所属

東北大学大学院情報科学研究科応用情報科学専攻
応用情報技術論講座 物理フラクチュオマティクス論分野 准教授
東京工業大学科学技術創成研究院 准教授

有限次元スピングラスの理論を確立したのち、統計力学を柱に、量子アニーリング、機械学習の両者に跨る研究活動を展開。JST START事業(プロジェクト支援型)「量子アニーリングで加速する最適化技術の実用化」、科学研究費助成事業基盤研究(B)「量子アニーリングが拓く計算技術と機械学習の新時代」、挑戦的萌芽研究「詳細釣り合いの破れが生み出す革新的機械学習アルゴリズム」の研究代表者。また基盤研究(B)「量子制御技術のための制御・量子・情報理論の融合」の研究分担者。革新的研究開発推進プログラムImPACT「量子人工脳を量子ネットワークでつなぐ高度知識社会基盤の実現」に研究開発責任者として参加、更に新学術領域「スパースモデリングの深化と高次元データ駆動科学の創成」に研究分担者として、JST CREST「ビッグデータ統合利活用のための次世代基盤技術の創出・体系化」にも研究協力者として参画しながら高次元データにおける機械学習及び圧縮センシングなどスパース性を利用した新規技術開発・評価に従事している。


経歴

1982.02,22 誕生
2000.03 私立高輪高等学校(東京港区)卒業
2000.04 東京工業大学第一類入学(翌年,物理学科所属)
2004.03 東京工業大学理学部物理学科卒業
2004.04 東京工業大学大学院理工学研究科物性物理学専攻修士課程入学
2006.03 東京工業大学大学院理工学研究科物性物理学専攻修士課程修了
2006.04 東京工業大学大学院理工学研究科物性物理学専攻博士課程入学
2008.09 東京工業大学大学院理工学研究科物性物理学専攻博士課程早期修了(学位取得:博士(理学))
2008.10 東京工業大学大学院理工学研究科物性物理学専攻 産学官連携研究員
2010.05 京都大学大学院情報学研究科システム科学専攻 助教
2011.04-2012.01 Dipartmento di Fisica, Universit'a di Roma, "La Sapienza" Postdoctoral Reseacher (under Prof. Giorgio Parisi) on "Determinazione delle proprietà statistiche e degli esponenti critici in vetri di spin e con problemi ottimizzazion"
2013.04-2014.03 京都大学学際融合教育研究推進センター 学融合フェロー兼務
2014.01-2014.-02 and 2015.02 Laboratoire de Physique Théorique, École Normale Supérieure, Visiting Reseacher (under Prof. Jesper Lykke Jacobsen)
2015.04-09 大阪市立大学 非常勤講師
2015.11 Intelligence designerライター
2016.04 Wireless Wire Newsライター
2016.04-09 埼玉大学 非常勤講師
2016.05- 株式会社ハカルス チーフ科学アドバイザー
2016.10- 東北大学大学院情報科学研究科応用情報科学専攻 准教授
2017.04-09 学習院大学 非常勤講師
2017.04-09 東京大学 非常勤講師
2018.10- 東京工業大学科学技術創成院 准教授
2018.10- 株式会社ABEJA 技術顧問

東京工業大学理学部物理学科卒業生としてLinkIconインタビュー記事LinkIcon旺文社蛍雪時代8月号
Google Scholar Citation LinkIconLink
How I work? Life Hacker

外部資金獲得状況・参画プロジェクト

学術指導契約

平成29年12月〜

JFEスチール×東北大学

共同研究契約

平成30年1月〜

mericariR4D

平成28年10月〜

DENSO×東北大学

平成27年12月〜平成28年3月

DENSO×京都大学

平成28年5月〜平成28年9月

DENSO×京都大学

平成27年12月〜平成28年7月

Kibow Asia×京都大学

研究助成

平成29年度〜平成30年度

JST START事業(プロジェクト支援型)
量子アニーリングで加速する最適化技術の実用化
研究代表者:大関 真之

平成28年度〜平成30年度

科学研究費補助金 挑戦的萌芽研究
課題番号:16K13849
研究課題名:詳細釣り合いの破れが生み出す革新的機械学習アルゴリズム
研究代表者:大関 真之
研究分担者:一木 輝久

