Our Mission
科学技術の方法論は，実験・理論・計算科学・データサイエンスへと拡張してきました．20世紀後半に数値解析を核とする計算科学が第三の柱となり，2000年代後半には大量データから規則性を抽出する人工知能(AI)が第四の柱として定着しました．いまや仮説生成をAIが担い，検証をロボットや計算科学が担うAI駆動科学 (AI for Science) が台頭し，大規模言語モデル(LLM)がその中核をなす．この第三→第四→第五のパラダイムシフトは加速しており，10年後の技術は予測しづらい一方で，大きな機会が生まれています．
Cyber-Physical Intelligence Labのミッションは，モデルベース(第三：計算科学)とデータ駆動(第四：データサイエンス)を活用し，AI for Science (第五：AI駆動科学)の力も取り入れながら，実機システムに埋め込まれた知能(Embedded Intelligence)を実現することです．Digital Twins/物理AIとその関連技術を基盤として深化させ，宇宙システムや地上設備を対象に，従来の“支援”を超える新しいシステムの創出を目指します．JAXAとの協働による実証を通じて，技術の検証と社会実装の両立を図ります．
What You’ll Learn Here
“解く力” < “問う力”
目の前の課題を片づける“解く力”に加えて，課題そのものを発見し定義する“問う力”が現代では求められています．
まずは基礎体力としての“解く力”を鍛えます．本研究では，モデル化技術(モデルベース／データ駆動／ハイブリッド)とその信頼性確認(V&V／UQ)，実稼働システムへの同期技術(データ同化)，意思決定と自律運用に直結する健全性予測及び管理(PHM)や最適化を中心に据えます．研究は，基礎と現場のバランスを取りつつ進めることを目指します．また，学会活動や産学官連携(JAXA を含む)を通じて，多様な研究環境・文化・専門を束ねる協働力を養っていただきます．
“解く力”を身につけながら，“問う力”を鍛えます．本質を問う – 問題は何か，何を明らかにするのか，誰のための価値か，制約は何か．つねにアンテナを張り，仮説を立て(モデリング)，定量的な評価指標(目的関数)を設計し，代替案を並走させて検証します．社会的倫理観も求められることが多く，安全性・信頼性はもちろん，公平性と説明可能性までを考慮しなければなりません．
修士で卒業する場合は2年と短いですが，モデリングを中核に据えた“解く力”を土台に，社会課題を“問う力”を修練できる研究室としたいと考えております．