附属工学基盤教育研究センターの石塚師也 講師は、九州大学大学院工学研究院地球資源システム工学部門の石須慶一助教、産業技術総合研究所再生可能エネルギー研究センター地熱研究チームの渡邉教弘主任研究員、山谷祐介研究チーム長、東北大学流体科学研究所の鈴木杏奈准教授、ローレンス・バークレー国立研究所の万代俊之博士研究員（研究当時）らと共同で、地熱地域で得られた観測データを基に、地熱システムをモデル化し、地下の高温域および高透水領域の分布、地熱流体の流動経路と移動量等を予測する新たな機械学習手法を開発しました。地熱資源開発においては、観測データを基に直接は見ることのできない地下の状態や資源の分...

機械学習を用いて、ヒトiPS細胞から下垂体オルガノイドへ分化する効率を予測するモデルを構築本モデルは、熟練実験者と比べても高い予測精度を示した予測にはオルガノイド表面の性状が重要であり、これらの違いは細胞腫の違いを反映している1. 要旨 　松本 隆作 特定拠点助教（CiRA...

物理・生命・社会といった複雑なシステムでは、構成要素が同時に関係し合う高次相互作用が、創発的な変化や多様な振る舞いを生み出すうえで本質的な役割を果たしていることが明らかになってきています。こうした高次相互作用は脳のような生物のネットワークにおける情報の表現や、人工ニューラルネットワークの性能向上にも関与していると考えられています。しかし、それらを一貫した原理に基づいて扱える理論的枠組みは、これまで十分に整備されていませんでした。　島崎秀昭 情報学研究科准教授（兼：北海道大学客員准教授）、Miguel Aguilera スペイン・バスク応用数学センター（Basque Center fo...

原田健自 情報学研究科助教、大久保毅 東京大学特任准教授、川島直輝 同教授は、テンソルネットワーク（TN）をベースとした生成モデルの新しい構築法を提案し、その有効性を示しました。生成モデルはほとんどの場合ニューラルネットワークがベースとして使われており、ネットワーク構造の最適化についてはまだあまり研究が進んでいません。本研究では、ツリー型TNとして表現された波動関数と確率分布の対応関係を利用したボルンマシンを考え、これに対してネットワーク構造最適化を行う生成モデル構成方法（適応的テンソルツリー：ATT）を提案し、その有効性を実証しました。具体例として、株式の騰落パターンのデータからATTによっ...