平成28年度〜平成30年度

科学研究費補助金 基盤研究(B)
課題番号:16H04382
研究課題名:量子制御技術のための制御・量子・情報理論の融合
研究代表者:津村 幸治
研究分担者:大関 真之

平成28年度〜平成30年度

革新的研究開発推進プログラム ImPACT
量子人工脳を量子ネットワークでつなぐ高度知識社会基盤の実現
課題名:コヒーレントイジングマシンの産業利用に向けたスパース性を用いた最適化手法の開発
研究開発責任者:大関 真之
研究協力者:一木 輝久、大木 健太郎

平成28年度〜平成29年度

稲盛財団研究助成
研究課題名:スピングラス理論を駆使した量子誤り訂正符号の読み出しアルゴリズムの開発
研究代表者:大関 真之

平成27年度〜平成30年度

科学研究費補助金 基盤研究(B)
課題番号:15H03699
研究課題名:量子アニーリングが拓く機械学習と計算技術の新時代
研究代表者:大関 真之

平成26年度〜平成32年度

JST CREST「ビッグデータ統合利活用のための次世代基盤技術の創出・体系化」
研究課題名「ビッグデータ時代に向けた革新的アルゴリズム基盤
研究代表者:加藤直樹
劣線形モデリンググループ
研究代表者:田中和之
研究協力者:大関真之

平成25年度〜平成29年度

科学研究費補助金 新学術領域研究(研究提案型)
課題番号:25120008
研究課題名:LinkIcon圧縮センシングにもとづくスパースモデリングへのアプローチ
研究代表者:田中 利幸
研究分担者;大関 真之

平成25年度〜平成27年度

公益財団法人 栢森情報科学振興財団
研究課題名:非平衡統計力学と最適制御によるDeep Learning理論の構築
研究代表者:大関 真之

平成24年度~平成27年度(平成26年度までで終了) 

科学研究費補助金 若手研究(B)
課題番号:24740263 
研究課題名:非平衡関係式を駆使した最適化と制御の情報統計力学
研究代表者:大関 真之

平成20年度~平成23年度 

科学研究費補助金 若手研究(B)
課題番号:20740218 
研究課題名:繰り込み群と双対変換による多重臨界点の正確な位置の予言
研究代表者:大関 真之

会議開催助成

平成25年度 京都大学教育研究振興財団 国際会議開催助成

会議名:非平衡現象が切り開く統計力学と情報科学のフロンティア
代表者:大関 真之

平成25年度 京都大学基礎物理学研究所 国際会議開催助成

会議名:非平衡現象が切り開く統計力学と情報科学のフロンティア
代表者:大関 真之
提案説明者:大久保 潤

平成23年度 京都大学基礎物理学研究所 研究会開催助成

会議名:情報統計力学の最前線—情報と揺らぎの制御の物理学を目指して—
代表者:安田 宗樹
提案説明者:大関 真之

賞罰

GTC Japan 2016 Social Innovation Award


平成28年度文部科学大臣表彰若手科学者賞

"量子情報理論を拓く有限次元スピングラス理論に関する研究”
既存の計算処理を大幅に越える性能を持つことが期待される次世代型計算 技術である量子計算機を製作する上で最も重要なことは、誤り訂正技術である。 特に多数の情報素子を利用したときの漸近的性能については、量子情報理論に基 づいた各論的研究に留まらず他の理論による支援が必要不可欠であった。氏は、 統計力学を中心とした解析手法を駆使して、包括的な研究を展開することで、量 子情報理論と一見関係のないように映る特殊な磁性体スピングラスとの関係性を 多岐にわたり明確化することで、誤り訂正技術の理論的性能限界を明らかにし た。本研究成果は、理論物理学的アプローチを通して、未来の産業における重要 な理論的な基盤を整備することとなり、今後のブレークスルーの基軸と期待される。

