情報科学部 データサイエンス学科 学習モデリング研究室

様々なデータをネットワーク形状に展開し、自律的に知識を紡ぎだしていく学習型コンピュータシステムを設計しています。ネットワーク上の膨大な情報から、目的に応じて最も好ましい結果をいかに効率よく獲得するかについて考え、現代社会で生じる大規模ネットワーク上の課題に挑んでいきます。最近の研究テーマには、生産や流通分野の複雑な作業工程に対して、最も優れた作業スケジュールを自律的に見つけ出すための学習システム、具体的には、港湾コンテナ配置換えスケジューリング・鉄道荷役スケジューリングのための強化学習や自動搬送車両の経路計画システム、食品ロス最小化仕入計画提案システムなどがあります。