知的システムデザイン研究室

教員

小野　景子（准教授）Keiko ONO

DB

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研究内容

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◆クラスタ

PCクラスタとは、一般市場で市販されているPCを複数台ネットワーク接続した並列計算機です。同程度の性能を持つスーパーコンピュータに比べて コストパフォーマンスが高いことが長所として挙げられます。クラスタグループでは、PCクラスタの構築から性能評価、保守管理、クラスタリングソフトウェアの開発を行なっています。クラスタグループは、日々進化する技術を追い求める研究グループです。知的システムデザイン研究室では日本最大級のPCクラスタを構築して研究を進めています。

◆グリッド

グリッドとは、遠隔地に分散して存在する計算資源、人的資源、その他の資源を統一して一つのシステムとして利用するシステムや技術のことです。グリッドグループでは広域ネットワーク上に分散して配置される多数の計算機やアプリケーション、サービスを統合的に利用できるグリッドミドルウェアの開発を通じ、構造最適設計などの大規模で複雑な最適化問題を解くことのできるシステムを開発しています。またApGridやOBIGridなどの代表的なグリッドテストベッ ドにも参加し、大規模なPCクラスタを提供することで、国内外のグリッドに関する研究に貢献しています。

◆シミュレーテッドアニーリング

シミュレーテッドアニーリング（Simulated Annealing：SA）は、高温で融解状態にある物質を徐々に冷却することで優れた結晶構造を得ようとする「焼き鈍し」を模倣した最適化手法です。SAグループでは、並列・分散化、その他の最適化手法や進化的計算法とのハイブリッド化によるSAの改良を行っています。また、SAはLSIの配線設計などに代表される実最適化問題に適用可能であり、SAグループでは、利得等化フィルター（Gain Flattening Filter: GFF）※の最適設計にSAを適用するなど、実最適化問題へのSAの適用も行っています。
※光の波長によって異なる増幅量のばらつきを平坦にする機能を持ったフィルタ

◆遺伝的アルゴリズム

遺伝的アルゴリズムは生物の進化の過程を模倣した最適化アルゴリズムです。対象問題の候補解を生物の個体に見立てて、これらに対し交叉や突然変異・自然選択といったオペレータを適用することで、候補解が進化し最適解を得ることができます。また、遺伝的アルゴリズムの並列モデルの検討や、PCクラスタへの実装などに関する広範な研究も行っています。

◆対話型遺伝的アルゴリズム

対話型遺伝的アルゴリズムのグループでは人間の感性に基づいて最適化を行う手法として、 対話型進化計算法の一つである対話型遺伝的アルゴリズム （Interactive Genetic Algorithm:IGA）を用いた研究を行っています。IGAを用い家電製品などに使用されているサイン音を生成するサイン音生成システムや、IGAを多人数参加型に拡張した手法として、広域非同期分散対話型遺伝的アルゴリズム（Global Asynchronous Distributed Interactive Genetic Algorithm:GADIGA）の提案を行っています。

◆たんぱく質立体構造予測

2003年4月、国際協力で取り組んできたヒトゲノムの解読がついに完了しました。現在はタンパク質の機能を明らかにしていくことが重要となっています。タンパク質の機能は、その構造と密接に関わり、タンパク質の誤った折り畳み構造により発病する病気（アルツハイマー病や狂牛病など）の発現機構の解明、特定のタンパク質の機能を持つ新薬の開発など様々な効果が期待されています。我々の研究グループでは、分子シミュレーション法という手法と最適化手法を組み合わせたシステムを用いてコンピュータによるタンパク質の立体構造予測を行っています。

◆多目的遺伝的アルゴリズム

多目的最適化問題とは、トレードオフの関係にある複数の評価基準から最適解を求める問題です。この問題では、その性質から解は複数もしくは無限個の集合として存在します。近年、多目的最適化問題に遺伝的アルゴリズム（Genetic Algorithm:GA）を適用する、多目的GAの研究が数多く行われています。このグループでは、解空間に幅広く分布し、精度の高い解集合を得るためのGAの提案、ディーゼルエンジン燃料噴射スケジュールの最適化などの研究を行っている。

◆Webコミュニケーション

ウェブコミュニケーショングループでは、研究室という組織に属する教員や学生のコミュニケーションを支援し、研究活動を活性化させる、このようなシステムを作ることを目的としています。作成するシステムではWeblog（ブログ）を利用し、ブログとブログの「繋がり」を作ることをサポートします。

◆知的照明システム

知的照明システムとは、個々の照明が自律的に学習動作を行うことによって、各場所の照度制御を行うシステムです。集中管理機構を持たないため、システムの耐故障性が高く大規模なビルにおいてもシステムの高い信頼性が得られます。また、ユーザが照度センサに目標照度を設定するだけで、照明や照度センサの位置情報を必要とすることなく、自動的に有効な照明を判断し、適切な場所に適切な照度を提供することができため、不必要な照明を点灯させることがなく、省電力を実現でき、注目されている次世代型の照明システムです。

◆群知能

近年、個々の知能は単純であるのに、それらが集まり群れを形成することで非常に高度な知能が創発される群知能が注目されています。群知能は生物の社会にみることができ、例えばアリの場合、個々のアリは単純な行動をしているにもかかわらず、全体としては効率的にエサを集めるといった知的な行動をしています。本研究では、このような群知能を発現させるアルゴリズムの開発を行っており、群ロボットの行動学習などに応用しています。