京都大学第8回ICTイノベーション優秀研究賞

"カンニング検出の情報統計力学〜学部生の閃きと挑戦〜"
山中 祥五、中西 和音、大関 真之

Physical Review Letters; Editors' Suggestion

LinkIconMeasurement-Based Quantum Computation on Symmetry Breaking Thermal States
Keisuke Fujii, Yosifumi Nakata, Masayuki Ohzeki, and Mio Murao

第57回物性若手夏の学校 ポスター最優秀賞

”スピングラス模型と量子誤り訂正符号”

第6回日本物理学会若手奨励賞(領域11)

受賞題目:”スピングラスの理論”
LinkIcon領域11Webページ内受賞理由
大関真之氏はスピングラスのゲージ理論を発展させ,他の手法では得られない重要な知見を多数導いた。まず,レプリカ法と双対変換を組み合わせて多重臨界点の位置を決める従来の方法を大幅に改善し,漸近的に厳密解に至ると思われる系統的な手法を考案した。その方法を正方格子上のスピングラスの多重臨界点などの具体的な問題に適用し,非常に精緻な結果を導出した。従来は大規模な数値計算でしか明らかにできなかった多重臨界点の正確な位置情報を,解析計算で系統的に求める手法を開発した意義は計り知れない。そして,その方法を対称分布を持つ2次元スピングラスに適用して,スピングラス転移が存在しない強い証拠を得た。これも,数値計算の独壇場に解析的理論で挑んで得られた重要な成果である。さらに,非平衡等式をゲージ対称性と組み合わせてスピングラス模型に適用することで,一見全く無関係の物理量の間に成立する非自明な恒等式を多数導き,今後の応用への道を開いた。
これらの成果は,極めてユニークな解析手法によって得られた際だった業績である。単著もふくめて,審査の対象となる論文すべてで筆頭著者として主導的な役割を果たした大関真之氏は,日本物理学会若手奨励賞の対象として誠にふさわしい。

JPSJ Papers of Editor's choice

"Nonequilibrium Relations for Spin Glasses with Gauge Symmetry"
Masayuki Ohzeki and Hidetoshi Nishimori

平成21年度手島精一記念研究賞博士論文賞

"Duality for Precise Locations of Critical Points in Random Spin Systems"

世話人

YSM-SPIP Series

2010:東京工業大学、2011:大阪大学

情報統計力学の最前線‐情報と揺らぎの制御の物理学を目指して‐

Frontiers of Statistical Physics and Information Processing
京都大学基礎物理学研究所

Overture of FSPIP2013

2012.06:東京大学

Prologue Series of FSPIP2013

2012.08:東京大学
2012.09:京都大学
2012.11:東京工業大学
2012.12:東北大学 (4th YSMSPIP)

SPDSA

2013.03:秋保温泉
2014.03:京都大学吉田キャンパス
2015.03:京都大学吉田泉殿
2016.03:秋保温泉

Quantum Information via Statistical Mechanics
- counting steps toward realization -

LinkIcon会議HP
2013.01:京都大学

情報統計力学の最前線-確率がつなぐ自然現象と情報処理の数理-

LinkIcon会議HP
Frontiers of Statistical Physics and Information Processing
- Probabilistic description for nature and information processing -
2012.12:東北大学

非平衡現象が切り開く統計力学と情報科学のフロンティア

LinkIcon会議HP
Frontier of Statistical Physics and Information Processing
- Perspectives from Nonequilibrium Behaviors -
Satellite meeting of STATPHYS 25 held in Korea
2013.07:京都大学

Epilogue Series of FSPIP2013

Italia-Giappone attraverso il futuro- A bridge across the future-
2013.08:京都大学
Inverse problem and statistical machine learning (SPDSA2014)
2014.03:京都大学

