2025/06/22 更新

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ヨシゾエ カズキ
美添 一樹
YOSHIZOE KAZUKI
所属
情報基盤研究開発センター 先端計算科学研究部門 教授
情報基盤研究開発センター (併任)
理学部 物理学科(併任)
システム情報科学府 情報理工学専攻(併任)
職名
教授
連絡先
メールアドレス
電話番号
0928022653
プロフィール
中心となる研究テーマとしてグラフ探索アルゴリズムや探索などの複雑なアルゴリズムの大規模並列化に取り組んでいる。 コンピュータ囲碁に関連するアルゴリズムやより広くゲームAIもテーマとしている。 さらに探索と機械学習の応用として化合物など(いわゆるマテリアルインフォマティクス)や遺伝子解析(バイオインフォマティクス)などもテーマとしている。 教育としてはシステム情報科学府などを兼務し、グラフ探索などに関係する科目を担当予定。 情報基盤研究開発センターでスーパーコンピュータ関連の業務にも取り組む。

研究分野

  • 情報通信 / 知能情報学

  • 情報通信 / 高性能計算

学位

  • 博士(情報理工学)

経歴

  • 九州大学 情報基盤研究開発センター 教授 

    2021年10月 - 現在

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  • 2003年〜2005年 株式会社 富士通研究所 無線通信に関する研究開発。 2008年〜2010年 JST ERATO-SORST量子情報システムアーキテクチャ 研究員 量子コンピュータに関する研究に取り組む。 2012年〜2015年 JST ERATO湊離散構造処理系プロジェクト 研究員 探索アルゴリズムの並列化及び機械学習応用に取り組む。 2017年〜2021年 理化学研究所 革新知能統合研究センター ユニットリーダー 「探索と並列計算ユニット」「計算支援運用ユニット」のリーダーを兼務。 機械学習+探索+並列計算アルゴリズムの理論と応用に取り組む。 同センターのAI用途スーパーコンピュータRAIDENシステムの構築・運用も担当。   

    2003年〜2005年 株式会社 富士通研究所 無線通信に関する研究開発。 2008年〜2010年 JST ERATO-SORST量子情報システムアーキテクチャ 研究員 量子コンピュータに関する研究に取り組む。 2012年〜2015年 JST ERATO湊離散構造処理系プロジェクト 研究員 探索アルゴリズムの並列化及び機械学習応用に取り組む。 2017年〜2021年 理化学研究所 革新知能統合研究センター ユニットリーダー 「探索と並列計算ユニット」「計算支援運用ユニット」のリーダーを兼務。 機械学習+探索+並列計算アルゴリズムの理論と応用に取り組む。 同センターのAI用途スーパーコンピュータRAIDENシステムの構築・運用も担当。

  • 2006年〜2008年 中央大学 研究開発機構 専任研究員(機構助教) 情報セキュリティの研究に従事。特にバイオメトリック認証の研究など。 2010年〜2012年 東京大学大学院 情報理工学系研究科 助教 並列計算の研究、特に探索アルゴリズムの並列化に取り組む。アセンブリプログラミング、Linuxプログラミングの講義を担当。 2015年〜2016年 東京大学大学院 新領域創成科学研究科 特任研究員 バイオインフォマティクス、材料科学への並列探索アルゴリズムの応用 2017年〜2021年 東京農工大学 客員准教授 2021年〜 九州大学 情報基盤研究開発センター 教授   

研究テーマ・研究キーワード

  • 研究テーマ: 量子計算

    研究キーワード: 量子計算

    研究期間: 2024年

  • 研究テーマ: 探索

    研究キーワード: 探索

    研究期間: 2024年

  • 研究テーマ: 情報セキュリティ

    研究キーワード: 情報セキュリティ

    研究期間: 2024年

  • 研究テーマ: 囲碁

    研究キーワード: 囲碁

    研究期間: 2024年

  • 研究テーマ: 人工知能

    研究キーワード: 人工知能

    研究期間: 2024年

  • 研究テーマ: バイオメトリクス

    研究キーワード: バイオメトリクス

    研究期間: 2024年

  • 研究テーマ: ゲーム情報学

    研究キーワード: ゲーム情報学

    研究期間: 2024年

  • 研究テーマ: Game Tree Search

    研究キーワード: Game Tree Search

    研究期間: 2024年

  • 研究テーマ: Biometrics

    研究キーワード: Biometrics

    研究期間: 2024年

  • 研究テーマ: Artificial Intelligence

    研究キーワード: Artificial Intelligence

    研究期間: 2024年

  • 研究テーマ: 機械学習とグラフ探索によって化合物、材料科学などの実問題を解く

    研究キーワード: グラフ探索、機械学習、化合物、材料科学

    研究期間: 2015年4月

  • 研究テーマ: グラフ探索アルゴリズムの大規模並列化

    研究キーワード: グラフ探索アルゴリズム、分散メモリ並列化

    研究期間: 2010年5月

  • 研究テーマ: グラフ探索や機械学習を使ってゲームをプレイするアルゴリズム

    研究キーワード: ゲームAI、探索アルゴリズム、機械学習

    研究期間: 2005年4月

受賞

  • Best Paper Award, Advances in Computer Games 13 (ACG13)

