中ナカノ野 秀ヒデヒロ洋教授センサノードの送信出力に対する最適化アルゴリズムの実行例TCU Research Directory 2023 203最適化アルゴリズム・並列最適化システム最適化 / 進化計算 / 非線形システム / 計算機システム研究テーマキーワード情報工学部 情報科学科コンピュータシステム研究室研究室HP研究者情報最近の研究テーマ様々な工学系における最適化問題を対象とし、良好な解候補を効率的に数多く探索できるアルゴリズムを開発しました。また、並列計算に適した最適化アルゴリズムを開発し、これに基づくハードウェアをFPGAに実装しました。本ハードウェアは、良好な解を極めて高速に探索することが可能です。研究内容と目指すもの本研究では、大規模・複雑化されてきている工学システムにおける様々な最適化問題に対する解を高速かつ高精度に求めることを目的として研究を行います。◎ 群知能アルゴリズムの並列分散ネットワーク化の実現◎ 大規模・複雑な最適化問題に対する高速かつ高精度な解探索の実現◎ 超並列コンピュータネットワーク上への実装による高速化の実現外部資金• 基盤研究（C）「スパイキングニューラルネットワークによる高次元最適化問題の解法とその専用回路実装」（2022～2024）• 基盤研究（C）「大自由度力学系のアトラクタのダイナミクス解析と群知能創発との関係解明」（2020～2022）• 基盤研究（C）「スパイク発振器ネットワークに基づく群知能回路の開発」（2019～2022）• 挑戦的萌芽研究「決定論的群知能最適化の開発とその実装」(2016～2018）• 若手研究（B）「人工パルス結合ニューラルネットの合成と解析，情報処理への応用」（2005～2006）• 特別研究員奨励費「パルス結合積分発火型ニューラルネットの現象解析に関する研究」（2001～2003）技術の特徴最適化問題における解を探索するアルゴリズムは数多く提案されていますが、開発したアルゴリズムは、探索の動作が単純であり、並列計算にも適しているため、大規模な問題に適用でき、ハードウェア実装も容易な点が特徴的です。技術の用途開発したアルゴリズムは、特に多数の制御すべき変数を有するシステムの最適化に向いています。例えば、数百、数千のセンサノードによるセンサネットワークの効率的運用のための最適化や、深層学習における各ネットワーク素子の最適化などが挙げられます。企業等との連携可能テーマ• 工学システムの最適化、設計等• 非線形システムの解析、応用等• ディジタル回路の設計、実装等知的財産権・関連論文情報・著書• 佐々木, 中野, NOLTA, IEICE, 14, 2, 2023, 267-291.• 佐々木, 中野, NOLTA, IEICE, 13, 2, 2022, 170-195.• 佐々木, 中野, IEICE Funds., E102-A, 12, 2019, 1956-1967.• 佐々木, 中野, 他, IEICE Funds., E100-A, 5, 2017, 1244-1247.
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