プロジェクト

私達の研究室では以下のプロジェクトに取り組んでいます．

2024年度

  • JST さきがけ（マネージメント）
    「AI・ロボットによる研究開発プロセス革新のための基盤構築と実践活用」領域
    研究総括： 竹内 一郎（兼任）
    • 理化学研究所・革新知能統合研究センター・目的指向基盤技術研究グループ
      データ駆動型生物医科学チーム
      チームリーダー： 竹内 一郎（兼任）
    • JST CREST
      AI駆動仮説の静的・動的信頼性保証と医療への展開
      研究代表者：竹内 一郎
    • 科研費 基盤A
      探索的分析によるデータ駆動型仮説の信頼性評価法の確立と生命科学分野における実証
      研究代表者：竹内 一郎
    • 内閣府 Moonshot
      人とAIロボットの創造的共進化によるサイエンス開拓
      PM：原田 香奈子（東大）/ Sub-PM：竹内 一郎他
    • JST CREST
      AIが先導するオートメーションタンパク質工学の創出
      研究代表者：井上 圭一（東大）/ 主たる共同研究者：竹内 一郎他
    • NEDO
      AIとオペレータの『意味』を介したコミュニケーションによる結晶成長技術開発
      研究代表者：宇治原 徹（名大）/ Co-PI：竹内 一郎他
    • 理化学研究所パイオニアリングプロジェクト
      AI駆動システム生物学
      研究代表者：高橋恒一（理研）/ 分担研究者：竹内 一郎他
    • 科研費基盤C
      データが継続的に得られる機械学習における、分布変化を考慮したデータ削減手法の研究
      研究代表者： 花田 博幸
    • AIPチャレンジ
      訓練データの分布変動に対する学習結果の変動の同定
      研究代表者： 花田 博幸
    • AIPチャレンジ
      マルチインスタンス学習における統計的仮説検定
      研究代表者： 橋本 典明
    • JST さきがけ「計測・解析プロセス革新のための基盤の構築」領域
      多様な情報源を利用可能なデータ駆動実験計画法の構築
      研究代表者： 竹野 思温
    • 科研費若手
      発展的最適化問題のための理論保証付き乱択ベイズ最適化法の構築と材料分野への応用
      研究代表者： 竹野 思温
    • JST ACT-X「次世代AIを築く数理・情報科学の革新」領域
      実践的な人間参加型選好最適化法の構築とその理論保証
      研究代表者： 竹野 思温
    • 科研費研究活動スタート支援
      乱択ベイズ最適化法の開発およびその理論保証と材料分野への応用
      研究代表者： 竹野 思温
    • 民間企業等との共同研究，技術相談等：7件

    2023年度

    • 理化学研究所・革新知能統合研究センター・目的指向基盤技術研究グループ
      データ駆動型生物医科学チーム
      チームリーダー： 竹内 一郎（兼任）
    • JST CREST
      AI駆動仮説の静的・動的信頼性保証と医療への展開
      研究代表者：竹内 一郎
    • 科研費 基盤A
      探索的分析によるデータ駆動型仮説の信頼性評価法の確立と生命科学分野における実証
      研究代表者：竹内 一郎
    • 内閣府 Moonshot
      人とAIロボットの創造的共進化によるサイエンス開拓
      PM：原田 香奈子（東大）/ Sub-PM：竹内 一郎他
    • JST CREST
      AIが先導するオートメーションタンパク質工学の創出
      研究代表者：井上 圭一（東大）/ 主たる共同研究者：竹内 一郎他
    • NEDO
      自動機械学習による人工知能技術の導入加速に関する研究開発
      研究代表者：大西 正輝（産総研）/ Co-PI：竹内 一郎他
    • NEDO
      AIとオペレータの『意味』を介したコミュニケーションによる結晶成長技術開発
      研究代表者：宇治原 徹（名大）/ Co-PI：竹内 一郎他
    • JST AIP加速研究
      信頼できるデータ駆動科学のための統計学の深化
      研究代表者：津田 宏治（東大）/ 主たる共同研究者：竹内 一郎他
    • JST ACT-X「次世代AIを築く数理・情報科学の革新」
      実践的な人間参加型選好最適化法の構築とその理論保証
      研究代表者： 竹野 思温
    • 科研費研究活動スタート支援
      乱択ベイズ最適化法の開発およびその理論保証と材料分野への応用
      研究代表者： 竹野 思温
    • AIPチャレンジ
      訓練データが増減する環境における高速な機械学習
      研究代表者： 花田 博幸
    • AIPチャレンジ
      Statistical Quality Control of Transfer Learning, with Applications to the Fields of Biomedical Science
      研究代表者： Vo Nguyen Le Duy
    • 民間企業等との共同研究，技術相談等：5件

    2022年度

    • 理化学研究所・革新知能統合研究センター・目的指向基盤技術研究グループ
      データ駆動型生物医科学チーム
      チームリーダー： 竹内 一郎（兼任）
    • JST CREST
      AI駆動仮説の静的・動的信頼性保証と医療への展開
      研究代表者：竹内 一郎
    • 科研費 基盤A
      探索的分析によるデータ駆動型仮説の信頼性評価法の確立と生命科学分野における実証
      研究代表者：竹内 一郎
    • 内閣府 Moonshot
      人とAIロボットの創造的共進化によるサイエンス開拓
      PM：原田 香奈子（東大）/ Sub-PM：竹内 一郎他
    • JST CREST
      AIが先導するオートメーションタンパク質工学の創出
      研究代表者：井上 圭一（東大）/ 主たる共同研究者：竹内 一郎他
    • NEDO
      自動機械学習による人工知能技術の導入加速に関する研究開発
      研究代表者：大西 正輝（産総研）/ Co-PI：竹内 一郎他
    • NEDO
      AIとオペレータの『意味』を介したコミュニケーションによる結晶成長技術開発
      研究代表者：宇治原 徹（名大）/ Co-PI：竹内 一郎他
    • JST AIP加速研究
      信頼できるデータ駆動科学のための統計学の深化
      研究代表者：津田 宏治（東大）/ 主たる共同研究者：竹内 一郎他
    • AIPチャレンジ
      リンパ腫病理におけるマルチモーダル病型分類
      研究代表者： 橋本 典明
    • 民間企業等との共同研究，技術相談等：3件

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