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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

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
2024年7月 国際会議論文掲載決定 NEW!!
AI駆動制御系の信頼性保証に関連する下記の論文が， 国際会議 IEEE Conference on Decision and Control 2024での 発表を受理されました．
  • T. Yuno, K. Fukuchi, and Y. Ebihara,
    A Lyapunov-based Method of Reducing Activation Functions of Recurrent Neural Networks for Stability Analysis
  • T. Yuno, S. Nishinaka, R. Saeki, and Y. Ebihara,
    On Static O'Shea-Zames-Falb Multipliers for Idempotent Nonlinearities
2024年6月 国際会議論文掲載決定
ニューラルネットワークの信頼性保証に関連する下記の論文が，国際会議 The 4th IFAC Conference of Modelling, Identification and Control of Nonlinear Systems (MICNON2024) での発表を受理されました．
  • T. Yuno, S. Nishinaka, R. Saeki, Y. Ebihara, V. Magron, D. Peaucelle, S. Zoboli, and S. Tarbouriech,
    Stability Analysis of Feedback Systems with ReLU Nonlinearities via Semialgebraic Set Representation
2024年5月 システム制御情報学会学会賞論文賞受賞
下記の論文に対して，2024年度システム制御情報学会学会賞論文賞を受賞しました．
高尾亮太，藤井達希，本岡駿人，蛯原義雄：
「積分二次制約と共正値マルチプライアを用いた連続時間再帰型ニューラルネットワークの安定性解析」
評価を頂いた関係各位に深く感謝申し上げます．
2021年4月 研究プロジェクト始動
科学研究費基盤研究B 「錐計画に基づく再帰型ニューラルネットワークの安定性解析と最適設計」の 研究代表者として蛯原が活動を開始しました．
研究分担者は脇隼人准教授（九州大学IMI）， 研究協力者はD. Peaucelle, S. Tarbouriech, J. B. Lasserre, V. Magron, N. H. Mai (LAAS-CNRS, France)です．