研究内容

坂田研究室は、「統計物理」「統計学」「機械学習」という分野の横断的研究を通じて、機械学習に対する新しい理論的枠組みや応用的アプローチの開拓を目指す研究室です。
統計的手法に基づく複雑系の解析や、物理学的視点からの学習理論の再解釈など、分野横断的かつ先端的な研究が日々行われています。
研究の進め方においては、「全員で一つの課題に取り組む」といった一律の方針を取らず、学生一人ひとりが自身の関心や問題意識に基づいて研究テーマを主体的に設定するという、自由度の高いスタイルを採用しています。
それぞれの研究テーマは、学生自身のアイデアや議論を通じて具体化され、指導教員との対話を重ねながら独自の研究計画が構築されていきます。
その結果、研究分野も統計物理・機械学習・生物物理など多岐にわたり、柔軟かつ多様性に富んだ研究環境が形成されています。
以下では、これまで坂田研究室で展開されてきた研究テーマを紹介します。

• 修士学生の研究

  

  2025年度は、プライバシーを考慮した協調フィルタリングや、相互作用に相関のあるスピングラス模型の研究を行っています

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• 卒業研究

  

  2025年度は、マルコフ連鎖モンテカルロ法を用いた最適化に関する研究を行っています

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• 教員の研究

  

  統計物理学の方法から機械学習の研究をしています。また生物進化と機械学習の類似性に着目した研究も行っています。

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