East Asia Joint Seminars on Statistical Physics 2013

LinkIcon会議HP
2013.10:京都大学

New Horizon of Quantum and Classical Information

会議HP
2015.7:東京工業大学

量子情報の新展開

2014.03:京都大学基礎物理学研究所LinkIcon会議HP

量子制御技術の発展により拓かれる量子情報の新展開

2015.07:京都大学基礎物理学研究所LinkIcon会議HP

New Frontiers in Non-equilibrium Physics 2015

2015.07:京都大学基礎物理学研究所会議HP

Break and Beyond Detailed Balance Condition

2015.03:京都大学吉田泉殿
2015.12:京都大学吉田キャンパス

教育経験

東北大学

(2016)応用数学B・数学演習

東京工業大学

東京工業大学 基礎物理学演習 TA 第4類(機械系工学部)
東京工業大学 基礎物理学演習 TA 第5類(情報系工学部)
東京工業大学 基礎物理学演習 TA 第6類(建築系工学部)

京都大学

(2010,2012,2013,2014,2015)システム工学実験(後期・木曜金曜)
(2013)数値計算演習(前期・月曜日)
(2015)物理学実験(後期・月曜日)
(2016)システム科学通論I(前期・火曜日:2016.05.10)「今日から始めるスパースモデリング」

大阪大学大学院基礎工学研究科

電子光科学大学院ゼミナールIII「圧縮センシングの数理」

大阪市立大学

電子・物理工学特別講義 「今日からできるスパースモデリング」

京都造形芸術大学

FDデザイン5A特別講義(2016.05.27)「見えないものを見る.見えにくいものを見る.」

埼玉大学

物理学特論II「知的情報処理の統計力学」

非常勤講師
学校法人駿台予備学校にて力学・電磁気学・熱力学波動、指導経験有り

講義等の評価

圧縮センシングの数理(質問を除く)

全く知識のない私にも分かった気分にさせてくれる話し方でプレゼンの仕方も非常に勉強になりました.
圧縮センシングについての知識は全くなく、正直理解できるか不安であったが、線形代数の基本的な話から進めていただけたので、数式等の理解は出来なかったが概要を把握することは出来た.
誰でも理解しやすい連立方程式から線形代数、圧縮センシングと基礎から順番に説明していただいたので聞きやすかったです.
線形代数の分かりやすい話から圧縮センシングについて理解することが出来た.
線形代数や情報処理にあまり知識がなかったが、非常に分かりやすい講義で楽しく受講できた.
簡単な例から話を始めてくださったので話について行きやすく分かりやすい講義でした.
圧縮センシングのユーザーとしてその技術を自身の研究に活かしてみたいと思いました.
ベイズ推定という言葉は知っていましたが、式や意義を考えたことはありませんでした.
事前の知識がなくても分かりやすい説明をしていただいたので話をつかみやすかったです.
圧縮センシングをゆうこうにりようすることがデータの削減に非常に有意義だと思いました.
ベイズ推定の話は難しかったです.
写真(実際の風景等)は実はスパースであるということに驚いた.
これから圧縮センシングに注目して生活していきたいです.
誰も見たことのないブラックホールの情報を不足した情報から、あれほど画像として再現することが出来るこの技術に興味を持ちました.
線形問題についての知識が深まりました.
今まで曖昧にしていた確率部分の知識についても深まり、ためになりました.
とても分かりやすい講義でした.再構成や信号復元等自分の研究とは関係なかった内容だったが、非常に楽しく聞くことが出来た.
L1再構成が信号の推定に対して、とても有効な手法であるということがよくわかった.
無線通信の信号処理やMIMO技術に応用されている最尤推定の話も絡んでくるので関心が持てた.
大関さんの話し方がよく、内容をよく理解できました.とても有意義な講義を受けることが出来ました.
本日は非常に面白いお話をありがとうございました.この分野に関して知識のない私でも楽しく聞くことが出来ました.
線形代数の基礎から入っていて、話が非常に分かりやすかった.
圧縮センシングと聞いて、電気的なセンサー系の噺家と思ったら数学的なことがメインで面白い話だった.
数学から物理への応用から説明があり分かりやすかった.
具体的な応用例をきき、圧縮センシングの有用性を知った.
「圧縮センシング」という言葉自体は初めて聞きましたが、講義を通して導入(基礎的な部分)から丁寧に説明してくださったので理解しやすくどのようなものなのか、大まかに知ることが出来ました.
必要な情報を得るのに最小の信号だけがあれば良いという明快な概念に対して、どのような数理を用いるのかという関係を分かりやすくのみこむことが出来ました.
スパースな信号を作成するためにどのような手法があるかという部分は特に我々の生活のなかにもあるワードと関係しており、圧縮センシングという言葉自体は知らな会った私にも身近な存在であることを実感しました.
また変換基底を作るという点は経験、知見と言った一見数学と無関係の部分が密接に関わっていることに意外性を感じ、大変興味の湧く内容でした.
大関先生のお話の仕方は大変聞きやすく、面白かったです.ありがとうございました.

