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研究内容と活動方針

制御理論と最適化理論を主体とする,数理工学的手法に基づいたダイナミカルシステムの解析と設計に関する研究を幅広く展開しています. とくに近年では,機械学習や深層学習におけるアルゴリズムやニューラルネットワークの信頼性,安定性を保証する ための基盤技術の創成に積極的に取り組んでいます. 本研究室では,国内研究機関・企業および海外研究機関との共同研究を積極的に行います. このような取り組みを通して,国際的に活躍できるような研究者・エンジニアの育成を目指します.

重要イベント

最新情報&更新情報

2025年1月 行徳響さん(M1) 優秀発表賞受賞 NEW!!
行徳響さん(M1) が2024年度 計測自動制御学会関西支部・システム制御情報学会シンポジウムにおいて優秀発表賞を受賞しました. 講演題目は「離散時間非線形フィードバック系の絶対安定性解析における不安定化非線形作用素の抽出」です.
評価を頂いた関係各位に深く感謝申し上げます.
2024年12月 研究プロジェクト始動 NEW!!
国立研究開発法人科学技術振興機構(JST) 先端国際共同研究推進事業(ASPIRE) 「サイバーフィジカルダイナミカルシステムの数理基盤創生:制御と予測・学習に関する学際的研究展開と人材育成」の PIとして蛯原が活動を開始しました.
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2024年12月 行徳響さん(M1) 優秀発表賞受賞 NEW!!
行徳響さん(M1) が第67回自動制御連合講演会において優秀発表賞を受賞しました. 講演題目は「静的O'Shea-Zames-Falbマルチプライアを用いた非線形フィードバックシステムの安定性解析のためのLMIの双対に関して」です.
評価を頂いた関係各位に深く感謝申し上げます.
2024年9月 論文掲載決定 NEW!!
AI駆動制御系の信頼性保証に関連する下記の論文が, 計測自動制御学会論文集に掲載を受理されました.
  • 湯野剛史,福地和真,蛯原義雄:
    再帰型ニューラルネットワークの安定性判別のための圧縮モデルの構築と入出力特性の評価