【 キーワード】： 計算モデル，等式論理，定理自動証明，ソフトウェア検証

　等式による変形は推論方法の1つとして広く用いられています．等式推論は，人にとって直観的に把握しやすい推論方法であるばかりでなく，場合によっては，計算によって効率的に推論を実現することが可能です． 等式を方向付けした規則(等式理論での公理を向き付けしたもの)を集めたものを書き換えシステムとよびます．書き換えシステムは，推論と計算という2つの側面をもつので，推論と計算を組み合わせた柔軟な操作に適しています．等式変形や書き換えという(一見)素朴な記号処理が，さまざまなソフトウェア検証や自動推論などにおけるいろいろな面での基礎付けとなり得ると考えており，書き換えシステムにもとづく定理自動証明や検証技術を研究しています．等式は一見単純そうに思えますが，等式の左辺や右辺に表現力豊かな対象を用いたり，あるいは条件付きの等式変形を考えたりなど，実は非常に柔軟な表現力があり，この領域にはソフトウェア技術としても計算機科学としても幅広い問題の裾野があります．

【キーワード】：ゲノムビッグデータ，機械学習，データマイニング，環境微生物，ウイルス

～ゲノムビッグデータから有用な知識を発見するための手法開発とその応用～

　バイオインフォマティクス（生命情報学）とは，生物学（医学や農学も含む）と情報学が融合した学問分野です（図１）．ゲノムは生命の設計図であり，ゲノムを構成するDNAはA（アデニン），T（チミン）， G（グアニン），C（シトシン）の４つの塩基の連なりで構成されています．ATGCを新聞の紙面に印字すると，ヒトゲノムでは朝刊の25年分（30億文字）の分量にも達します．朝刊の1万年分（4.5兆文字）を超える，ヒトをはじめとする様々な生物のゲノム情報が無償で公開されています．このゲノムビッグデータを有効活用するためには，計算機を活用した研究が必要不可欠です．
　我々は，人工知能を活用したゲノム情報解析手法の開発とその応用を行っています．例えば，ゲノムビッグデータから有用な知識を発見するために，全ゲノム情報をある一枚の２次元平面図上に集約し，その全体像を容易に可視化できる機械学習手法を開発し，生物系統ごとにグループ分け可能なことを示しました（図２）．これはATGCの文字の連なりに微生物からヒトまでの全ての生物系統ごとに固有な特徴が存在していることを示しています．この解析は，通常の計算機では途方もない計算時間が必要なため，スーパーコンピュータによる大規模並列計算を行って，初めて得ることができました．
　このように効率的な知識発見を行うために開発した手法を用いて生物の謎を解き明かすべく，環境中に潜む新規なお宝微生物やお宝遺伝子の探索，地球環境や生育環境の変化に対する生物多様性の獲得や環境適応プロセスの解明などに取り組んでいます．

【キーワード】：プログラミング、プログラミング言語、コンパイラ，システムソフトウェア

　人類が答えを導きたい問題とその解き方を、何らかの言葉で、文字の並びとして書き表すことを「プログラミング」と言います。プログラミングはコンピュータやインターネットを様々なかたちで使いこなす上で欠かせない作業です。それは、情報社会にイノベーションを与える格好いい作業であるのと同時に、繊細な注意と大きな責任が伴う面倒くさい作業でもあります。
　当研究室では、プログラミングという行為そのものやその周辺技術を直接の研究対象とし、プログラミングする対象の複雑さを保ったまま、プログラミング自体の難しさや複雑さを減らすような、今までにないプログラミングの方法を探究しています。なかでも、「関数型言語」と呼ばれる、命令しないプログラミング言語とその方法論に着目し、型理論やプログラム意味論などの基礎理論と、自動メモリ管理や並列実行などの実装技術の両面から、関数型言語の実用化に向けた要素技術を研究しています。また、最新の研究成果を反映した新しい関数型言語「SML#」とそのコンパイラの開発を推進しています。

【キーワード】：組合せアルゴリズム，組合せ論，グラフアルゴリズム，グラフ理論，列挙アルゴリズム

　組合せ論は文字通り「もの」を組み合せてできる構造の性質を研究する分野です．また，組合せアルゴリズムは「もの」の組み合わせに関する処理を行う方法です．
　私たちの研究室では「もの」の組み合わせをコンピュータの内部でどのように表現すれば効率的なアルゴリズムができるかを研究してきました．特に，何らかの条件のもとで最適な組み合わせを効率よく見つけるアルゴリズムのための組合せの表現法を発表してきました．最近ではこのノウハウを生かして，いろいろな組み合わせを列挙（重複や漏れがないように数え上げる）アルゴリズムの研究も手掛けています．例えば，長方形を線分で区切る方法や，正三角形からなる図形で平面を埋めることができるものなどの列挙手法を発表しました．

