Artificial Intelligence and Modeling Laboratory (AIML)
シミュレーションと人工知能で科学的発見を加速する
Advancing scientific discovery through simulation and artificial intelligence.
最終更新 / Last updated 2026-07-21 12:11 JST
研究ハイライト / Research Highlights
3D-IC Thermal Design
Fast thermal simulation for early-stage 3D-IC design, hotspot prediction, and cooling optimization.
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Data-Driven Wake Modeling
LLM-GP-based surrogate modeling for wind turbine wakes and wake interaction in wind farms.
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Tensor-Train Decomposition
A scalable parallel Tensor-Train Decomposition method for efficiently compressing and analyzing massive multidimensional data.
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Equation Discovery
Data-driven discovery of mathematical models for physical phenomena.
詳細を見る / Learn more最新論文 / Latest Publications
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GPUを用いたBAMファイルの高速圧縮/展開
伊東聰, 小野謙二, 井元清哉
情報処理学会 第157回MPS・第85回BIO合同研究発表会 -
LLM 駆動による進化計算フレームワーク
小野謙二、白神叶衣、嬉野公亮
第31回計算工学講演会 -
大規模言語モデルを用いた時系列異常検知モデルのハイパーパラメータ最適化手法の検討
後藤駿斗、小野謙二
第31回計算工学講演会 -
Accelerating Symbolic Regression via LLM-Guided Genetic Programming
Ono, Kenji
2026 Conference on Advanced Topics and Auto Tuning in High-Performance Scientific Computing -
AIは材料科学者を不要にするのか？ –AI scientist時代の材料研究–
Ono, Kenji
コンピュータによる材料開発・物質設計を考える会