    2011年11月   International Computer Games Association (ICGA)   Accelerated UCT and Its Application to Two-Player Games

論文

  • Practical Massively Parallel Monte-Carlo Tree Search Applied to Molecular Design. 査読

    Xiufeng Yang, Tanuj Kr Aasawat, Kazuki Yoshizoe

    The Ninth International Conference on Learning Representations (ICLR2021)   2021年5月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

  • Scalable Distributed Monte Carlo Tree Search 査読

    Kazuki Yoshizoe, Akihiro Kishimoto, Tomoyuki Kaneko, Haruhiro Yoshimoto, Yutaka Ishikawa

    Proceedings of The Fourth Annual Symposium on Combinatorial Search (SoCS2011)   4   180 - 187   2011年7月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

  • Lambda Depth-first Proof Number Search and its Application to Go 査読

    Kazuki Yoshizoe, Akihiro Kishimoto, Martin Mueller

    20TH INTERNATIONAL JOINT CONFERENCE ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE (IJCAI-2007)   2404 - 2409   2007年1月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    Thomsen's lambda search and Nagai's depth-first proof-number (DFPN) search are two powerful but very different AND/OR tree search algorithms. Lambda Depth-First Proof Number search (LDFPN) is a novel algorithm that combines ideas from both algorithms. lambda search can dramatically reduce a search space by finding different levels of threat sequences. DFPN employs the notion of proof and disproof numbers to expand nodes expected to be easiest to prove or disprove. The method was shown to be effective for many games. Integrating lambda order with proof and disproof numbers enables LDFPN to select moves more effectively, while preserving the efficiency of DFPN. LDFPN has been implemented for capturing problems in Go and is shown to be more efficient than DFPN and more robust than an algorithm based on classical lambda search.

  • ChemTSv2: Functional molecular design using de novo molecule generator

    Ishida, S; Aasawat, T; Sumita, M; Katouda, M; Yoshizawa, T; Yoshizoe, K; Tsuda, K; Terayama, K

    WILEY INTERDISCIPLINARY REVIEWS-COMPUTATIONAL MOLECULAR SCIENCE   13 ( 6 )   2023年7月   ISSN:1759-0876 eISSN:1759-0884

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:Wiley Interdisciplinary Reviews: Computational Molecular Science  

    Designing functional molecules is the prerogative of experts who have advanced knowledge and experience in their fields. To democratize automatic molecular design for both experts and nonexperts, we introduce a generic open-sourced framework, ChemTSv2, to design molecules based on a de novo molecule generator equipped with an easy-to-use interface. Besides, ChemTSv2 can easily be integrated with various simulation packages, such as Gaussian 16 package, and supports a massively parallel exploration that accelerates molecular designs. We exhibit the potential of molecular design with ChemTSv2, including previous work, such as chromophores, fluorophores, drugs, and so forth. ChemTSv2 contributes to democratizing inverse molecule design in various disciplines relevant to chemistry.This article is categorized under:Data Science > Databases and Expert SystemsData Science > Artificial Intelligence/Machine LearningData Science > Computer Algorithms and Programming

    DOI: 10.1002/wcms.1680

    Web of Science

    Scopus

    researchmap

  • ChemTSv2: Democratizing Functional Molecular Design Using de novo Molecule Generator

    Shoichi Ishida, Tanuj Aasawat, Masato Sumita, Michio Katouda, Tatsuya Yoshizawa, Kazuki Yoshizoe, Koji Tsuda, Kei Terayama

    ChemRxiv   2023年2月

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    記述言語:その他  

    DOI: 10.26434/chemrxiv-2023-mb880-v2

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書籍等出版物

  • コンピュータ囲碁 : モンテカルロ法の理論と実践

    松原, 仁, 美添, 一樹, 山下, 宏

    共立出版  2012年11月 

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    担当ページ:総ページ数:xi, 222p   記述言語:日本語  

講演・口頭発表等

  • スケーラブルな並列探索による最適化問題の求解

    泉 翔太, 石井 大輔, 美添 一樹

    第167回HPC研究会  2018年12月 

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    開催年月日: 2018年12月

    記述言語:その他  

    国名:その他  

  • スケーラブルな並列探索による最適化問題の求解

    泉 翔太, 石井 大輔, 美添 一樹

    第167回HPC研究会  2018年12月 

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    開催年月日: 2018年12月

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  • Krawczyk-Hansenによる精度保証つき大域的最適化法の局所解を用いた高速化 (情報論的学習理論と機械学習)

