組織

当研究室では、ヒトの進化を明らかにする新しい数理・統計手法の開発と応用に焦点を当てています。我々は皆、少しずつ異なるDNA配列を持っています。このDNA配列は何十万年の進化の痕跡を記録する、進化の「タイムカプセル」です。先祖の移動・混血・拡散、気候の変化や病原体への適応、絶滅したネアンデルタール人との接触などをDNAから再構築することを、当研究室では目指しています。これらのゲノム情報を活用し、ゲノム進化と今日に伝わる我々の健康への影響を明らかにしていくことを目指しています。

数理展開部門では、数理科学における基礎研究の成果と、ビッグデータ、人工知能、大規模計算、量子計算等の数理・情報・計算手法を有機的に連携し、自然システム、生命システム、人工システム、社会システム等の動態予測と制御に資する分野横断的研究を展開します。 AI展開チームは、この中でも、最先端のAI研究と数理科学に基づいて自然科学や社会科学の研究を加速する“AI for Science”を、iTHEMS内外の研究者と協力して推進します。

量子数理科学チームでは、異なる研究分野の研究者がボトムアップ的に集まり、既存の方法では困難だった基礎科学の諸問題に対して量子計算科学によるブレークスルーを目指しています。量子計算という新しい計算原理のもと、分野横断的な研究を展開することで、物理学、化学、計算科学、情報科学だけでなく、生命科学や人文学を含む新たな研究領域の開拓を行っています。

私たちの研究室では、人工知能、システム生物学、データサイエンスを統合し、複雑なヒト疾患の理解と予測に取り組んでいます。マルチモーダルデータにもとづく解釈可能なモデルを開発し、データ主導の発見と生物医学的洞察を組み合わせることで、健康と疾患のメカニズムを解明することを目指しています。また、臨床現場における早期診断、患者層別化、個別化介入を支援するツールの開発を行っており、人間の健康に関する物理的領域とサイバー領域を接続するデジタルツイン技術の開発を目指しています。

当研究室では、深層学習の医科学領域への適用に必要な基礎理論の構築を研究しています。具体的には、時系列データを入力として予測を行う深層学習フレームワークの構築、多数の深層学習エージェントが相互作用する社会としての強化学習、それらの領域の量子コンピューティングへの展開などが主な研究テーマです。

計算科学（第3の科学）とデータ科学（第4の科学）を融合した新しい第5の科学として、「予測科学」を打ち立てます。予測と制御は長きにわたって研究されてきましたが、大規模で複雑な現象の予測は難しい問題です。当研究室は、このような大規模で複雑な現実問題における予測と制御の科学を探ります。人類は、地球環境、資源、人口、医療、健康など、個人レベルからグローバルまで幅広く様々な困難に直面しています。「予測科学」は、人類の広範な英知をつなぐハブとなり、人類社会の持続的発展に有効な予測・制御に基づく科学的・客観的アプローチを探ります。

本チームは、九州大学および九州大学マス・フォア・インダストリ研究所（IMI）とのつながりを活かし、分野を越えた交流と思いがけない発見や対話の機会を育むためのセミナーやCoding sessionを開催します。必要に応じて理論と実社会との接点を重視した活動を行うとともに、実用に限らない学問的深化にも目を向け探求して参ります。

理研バークレーセンターは、数理創造研究センター内に設置され、UC バークレー校に拠点を構えています。極限宇宙、量子重力、素粒子、原子核など、基礎物理学の融合的研究を推進するとともに、日米の研究者交流や滞在支援を通じて頭脳循環に貢献しています。また、センターのメンバーは日本の理研拠点にも随時滞在し、日本に拠点を置く研究者との活発な交流も期待されています。