専門知に基いて
AIをデザインする

深層学習には万能近似性があり，学習データから自動的に数理モデルを構築できます． とはいえ、単にデータを補間するだけであれば，他にも様々な方法があります． 深層学習の特異性は，ネットワークアーキテクチャを設計する段階で，さまざまな数理的構造を「帰納的バイアス」として組み込むことができ，専門知識を活用できる点にあります．

構造化知能研究室へようこそ！

2026.01.26
吉川大貴君(M2)による視覚言語モデルに関する論文が，ICLR2026に採録決定しました．

2025.11.08
西本遥裕君(M2)による物体中心世界モデルと因果的影響を考慮した方策学習に関する論文が，AAAI2026に採録決定しました．

2025.09.20
サイエンス社様より『数理科学 2025年10月号 No.748 データの幾何学と機械学習 データの「近さ」や「繋がり」を捉える』が刊行されました．

2024.04.01
企業との共同研究や技術指導のご相談を受け付けています．

研究室紹介 メンバー紹介

研究内容

科学技術機械学習

科学研究のためのAI(AI for Science)の一部であり，計算機シミュレーションや数理モデル化を高度化します．

データの幾何学

データに内在する幾何学的構造を利用し，ユーザの意図に忠実な画像生成や，データの多様性に堅牢な識別を実現します．

その他のテーマ

その他にも，深層学習の構造や学習法に対して，適切な制約や補助を与える研究を実施しています．

研究内容 研究業績

ニュース

2026.01.26
吉川大貴君(M2)による研究 "PHyCLIP: ℓ₁-Product of Hyperbolic Factors Unifies Hierarchy and Compositionality in Vision-Language Representation Learning" が The Fourteenth International Conference on Learning Representations (ICLR2026) に採録決定しました．双曲空間上の表現学習は概念の階層をうまく表現しますが，概念同士を合成することは苦手です．双曲空間のl1直積空間を用いることで，階層性を表現しつつ，ブール代数のように概念の合成が可能なマルチモーダル表現学習を提案しました．
2026.01.26
賈昊暉研究員による研究 "ODEBrain: Continuous-Time EEG Graph for Modeling Dynamic Brain Networks" が The Fourteenth International Conference on Learning Representations (ICLR2026) に採録決定しました．
2025.11.8
西本遥裕君(M2)の研究 "Object-Centric World Models for Causality-Aware Reinforcement Learning" が The Fortieth AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI2026) に採録決定しました．Transformerの世界モデルに物体中心表現と物体間の因果を考慮したAttentionを導入します．
2025.11.1
Lenz Pracher君(インターン)の研究がEurIPS 2025 Workshop on Differentiable Systems and Scientific Machine Learning (DiffSys)に採録決定しました．周波数領域上の畳み込みを用いることで，いくつかの偏微分方程式で誤差を大幅に抑制することができます．
2025.10.17
吉岡朋哉君(卒業生)，佐々木祐輔君(M2)，賈昊暉研究員，松原による，画像からのロボット制御に関する論文が電子情報通信学会 英文誌に採録決定しました．
2025.10.1
Nigel Andersen博士が研究員として着任しました．
2025.09.20
サイエンス社様より『数理科学 2025年10月号 No.748 データの幾何学と機械学習 データの「近さ」や「繋がり」を捉える』が刊行されました．松原は巻頭言のほか，「データが持つ幾何学的性質と深層学習」を寄稿しました．
2025.09.02-04
コスロービアン ラズミックアルマン君(M2)が日本応用数理学会 2025年度年会と第24回情報科学技術フォーラム (FIT2025)にて発表を行います．
2025.05.08
ICLR2025で発表した連成力学系のシステム同定手法が，NIKKEI Tech Foresightに取り上げられました．
2025.05.01
松原が株式会社サイバーエージェント AI事業本部 AI Labにリサーチサイエンティストとしてクロスアポイントメント制度を利用し入社しました．
2025.04.01
肖玲先生が准教授として着任されました．
2025.03.28
松原が提案した研究課題「コンテンツ生成幾何学の創出」が，科学技術振興機構 国家戦略分野の若手研究者及び博士後期課程学生の育成事業（ＢＯＯＳＴ） 次世代ＡＩ人材育成プログラム（若手研究者支援）に採択されました．これまで培ってきた計算機シミュレーション×AIの手法を，画像などの生成AI領域に広げ，幾何学的な解釈や手法を提供します．
2025.03.05
