In machine learning and data science unit, we focus on developing fundamental machine learning algorithms and solving important scientific problems using machine learning. We are currently interested in statistical modeling for high-dimensional data including kernel and deep learning models and geometric machine learning algorithms, including graph neural networks (GNN) and optimal transport problems. In addition to developing ML models, we focus on developing new machine learning methods to find a new scientific discoveries from data automatically.

The Future-Proof Cryptography Unit studies Multi-Party Computation, Fully Homomorphic Encryption, Verifiable Computation and Cryptanalysis and how these are affected by quantum computers.

生物システムユニットでは、微生物が廃棄物を分解しその過程でエネルギーを放出する装置の研究を行っています。この取り組みは、泡盛蒸留所、養豚および養鶏場、砂糖工場、...

神経計算ユニットでは、脳のように柔軟かつ確実な学習を実現するアルゴリズムの開発と、それによる脳の学習の仕組みの解明に取り組んでいます。最大のテーマは「強化学習」...

エージェントと環境の相互作用は精神及び知的活動の本質的な部分であるという仮説に基づき、認知科学での理論的・実験的な研究プロジェクトを行っています。