卒論配属(情報科学類3年生) or 大学院への進学に興味がある方

最近、様々な分野において計測・実験技術・シミュレーションの高精度化によって、実データの解析を行う人材が大学・企業・研究所でますます求められています。ではどうやって皆さんが大学・大学院で学んだ情報科学の知識を実際に活かすことがでしょうか。例えば、先日報道されたブラックホールの直接撮像を可能にした電波干渉計による天体観測、MRIによる医用画像処理といった異なる分野の計測も、共通した数理として中心的な役割を担います。本研究室では、諸問題の本質的な部分を数理問題に抽象化することで、データの背後に潜むルールを抽出し、自然科学をより深く理解することを目指しています。具体的には、データに潜む本質的な情報(ルール)の抽出において、重要な説明変数は少ない(スパース)であることを事前知識として用いたスパースモデリングが必須のキーテクノロジーとなっており、スパースモデリングによるデータ駆動科学を中心テーマにして研究しています。

こうしたデータ駆動科学による実践的な経験を通して、学生の皆さんには、いま社会に求められている視野の広い人材に育ってもらいたいと思っています。これまでは、材料科学、地球科学、情報科学などある分野だけの専門知識に特化する教育でしたが、そういった知識と情報科学の知識も併せ持った人材となることで、周りとは違う、オンリーワンの人材としてさまざまな場面で重要視される人材になると思っております。データ駆動科学を通して、大学・大学院で学んだ情報科学の知識を実際に活かすことに興味がある方はぜひ、メールにてご連絡ください。

キーワード: データ駆動科学、スパースモデリング、マテリアルズインフォマティクス、情報計測融合

Q1：他にメンバーは？

五十嵐研は、2020年3月に新たに発足した研究室ですので、現在、筑波大学の学生メンバーはおりません。 ただ、CS専攻の他の先生との合同の輪読・セミナー等を通して、学生の皆さんの研究生活をフォローする予定です。 また、物材研究機構・産総研などの国立研究所や企業の共同研究者や、東京大学/慶應大学などの指導学生など、 学内外の方と交流する機会は多く、知的刺激に富んだ研究生活ができるかと思います。

Q2: 研究室・計算環境は？

現在、筑波大学の学生メンバーがいないため、研究室はありません。ただし、配属後は、新規に研究室を立ち上げ、 個々にデスクトップPCやノートPCなどを充実した研究環境を用意する予定です。また、計算環境についても、マルチコアの大規模サーバーや、 最新のGPGPUによる並列計算サーバーを構築してます。実際には、そこまで大規模な計算が必要でないケースも多いですが、 研究室メンバーが各々に大規模データ解析も可能な計算環境です。

Q3:在宅での研究への対応は？

コロナウィルス感染症の拡大防止のため、五十嵐も2020年5月の段階で在宅勤務を余儀なくされています。 今後、再度在宅での研究が余儀なくされた場合でも、学生の皆さんの研究・計算環境を整えるサポートを行う予定です。 SlackやTeamsなどによるチャット・オンライン打ち合わせ環境だけでなく、論文や研究ノートのOverleafによるオンライン指導など、 授業だけでなく研究活動も滞りなく行えるようにしたいと思っています。

その他の質問があれば、メールで気軽にご連絡ください。Zoom等でのオンライン相談を随時実施も可能です。