    高田 浩彰, 美添 一樹, 石井 大輔, 津田 宏治

    電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報  2018年3月 

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    開催年月日: 2018年3月

    記述言語:日本語  

    国名:その他  

    Using local minima to accelerate Krawczyk-Hansen global optimization

  • Krawczyk-Hansenによる精度保証つき大域的最適化法の局所解を用いた高速化 (情報論的学習理論と機械学習)

    高田 浩彰, 美添 一樹, 石井 大輔, 津田 宏治

    電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報  2018年3月  電子情報通信学会

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    開催年月日: 2018年3月

    記述言語:日本語  

    researchmap

  • X10GLBライブラリの最適化問題のための拡張

    泉翔太, 石井大輔, 美添一樹

    電気関係学会北陸支部連合大会講演論文集  2017年9月 

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    開催年月日: 2017年9月

    記述言語:その他  

    国名:その他  

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MISC

  • 5分で分かる! ? 有名論文ナナメ読み:Silver, D. et al. : Mastering the Game of Go without Human Knowledge

    美添 一樹

    情報処理   2018年7月

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    記述言語:日本語  

    Skimming a Famous Paper in Five Minutes

  • 人工知能をさまざまな分野で活用する 探索アルゴリズムによりディープラーニングをさらに高性能に

    美添一樹

    広報誌RIKEN   2018年6月

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    記述言語:その他  

  • 近年のゲームAIアルゴリズムの進歩について

    美添一樹

    人工知能学会人工知能基本問題研究会資料   2017年8月

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    記述言語:その他  

  • モンテカルロ木探索とその組合せ最適化問題への応用

    美添一樹

    電子情報通信学会大会講演論文集   2017年3月

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    記述言語:その他  

  • Computer Go

    Kazuki Yoshizoe, Martin Müller

    Encyclopedia of Computer Graphics and Games   2016年2月

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    記述言語:その他  

    DOI: 10.1007/978-3-319-08234-9_20-1

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産業財産権

特許権   出願件数: 1件   登録件数: 1件
実用新案権   出願件数: 0件   登録件数: 0件
意匠権   出願件数: 0件   登録件数: 0件
商標権   出願件数: 0件   登録件数: 0件

所属学協会

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委員歴

  • 情報処理学会 ゲーム情報学研究会   幹事   国内

    2018年4月 - 2022年3月   

  • 情報処理学会 ゲーム情報学研究会   幹事   国内

    2018年4月 - 2022年3月   

学術貢献活動

  • Program Committee 国際学術貢献

    Thirty-fifth Conference on Neural Information Processing Systems  ( Virtual-only (オンライン) その他 ) 2021年12月

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    種別:大会・シンポジウム等 

    参加者数:15,000

  • Program Committee (reviewer) 国際学術貢献

    Thirty-eighth International Conference on Machine Learning  ( Virtual Only (オンライン) その他 ) 2021年7月

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    種別:大会・シンポジウム等 

共同研究・競争的資金等の研究課題

  • 社会を志向した革新的アルゴリズムの実装

    2021年10月 - 2025年3月

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    担当区分:研究分担者 

  • 社会変革の源泉となる革新的アルゴリズム基盤の創出と体系化

    研究課題/領域番号:20H05963  2021年 - 2025年

    日本学術振興会・文部科学省  科学研究費助成事業  学術変革領域研究(A)

    安田 宜仁, 鍋島 英知, 有村 博紀, 井上 武, 美添 一樹, 西野 正彬

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    担当区分:研究分担者  資金種別:科研費

    本研究班では、領域内他研究班で得られる成果を「アルゴリズム基盤」という共通の場に実装することにより、応用研究者が個別のアルゴリズムを探索・検討せずとも最先端の革新的アルゴリズム群を利用できる仕組みを構築する。
    こうした仕組みがうまく機能するためには、アルゴリズムが持つ数学的な構造は維持しつつ、かつ、応用研究者は問題を容易に記述できるようなアルゴリズムと応用の「良いつなぎ方」が求められる。そこで本研究班では、「良いつなぎ方」の探索を中心的な課題と捉え、実応用問題を用いたケーススタディを通じてそのあり方を探る。

    CiNii Research

  • 機械学習と探索の協調による高性能最適化アルゴリズム

    研究課題/領域番号:23K20387  2020年4月 - 2025年3月

    科学研究費助成事業  基盤研究(B)

