東京科学大学 研究シーズ|
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研究キーワード：東京科学大学における「計算量」 に関係する研究一覧：2件
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発表日：2025年10月9日
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飛躍的に進化した量子誤り訂正法を考案
ハッシング限界に接近する量子LDPC符号
東京科学大学（Science Tokyo）工学院 情報通信系の河本大輝（修士学生 研究当時）と笠井健太准教授らの研究チームは、大規模量子計算の実現に不可欠な「量子誤り訂正技術」において、理論上の性能限界に極めて近い効果を持ちながら、高速に訂正する手法を発見しました。具体的には、...
キーワード：LDPC符号/スケーラビリティ/ハードウェア/移動通信/誤り訂正/ベンチマーク/誤り訂正符号/アルゴリズム/機械学習/計算モデル/最適化/自由エネルギー/情報理論/符号化/符号理論/量子計算/情報通信/計算量/多項式/多項式時間アルゴリズム/有限体/エンタングルメント/コヒーレンス/コヒーレント/量子コンピュータ/量子情報/量子通信/ノイズ/最適化問題/量子ビット/シミュレーション/大規模シミュレーション/干渉効果
他の関係分野：情報学複合領域数物系科学総合理工工学農学
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発表日：2025年3月28日
2
超軽量深層学習により少数症例で肺がん診断支援AIを開発
東京科学大学（Science Tokyo）※ 総合研究院 バイオメディカルAI研究ユニットの鈴木賢治教授らの研究チームは、計算に要する負荷が極めて軽く、AI学習に必須とされてきたGPUサーバを使わなくても学習でき、ラップトップで推論可能な超軽量AIモデルの開発に成功し、本モデルを肺がん診断支援AIへ応用した研究を、臨床系医用画像分野のトップカンファレンスである第110回北米放射線学会（RSNA2024）で発表しました。本モデルは、画像全体を画像毎に学習する従来の大規模モデルと異なり、画像から取り出した無数の画素毎に学習することで、学習データ...
キーワード：セグメンテーション/画像データ/AI/GPU/アノテーション/タスク/画像処理/画像認識/深層学習/人工知能（AI）/転移学習/情報通信/検索システム/計算量/ニューラルネット/モデリング/産業構造/医用画像処理/医師/医用画像/早期発見/肺がん/放射線
他の関係分野：情報学複合領域数物系科学工学農学