物性若手夏の学校分科会アンケート(質問、重複を除く)

自分のHDDに危機を感じました.
モチベーションが分かりやすかったです.
すごくよかったと思います.
物理の応用は興味深いと思いました.
テンポがよかったです.分かりやすく聞けました.
とても分かりやすい.
HDDという身近なものと統計力学の繋がりが面白かった.
とても楽しめました.
興味のある内容で非常に参考になった.
うまい.
次元性が利いているのは興味深いです.
専門外の人にもわかるプレゼンだったと思います.
統計力学の新たな可能性に興奮した.
全く飽きる事がなかった.
ノイズの具体的なイメージが得られてよかったです.
分かりやすかった.
初めて聞きました.面白そうです.
テンポがよくてとても印象的でした.
Audienceをひきつけるやり方はさすがです.

振動・波動

3時間で先生はいつも何本のチョークを使っているのか気になりました笑
苦手だった波のグラフが描けるようになりました.
公式を覚えなくてもいいやり方を教えてもらえたので、問題に取り組みやすくなりました.
友達に勧められ受講したところ分かりやすく大変よかったです.
今回の授業でおお!そういうことか!と納得する事が多くてとても楽しかった.
もう少し授業のペースを落として欲しい.些細な応えも書いてほしい.
途中のこまい雑談が面白かったです.
物理が楽しくなってきました.
黒板の晩所が印象に残りやすいので復習する時にとても理解しやすい.
波のグラフの描き方や合成の仕方がとても分かりやすかった.楽しかった.
もう少しゆっくり解説してほしいです.
分かりやすかったです.
大変分かりやすかったです.
黒板のレイアウトがすごくよかったです.そのまま写すと復習もしやすくよく理解できるので今後、先生の授業を受ける人にも是非「”そのまま”写すべき」と伝えるといいと思います.

電磁気学

分かりやすい授業でよかったです.
今まで苦手だった電磁気が得意になれそうです.
大関先生の授業は”横綱”級でした.
最初の授業の時に革命が起きました.
最高の授業です!!
大事な部分を難解も教えてくれるので分かりやすくてよいです.
とても質問しやすいです.
大変面白いと思います.
力学の分野についても復習できてよかったです.
同じ解き方でどの問題も解けるということを知れてよかったです.
説明・解説が私にとってははやすぎるので、もっと説明して欲しいです.
黒板を写しながら先生の説明を聞いていると少しペースが間に合わないので、説明を少し遅くして欲しい.説明はとても分かりやすかったです.
すごい.
めちゃめちゃ分かりやすかったです.

熱力学

熱力学の解き方に感動しました.より効率的で本質をついたような解き方をできるようにします.
物理って…面白いですね.先生は…楽しい人ですね.
分かりやすくかつ心身ともに燃えてくるような授業でした.
先生の授業受けるたびに物理がどんどん好きになっていっているのが実感できます.

連絡先

郵便番号980-8579
仙台市青葉区荒巻字青葉6-3-09
東北大学 大学院情報科学研究科 応用情報科学専攻 応用情報論技術講座 物理フラクチュオマティクス論分野
居室:電子情報システム・応物系3号館 4F 409号室
TEL:022-795-5846
FAX:022-795-5899 (秘書室)
e-mail address: mohzeki “at” tohoku.ac.jp




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