    美添 一樹

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    資金種別:科研費

    機械学習手法の発展によって従来数値で表せなかった様々なデータが計算機で効率良く処理できるようになっている。進歩した機械学習モデルを用いて最適化や探索を行うことによって、さらに多くの分野で実問題を解くことが可能となりつつある。機械学習手法単独での研究は盛んに行われているが、探索アルゴリズムと組み合わせた場合の研究は世界的に不足している。本研究では機械学習と探索アルゴリズムを組み合わせて、汎用性が高く高性能な最適化手法を開発することにより、多くの実問題に適用可能なソルバーの実現へ繋げることを目指す。

    CiNii Research

  • 機械学習と探索の協調による高性能最適化アルゴリズム

    2020年4月

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    担当区分:研究代表者 

    機械学習を他のアルゴリズムを併用することにより、機械学習単独で解くことが難しい複雑な意思決定問題を解くことが可能となっている。しかし高い能力を持つ有望な手法でありながら、適用対象は限られている。
    一つの理由は、探索アルゴリズムは機械学習と比較して利用が難しいことである。これは実装面の難しさと汎用性の二つの理由がある。もう一つは並列化が容易でない事である。深層学習に代表される近年の有用なアルゴリズムの多くは多数のコアで効率良く動作する並列アルゴリズムである。探索アルゴリズムは有用であるが、並列化が難しいと思われている。
    この2点を解決し、機械学習+探索の枠組みを広く普及させることを目指す。

  • 機械学習と探索の協調による高性能最適化アルゴリズム

    研究課題/領域番号:20H04251  2020年 - 2024年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(B)

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    担当区分:研究代表者  資金種別:科研費

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教育活動概要

  • 情報基盤研究開発センターが本務だが、システム情報科学府を兼務し、大学院講義に加えて理学部物理学科情報理学コース、工学部電気情報工学科の講義を一部担当している。

担当授業科目

  • グラフ探索アルゴリズムⅡ

    2024年6月 - 2024年8月   夏学期

  • Graph Search Algorithms II

    2024年6月 - 2024年8月   夏学期

  • 【通年】情報理工学研究Ⅰ

    2024年4月 - 2025年3月   通年

  • 【通年】情報理工学講究

    2024年4月 - 2025年3月   通年

  • 【通年】情報理工学演習

    2024年4月 - 2025年3月   通年

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FD参加状況

  • 2023年10月   役割:参加   名称:【シス情FD】価値創造型半導体人材育成センターについて

    主催組織:部局

  • 2023年9月   役割:参加   名称:【シス情FD】Top10%論文/Top10%ジャーナルとは何か: 傾向と対策

    主催組織:部局

  • 2023年4月   役割:参加   名称:【シス情FD】若手教員による研究紹介⑧

    主催組織:部局

  • 2023年3月   役割:参加   名称:【シス情FD】独・蘭・台湾での産学連携を垣間見る-Industy 4.0・量子コンピューティング・先端半導体-

    主催組織:部局

  • 2023年1月   役割:参加   名称:【シス情FD】若手教員による研究紹介⑦

    主催組織:部局

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他大学・他機関等の客員・兼任・非常勤講師等

  • 2021年  東京農工大学工学部  区分:非常勤講師  国内外の区分:国内 

    学期、曜日時限または期間:電子情報工学特別講義II (集中講義)

大学全体における各種委員・役職等

  • 2021年12月 - 現在   電子ジャーナル等検討専門委員会

その他部局等における各種委員・役職等

  • 2024年4月 - 現在   その他 データ駆動イノベーション推進本部データ分析支援部門長

  • 2022年4月 - 2024年3月   センター 情報基盤研究開発センター HPC事業室 室長

  • 2022年4月 - 2024年3月   センター 情報基盤研究開発センター 副センター長

社会貢献活動

  • これで書ける!コンピュータ囲碁講習会 第0回 概論編

    電気通信大学  電気通信大学(東京都調布市)  2015年7月

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    対象:社会人・一般, 学術団体, 企業, 市民団体, 行政機関

    種別:講演会

  • CESA Developer's Conference (CEDEC2009) 講演 「モンテカルロ法によるゲームAIの可能性」

    社団法人コンピュータエンターテインメント協会(CESA)  パシフィコ横浜 会議センター(横浜西区みなとみらい)  2009年9月

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    対象:社会人・一般, 学術団体, 企業, 市民団体, 行政機関

    種別:講演会

  • 公開講座 囲碁AIにおける革命「モンテカルロ木探索」とは何か?

    DigraJapan(日本デジタルゲーム学会)  東京大学(東京都文京区)  2008年11月

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    対象:社会人・一般, 学術団体, 企業, 市民団体, 行政機関

    種別:講演会

メディア報道

  • AIで有機化合物探索

    日刊工業新聞  2018年4月

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    AIで有機化合物探索

海外渡航歴

  • 2011年2月 - 2011年5月

    滞在国名1:カナダ   滞在機関名1:アルバータ大学