原田健自 情報学研究科助教、赤松克哉 東京大学特任研究員（研究当時：同博士後期課程学生）、川島直輝 同教授、大久保毅 同特任准教授の共同研究チームは、生成モデリングの代替パラダイムとして、対象確率分布をモデル化する単層非負値適応テンソルツリー（NATT）の構造最適化スキームを提案しました。　本手法では、ネットワーク構造そのものが確率のネットワークという意味を持つため解釈が容易です。　社会のさまざまな面に応用されつつある人工知能や機械学習のベースになる生成モデリングの枠組みとして、現在主流になっているものとは大きく異なる方法となっており、特に多数の要因が絡み合っているような因果関...

自然界に多く見られる蜂の巣構造（ハニカム格子）は、結晶材料においても重要な役割を果たす代表的な二次元ネットワーク構造です。一方、その三次元拡張に相当する「ハイパーハニカム格子」は、高い構造安定性や独自の電子物性が期待されながらも、実現例が極めて限られていることが課題でした。物質エネルギー化学専攻の村山寛太郎 博士後期課程学生、セドリック・タッセル准教授（研究当時、現ボルドー大学教授）、陰山洋 教授らの研究グループは、高圧合成法を用いることでハイパーハニカム構造を安定化し、完全なリチウム脱離挙動の実証に成功しました。本研究では、スズ（Sn）が二次元ハニカム状に並ぶ酸化物Li2...

近年の生命科学の進展により、生体分子の相互作用や化学反応ネットワークの構造が詳細に明らかになりつつあります。こうしたネットワークは、細胞の状態制御や分化、多様性の形成に深く関わっており、特に外的な変化に応じた細胞状態の急激な切り替わりは、「分岐現象」として数理的に捉えることができます。しかし、生体内ネットワークは複雑かつ不確実性を多く含むため、従来の手法では分岐の要因や影響を体系的に解析するのは困難でした。　Yong-Jin Huang 医生物学研究所博士課程学生、岡田崇 同准教授、望月敦史 同教授の研究グループは、化学反応ネットワークのネットワーク構造情報のみに基づいて分岐現象を解...

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...