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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．

国際研究プロジェクト JST ASPIRE-CPDS

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．研究期間は2024年12月から2030年3月までです．
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重要イベント

最新情報＆更新情報

2025年9月 田神陸さん(M2) 優秀発表賞受賞 NEW!!
田神陸さん(M2) が2025年度九州パワーアカデミー「産学連携フェスタ」ポスター発表において優秀発表賞を受賞しました． 講演題目は「非線形モデル予測制御に基づく V2X システムを導入したオフグリッドの運用最適化」です.
評価を頂いた関係各位に深く感謝申し上げます．
2025年7月 Journal Paper Accepted New!!
ニューラルネットワークの信頼性保証に付随して現れる， 非負値入力に対する線形時不変システムの誘導ノルムの解析を論じた下記の論文が， 学術雑誌 Automatica に regular paper として採択されました．
  • Y. Ebihara, N. Sebe, H. Waki, D. Peaucelle, S. Tarbouriech,V. Magron, and T. Hagiwara,
    Induced Norm Analysis of Linear Systems for Nonnegative Input Signals
2025年7月 国際会議論文掲載決定 NEW!!
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 64th IEEE Conference on Decision and Controlでの 発表を受理されました．
  • H. Gyotoku, T. Yuno, Y. Ebihara, D. Peaucelle, and S. Tarbouriech,
    Detecting Destabilizing Nonlinearities in Absolute Stability Analysis with Static O'Shea-Zames-Falb Multipliers