高信頼なシステムを、理論から。

フォールトトレラントシステム理論、ソフトウェア信頼性、性能評価。障害と向き合うための数理を研究しています。

研究内容

テストをいつ打ち切り、いつリリースするか。故障データから信頼性を推定する確率モデルの研究。

テストケースの自動生成からモデル駆動開発まで、開発の現場を支える技術。

大規模なマルコフ連鎖を高速に解く。位相型分布・マルコフ到着過程・EM アルゴリズム。

取替え・修理・点検をいつ行うべきか。確率過程に基づく最適予防保全の理論。

ソフトウェア若化、チェックポイント、クラウドや 5G ネットワークの性能・可用性評価。

マルウェアの分類と脆弱性の検出に、機械学習と確率モデルの両面から取り組む。

じゃんけんを題材に、マルコフ連鎖と強化学習を体験できます。人の手の癖を学習する AI と対戦し、統計がリアルタイムに変わる様子を確かめられます。

棒を倒さないように台車を動かす、制御の古典的な題材です。強化学習のエージェントが試行を重ねて上達していく過程を観察できます。

センサをどこに置けば地域を確実に見守れるかを、二分決定図（BDD）で厳密に評価します。センサを動かすと信頼性が即座に再計算されます。計算はすべてブラウザ内で実行されます。