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 2026-10-21 13:27 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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Keeping LLM Review Input Small and Auditable: Task-Contract-Guided Context Selection
Kenji Ono
8th World Symposium on Software Engineering (WSSE 2026) -
AD-Taylor 法の多項式フィルタ解析に基づく反復解法への応用
鳥井 公平、小野 謙二
日本応用数理学会 2026年度 年会 -
LLM 支援仕様駆動開発における裁定負荷の実践的分析
小野 謙二
ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム2026 -
スケーラブルディスプレイシステムChOWDERによる3次元GIS分散レンダリング手法と気象データ可視化事例の紹介
川鍋 友宏, 鶴田 聡, 揚野 峰人, 加賀谷 仁秀, 小野謙二
第53回可視化情報シンポジウム -
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