目指すこと

主な関心事

フラクタル物理やコンピュータ科学のアプローチに、生物のような自己組織化や自己修復ができて、自律した分権型組織のように強固なネットワークを構築する原理を中心に探ります。その際、基本メカニズムの解明やアルゴリズムの開発のみならず、その社会的意義についても考えていきます。

究極的には、映画「ターミネーター」の『スカイネット』のように、自ら増殖拡張して攻撃等を受けても自己修復できる、そんな近未来のネットワークを構築する為の科学技術について研究することをイメージして下さい。

自律(自ら動き)、分散(バラバラに点在しながらも)、協調する(互いに協力し合う)仕組みが明らかになれば、ドローンのような無人機や無線技術を活用することで、状況に応じて繋ぐ相手や協力の仕方を変えられる『生き物』のようなネットワークを実現できるでしょう!

今のところ、攻撃されても強固な連結性を保てる増殖拡張や自己修復の鍵を握るのは、メッセージ伝搬に基づくある種の機械学習だろうと睨んでいます。それは、口コミ等の影響力を最大にするインフルエンサーを見つけることにも密接に関連します。また驚くべきことに、もう既に機械学習に基づいたインフルエンサー抽出はベンチャービジネスにもなってたりしてるんですよ。

もちろん、研究室からベンチャービジネスを立ち上げることを目的としてる訳ではありませんが、ネットワーク科学は基礎的でありながら応用にもすぐに結びつく可能性を秘めていることも理解して欲しいと思います。

Googleの検索エンジンの心臓部でもあるPageRankアルゴリズムは、「中心性」というネットワーク分析の常套手段を応用したものですが、このPageRankによって世界の覇者になったと言えます。最近の企業等では、ビッグデータやデータ科学あるいは機械学習の研究組織に属する人たちがやってる事が結局は「ネットワーク科学」におけるネットワーク分析法だったりすることも多いようです。


Twitter Influencersのベンチャー企業 KCORE ANALYTICS :
http://www.kcore-analytics.com/

PageRankの基本概念:
http://tnt.math.se.tmu.ac.jp/labo/grad/2004/masa/graph/6.html
PageRank 徹底解説:
http://www.r.dl.itc.u-tokyo.ac.jp/~nakagawa/suri-GJK/google/pagerank.html

スカイネットとは:
https://www49.atwiki.jp/aniwotawiki/pages/32645.html


おまけ:
映画「ターミネーター」と同名の「Skynet」が現実に運用されていることが判明
http://gigazine.net/news/20150511-nsa-skynet/


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