穴アナダ田 一ハジメ生物の情報処理能力の起源の鍵を握る相互作用ネットワーク構造210 TCU Research Directory 2023生物の情報処理能力の起源と人工知能生物進化 / 進化的アルゴリズム / 群知能アルゴリズム / 人工知能（AI）研究テーマキーワード講師情報工学部 知能情報工学科人間情報システム 穴田研究室研究者情報最近の研究テーマ生物進化、脳、免疫系にみられる生物の情報処理能力の起源の研究と、様々な人工知能の研究を行っています。代表的な組み合わせ最適化問題である巡回セールスマン問題に対する新しいアルゴリズム「記憶した解を参照するMAX-MIN ANT SYSTEM」、「参照進化（Referential Evolution）」や様々な人工知能（金融取引、推理、不完全情報ゲーム他）の構築を行い、査読付き論文誌に掲載されるだけでなく、学会からも評価され、共同研究者である学生が多くの賞（山下記念研究賞、ヤングリサーチャー賞、大会優秀賞他）を受賞しています。研究内容と目指すもの生物進化、脳、免疫系にみられる生物の情報処理能力の起源の研究と，様々な人工知能の研究を行っています。生物の情報処理能力の起源の研究成果と進化的アルゴリズムや群知能アルゴリズム、ニューラルネットワーク、深層強化学習、人工知能の研究成果を互いに取り入れながら研究を進めています。これらの研究を通して、生物の情報処理能力の起源を明らかにするとともに、進化的アルゴリズムやニューラルネットワーク、深層強化学習、人工知能の飛躍的な進歩を実現したいと考えています。技術の特徴あらゆる問題に対するあらゆるタイプの最適化のための進化的アルゴリズムや群知能アルゴリズム、ニューラルネットワーク、深層強化学習、それらを応用した人工知能の研究をおこなっているため、あらゆる問題に対応可能。技術の用途ハードウェアの制御のためのアルゴリズム、組み合わせ最適化問題を含むあらゆる最適化の必要なシステムのためのアルゴリズム、あらゆるＡＩシステム企業等との連携可能テーマ• ハードウェア制御のためのアルゴリズム• 組み合わせ最適化問題を含めた様々な最適化のためのアルゴリズム• 様々なシステムのための人工知能知的財産権・関連論文情報・著書• 青木幸聖、穴田一、鳴きを考慮した麻雀ＡＩ 情報処理学会論文誌、vol.61、No.4、pp.1-6、2020.4.• 佐藤豊浩、穴田一、他個体を参照した進化的計算による巡回セールスマン問題の解法、情報処理学会論文誌、査読有、2019.3.• 磯崎敬、穴田一、記憶した最良解を参照するMAX-MIN Ant Systemによる巡回セールスマン問題の解法、電子情報通信学会論文誌、査読有、vol.J100-D、no.7、 pp.672-680、 2017.7.
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