう．
  • 加藤秀行君 (D2) は， 実際に脳において観測されている スパイクタイミングに依存した学習則に着目し， この学習則が， どのようなニューラルネットワーク構造を導くのか， どのような応答を生み出すのかについて取り組んでいます． その結果， スモールワールドネットワークなどの複雑ネットワーク構造が 出現することを明らかにしました． 加藤君は2007年度，得られた結果を修士論文として纏め， 修士課程を一年間で早期修了しています．
  • 芦澤徹君 (2007年度修士課程修了) は， 修士論文で， ニューラルネットワークの構造を， ニューロンから観測されたスパイク信号から 推定する手法を開発しました． スパイク信号間の類似性を測る指標を拡張し， それに対して， 偏相関解析と呼ばれる手法を用いることで， 従来では実現出来なかった全く新しい手法を提案しています．
  • 黒田佳織さん（M1）は， 芦澤君が提案した手法を，実際に得られたスパイク信号に適応するために， スパイク信号間の類似性を計る新たな手法を研究しています． 特に，実際の実験データには必ずノイズが存在しますが， 実際の神経回路からあ観測したデータに対するより効率的な手法を開発中です． また，近年マーク付き点過程として注目されている経済活動指標， 地震発生データ解析への応用も視野にいれています．

• [3] 組み合わせ最適化問題に対するカオス探索法の開発

  私たちは，常に最適化を考えながら行動しています． 如何にしたらコストを抑え，利益を上げることができるでしょう? どうやったら短い時間で， 多くの荷物を短い時間で配送することができるでしょう? どうしたら効率のよい人員シフトを作ることができるでしょう? これらは，組み合わせ最適化問題といわれる問題になりますが， 最適解を見つけることは容易ではないと考えられています． このような組み合わせ最適化問題を高速に，そして， 効率的に解くことが出来るカオスを使った新しいアルゴリズムを 一緒に開発しましょう．
  • 松浦隆文君 (D3)は， 皆さんが情報工学総合演習の課題Bで取り組んだ巡回セールスマン問題に対する 新しい解法を開発しました． 課題Bでは， 2-opt 法とよばれる最も単純な発見的手法を用いましたが， 松浦君は， これにOr-opt 法という方法も適応的に組み合わせ， それをカオスで制御する手法を完成させています． 松浦君は卒業研究時より組み合わせ最適化問題に取り組みましたが， 修士過程は一年間で修了し， 博士課程に進学しています．
  • 本橋瞬君 (M2) は， 巡回セールスマン問題を解くための手法として有名な， リン・カーニハンのアルゴリズムを カオスダイナミクスで駆動する新しいチャンピオンアルゴリズムを提案しました． 現在は，非常に大きいサイズの巡回セールスマン問題(100万都市)に対する， カオスを用いた強力な手法を開発中です．
  • 鈴木貴行君 (M1) は， 二次割当問題に対する新しいカオスサーチ法を開発しました． 従来，ノイズはカオスサーチ法の性能を劣化させる要因になると考えられていましたが， 相互結合型カオスニューラルネットワークに微少量のノイズを印可することで， 性能が向上することを明らかにしました．
  • 木村貴幸君（2007年度博士課程修了）は， 動的な組み合せ最適化問題の一例である パケットルーティング問題に対するカオスルーティング法を開発しました． 特に，ルータにおける待ち時間を考慮した戦略において， 優れた結果となることを示しています． これらの結果は，パケットルーティング問題のみならず， 交通渋滞の解消などへの応用が期待されています． 木村君は， これらの内容を博士論文として纏め， 博士(工学)の学位が授与されました．
  • 星野聖君（2007年度修士課程修了）は， 巡回セールスマン問題を実務的に拡張したと考えられる 配送計画問題に取り組み， カオスダイナミクスを用いた新しい手法を開発しました． 開発した手法の性能は世界的にもトップレベルであることがわっています． 星野君は， これらの結果を修士論文として纏めました．

• [4] 複雑ネットワーク理論とその応用

私たちは， ネットワーク世界に生きています． 脳，神経回路，インターネット，WWW，人間関係， 交通，病気の感染など， 様々な事柄が複雑に絡み合うこの世のカラクリを，今， 世界で一番注目されている複雑ネットワーク理論を用いて解析し， 新しいネットワークの構成原理を一緒に開発しましょう． これからのネットワーク社会の未来を一緒に開拓しましょう．
• 島田裕君 (D1) は， 卒業研究で考察した複雑ネットワーク理論を用いたカオスアトラクタの新しい解析法の研究を， 更に押し進めています． この研究は， 非線形力学系理論と複雑ネットワーク理論を結ぶ新しい架け橋であり， 従来では考えられていなかった新しい世界観をもたらすものとして， 世界的にも注目されています． 島田君はこの内容を修士論文として纏め， 修士課程を一年間で修了しました．
• 原口雄太君 (M1) は， 島田君の導入した枠組みにおいて， 複雑ネットワークを非線形力学系理論で用いられる手法を用いて定量化しました． この研究は， 複雑ネットワークをこれまでとは異なる観点から定量化するものであり， 全く新しい知見が発見されると期待されています．

• 河村裕介君 (M1)は， 地理的複雑ネットワーク理論を用いて， 巡回セールスマン問題の解空間を削減する手法を提案しています． この研究は，複雑ネットワーク理論を組み合わせ最適化問題に応用する新たな試みであり， 従来の解空間削減法を凌駕する性能が期待されています． 解空間の削減のみならず， 複雑ネットワーク理論を用いた， 巡回路の構築法・改善法への発展も期待されています．
• 衣川貴仁君（2007年度学部卒業）は， マルチカーエレベータと呼ばれる特殊なエレベータを どのように制御するかという問題を卒論のテーマとして選択しました． 衣川君は， 従来の手法の一つであるゾーン割当法を改良し， この手法の性能を十分に凌駕する全く新しい制御法を提案しています．

このように池口研究室では， 様々な研究テーマを選ぶことが可能です． その大きな理由が，非線形現象の遍在性にあります． 私たちの普段の生活には， 非線形性が，そしてそれが生み出す複雑現象が満ちあふれているからです．

以下は，池口研究室に関連した研究課題例です． これらが全てという訳では有りませんが，参考にしてください． また，過去に池口研究室所属の学生の皆さんが発表した， 卒業論文，修士論文，博士論文の題目を次ページに示します． 池口研究室では， どのような研究が行われてきたか参考にしてください．