【キーワード】：ウェブシステム，ウェブアノテーション，P2Pサービス，属性文法，仮想OS，仮想ネットワーク，仮想化環境

　下記のような研究を幅広く行っています．
　　* 属性文法の応用
　　　- ツリー，あるいは階層モデル化に基づくソフトウェア開発やメンテナンスの効率化
　　　- 状態永続化とインクリメンタル計算に基づく属性文法処理系の構築
　　* ウェブベースシステム
　　　- ウェブアノテーションサーバーの実装とその応用
　　　　（P2P通信によるサーバー組織化と応答性能の確保）
　　* 計算機演習システム構築
　　　- 特定領域の計算機演習環境をすばやく用意できるように

【 キーワード】： センサ，IoT，測色計，ニューラルネットワーク，重力波

　皆さんは，「センサ」という言葉を聞いたことはありますか？普段の生活では，あまり聞かない言葉かもしれませんね．センサは，人間の五感にあたる素子（一種の電子部品）で，温度，湿度，圧力，加速度，磁気，光（明るさ）などをその量に応じて，電気信号の大小に変換してくれます．皆さんのスマートホンにも，地磁気，気圧，角速度，加速度などを測るセンサが組み込まれています．
　私たちが開発するセンサは，光波が関わる現象を利用して，センサ機能を実現しているところが特徴的で，漏電の心配がなく，電磁的な雑音にも影響されにくいという利点を有しています．津波生成時に生じる微気圧変動を検知するセンサやMRI検査室内でも使用可能なマイクロホンの実現を目指しています．
　センサの研究以外にも，ニューラルネットワークを利用して，様々な照明環境下でも，測色が可能な測色計の開発を行っています．さらに，日本での重力波検出を目指す大型低温重力波望遠鏡（KAGRA）の国際研究プロジェクトにも参加しています．

【キーワード】： センシング，電波，レーダ，機械学習，合成開口レーダ，ドップラレーダ

　電波により様々な物体を観測すると，人間の目すなわち光では得ることができない情報を得ることができます．波動情報研究室（山田研究室）では，このように電波を用いた観測，すなわちレーダによる観測データを用いて，高度な物体検出，認識を行う研究を進めています．その一つは屋内の人物の行動推定です． 図１は歩行している人物を観測したデータで，動きの速さと距離の時間変化の情報を含んでいます，このような多次元情報を活用した機械学習による高度な行動認識の実現に取り組んでいます．また，人工衛星や航空機から観測された合成開口レーダ画像の高度化も進めています．合成開口レーダの画像は地図のような2次元画像ですが，複数のデータを用いた3次元化（図２）を行っています．これらによる災害や社会インフラモニタリングへの応用を進めています．

【キーワード】：海水，生体，損失媒質，電磁界，位置推定，比吸収率，RFIDタグ

　電子回路技術，計測技術，シミュレーションの発展に伴って，海水や生体などの高損失媒質中においても電磁波が利用できる可能性を見出そうという動きが世界的に高まっています．石井研究室では，1) 海難事故の際の救助活動支援を目的とした，浅海域における海中位置推定，2) 携帯電話などの電波安全性指標である比吸収率（SAR）の測定における電界プローブ較正，3) RFIDタグの受信信号強度（RSSI）時系列変化による手足の屈伸運動などのヒトの動きの判別などの研究を行っています．

【キーワード】：機構学，メカトロニクス，行動の計測とモデリング，移動支援工学

　皆さんは普段どのような移動手段をつかっていますか？電車や自動車はとても便利で私たちに飛躍的な移動能力を提供してくれます．一方で，道に迷ったり，事故の危険性があったり，移動にはいろいろな不安や不便も伴います．
　私たちの研究室では，人の移動に必要な運転・運動能力の支援，情報の収集・提示のしくみ，安全性の評価など，移動の課題の解決策や新装置を開発しています．
　図１は，移動距離に応じた手段を示したもので，これに利用する人の身体能力を組み合わせた状況を考えて，それぞれの場面で必要な支援技術を検討しています．
　その一つとして，車いすを利用する方の支援装置（図２）を紹介します．近年では，屋内外で階段や段差を減らし，移動しやすくする「バリアフリー設備」が整備されています．しかし，鉄道では，人の乗り降りやカーブによって車両が傾いた時の衝突を防ぐために，車両とホームの隙間をゼロにすることができません．このように解消できないバリアを自力で踏破する装置を開発することによって，車いすを利用する方の気兼ねなく自由な移動の実現を目指しています．