齋藤慎之介君(B4)の研究が ICLR 2025 Workshop on DeLTa に採録決定しました．拡散モデルのデータ空間にリーマン計量を導入し，測地線として滑らかな画像の補間を実現します．
2025.03.03
科学技術計算と機械学習の国際会議SCML2025にて，主著1件・共著2件の発表を行います．
2025.01.23
コスロービアン ラズミックアルマン君(M1)による，機械系や電気系など複数のドメインにまたがって連成した力学系を，各要素とその相互作用に分けて学習することで，高い予測精度と解釈性を両立する研究 "Poisson-Dirac Neural Networks for Modeling Coupled Dynamical Systems across Domains,"が The Thirteenth International Conference on Learning Representations (ICLR2025) に採録決定しました．早稲田大学 吉村先生，神戸大学 谷口隆晴先生との共同研究です．
2024.12.10
物理シミュレーションを行う深層学習であるPhysics-Informed Neural Networksについて，適切な評価点を選ぶことでその学習を高速化する研究 "Number Theoretic Accelerated Learning of Physics-Informed Neural Networks,"が The Thirty-Ninth AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI2025) にオーラル発表として採録決定しました．松原と神戸大学 谷口隆晴先生との共同研究です．
2024.12.6
筒井奎剛君(M2)の研究が国際会議International Symposium on Nonlinear Theory and Its Applications (NOLTA2024)にてStudent Paper Awardを受賞しました．
2024.10.10
コスロービアン ラズミックアルマン君(M1)と西本遥裕君(M1)の研究が，NeurIPS 2024 WorkshopのMachine Learning and the Physical SciencesとCompositional Learningにそれぞれ採録決定しました．
2024.09.17
JST CREST「予測数学基盤」領域に松原が参加する研究課題「幾何学的古典場の理論と無限次元データ科学の連携による作用素学習」（代表者：神戸大学 谷口先生）が採択されました．無限次元力学系のデータ駆動的なモデル化・予測・制御を理論面から組み立てていきます．
2024.09.17
JSTさきがけ「研究開発プロセス革新」領域に松原の研究課題「幾何学的深層学習による科学技術機械学習基盤の創出」が採択されました．これまで培った計算機シミュレーションのためのAIを活用し，自律的な科学的発見を含むさまざまな形で研究開発プロセスの加速を目指します．
2024.08.07
オンラインで開催されるNLPコロキウムにて松原が講演を行います．
2024.07.15
シンガポールで開催される科学技術計算の国際会議SciCADEにて松原が発表を行います．
2024.06.28
大阪成蹊大学で開催される2024年度産応協対話交流会セミナーにて松原が講演を行います．
2024.06.25
シンガポールで開催される国際会議International Conference on Artificial Intelligence (CAI)併催のワークショップWorkshop on Scientific Machine Learning and Its Industrial Applications (SMLIA2024)にて松原が招待講演を行います．
2024.04.01
松原が北海道大学 大学院情報科学研究院に教授として着任しました．今後は情報認識学研究室を主宰します．
2024.03.19
松原の解説論文「ニューラル常微分方程式とその周辺」を『数理科学 2024年4月号 No.730 データサイエンスと数理モデル』（サイエンス社）に掲載頂きました．
2024.03.19
京都で開催される国際会議International Conference on Scientific Computing and Machine Learning (SCML2024)にて，松原が深層学習を用いた力学系の学習に関するチュートリアル講演を行います
2024.03.15
日本鉄鋼協会 講演大会のシンポジウムにて，松原が深層学習を使った生成モデルによる異常検知についてに講演します．
2024.02.27
末吉耕大君(M2)による，拡散モデルによる画像生成過程にファジィ論理を用いたガイダンスを与えることで，ユーザーの意図に忠実な画像の生成を可能にする研究 "Predicated Diffusion: Predicate Logic-Based Attention Guidance for Text-to-Image Diffusion Models" が， IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 2024 (CVPR2024) に採録決定しました．（追記：highlightに選ばれました）
2024.01.09
東京大学で開催される数値解析セミナー(UTNAS)にて松原が発表を行います．
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