【キーワード】：スマートライフ，ビッグデータ，人工知能，スマート農業

　新潟県の特産品の一つに洋ナシ「ル レクチエ」があります．秋の収穫後に贈答品などとして使われるので，味だけでなく外観の美しさも価値を左右する要因になっています．外観の品質を劣化させる原因としては，傷や農薬や湿気による変色，種々の病気が引き起こす変質があります．現在は，これらの原因ごとに人の目で外観汚損の程度を判別して等級を選別していますが，大量の洋ナシの選別作業は大変な負担となっています．
本研究では，画像解析の技術を用いて，洋ナシの外観品質の評価を人間に代わって行うシステムの開発を目指しています．現在開発中のシステムを図1に，これによる分類結果を表1に示しますが，全体として80.9%の正解率が得られています．
　当研究室では，この研究に限らず多様かつ大量のビッグデータを分析し，人間と親和性の高い情報通信システムの研究開発を行っており，他には介護施設での支援，災害時の避難シミュレーション，モバイルアプリの使い勝手の評価，日本酒評価データの収集と分析など，地域の産業，文化，生活の振興のために役立つ研究に取り組んでいます．

【 キーワード】： ネットワーク工学，移動体ネットワーク，情報フローティング

　移動体ネットワークの代表的なものとして，携帯電話サービスを提供するセルラネットワークがあります．セルラネットワークでは，隈なく配置された基地局を経由して通信を行います．
　一方，基地局のようなインフラを経由せずに，移動体同士が直接無線通信を行うネットワークもあります．これらは様々なものがあり，

• ・移動体が中継を行って多段の経路を作って通信するもの（マルチホップ無線）
• ・移動体が移動することで情報を運び伝達するもの（Delay Tolerant Network，エピデミック）
• ・指定された地域だけで送信することで情報を浮遊させるもの（情報フローティング）

などがあります．

　本研究グループでは，近年以下のような情報フローティングの研究に取り組んでいます．

• ・情報フローティングによる災害時の情報配信
• ・情報フローティングによる仮想的な情報蓄積機能の研究
• ・情報フローティングの理論的な性能評価

　また，その他にも電気自動車の充電ネットワーク等，様々な移動体ネットワークの研究を行っています．

【キーワード】：天文情報学，ビッグデータ，機械学習，太陽圏物理学

　宇宙科学におけるデータといったときに，みなさんはどのようなものを思い浮かべますか？現在の宇宙科学分野では，多くのデータはデジタル化され，様々な種類のデータが大量に蓄積されていっています．このような状況から，宇宙科学と情報科学の融合分野（天文情報学；Astro-Informactics）と呼ばれる分野が形成されつつあります．飯田研究室では，宇宙科学データの情報科学技術を用いた分析から，「宇宙に対する人類の知見を進めること」とそれにより「情報科学技術を発展させること」を大きな目標としています．現在は，特に太陽活動のメカニズム理解とその活動現象予測を進めています．太陽大気活動は，太陽フレアなどの爆発現象に伴って宇宙空間にプラズマを放出し，地球周辺の人工衛星や宇宙飛行士に多大な影響を与えます．その理解と予測に，画像認識を利用した衛星観測ビッグデータ解析や深層学習による太陽フレア予測モデル構築などから挑戦しています．

【キーワード】：移動情報ネットワーク，災害時情報通信，ドローン，仮想道路

　私たちの研究室では，移動情報ネットワークに関する研究を行っています．移動情報ネットワークとは，移動する端末（スマートフォンを持った歩行者，自動車，ドローンなど）によって構成される通信ネットワークで，基地局が無くても通信できるため，災害時の通信などに期待されています．具体的な研究の一例として，災害時に物資輸送や復旧活動等をしているドローン間で，直接無線通信によって情報共有することを考え，より通信しやすくするためにドローンのための仮想的な道路を設定するいうことを考えています．このような仮想道路を設定した場合の通信性能の評価や，仮想道路の最適設計などの研究をしています．上記は一例ですが，様々な種類の移動情報ネットワークを考え，ネットワークの制御，理論性能評価，セキュリティ等の研究を行っています．

【キーワード】：進化計算，計算知能，ソフトコンピューティング，最適化

　自然選択や適者生存等で環境適応できる個体を増やす生物進化の原理にヒントを得て，工学的に提案された逐次最適化手法が進化計算です．性能をより向上させ，コストをより下げる設計解をより早く得ることはすべて最適化なので，国内の代表的な進化計算応用事例には，新幹線N-700系型先頭車両の形状設計，JAXAのロケットの飛行計画，三菱スペースジェットの尾翼設計など多数あります．しかし実問題では，最適化する設計変数が多い，解の制約が厳しい，複数の目的を同時に満たす必要がある，計算コストが高い，等の多くの困難が伴う最適化問題も多々存在します．
　我々の研究室ではこのような複雑な実問題にも対処できるよう，数理的基盤に基づいて探索効率の向上を目指す新たな最適化の枠組みの構築を行っています．さらに今後の研究の展開方向として，計算知能技術であるニューラルネットやファジィシステム，さらには，機械学習等の技術も導入して，実応用に耐える最適化技術の確立に邁進しています．