共催企画「Workshop OT 2023 最適輸送とその周辺 – 機械学習から熱力学的最適化まで」

2023年3月15日(水), 16日(木), 17日(金)に、
最適輸送理論とその周辺分野に関する研究会「Workshop OT 2023 最適輸送とその周辺 – 機械学習から熱力学的最適化まで」を
東京大学本郷キャンパス山上会館2F大会議室にて、対面 (+ オンライン中継) にて開催いたします。

詳しくは下記、または研究会ウェブサイトをご覧ください。
http://park.itc.u-tokyo.ac.jp/itogroup/otworkshop/

会場のキャパシティに限りがございますので、参加を希望される方は、事前登録
http:/park.itc.u-tokyo.ac.jp/itogroup/otworkshop/index.php/registration/
に3/1までにご登録のほど、よろしくお願いいたします。
また人数が会場のキャパシティを超過する場合は、
会場ではなくオンライン中継での参加をお願いするかもしれませんが、どうぞご了承のほどよろしくお願いたします。
オンライン参加のためのＵＲＬと現地での参加の可否につきましては、登録された方に後日追ってご連絡差し上げます。
どうぞ奮ってご参加ください。

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Workshop OT 2023 最適輸送とその周辺 – 機械学習から熱力学的最適化まで
http://park.itc.u-tokyo.ac.jp/itogroup/otworkshop/
日時: 2023年3月15日(水), 16日(木), 17日(金)
場所: 東京大学本郷キャンパス山上会館 2F大会議室
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[会議趣旨]
最適輸送理論は数学, 物理学, 機械学習, 情報理論など幅広い分野にまたがる応用性の高い考え方である. たとえば, 画像やデータの類似度を定量化する手法として機械学習にも広く応用されるようになっている.
数学や物理学の分野においては流体力学や熱力学への応用が議論されており, 特に有限時間で熱力学的な散逸を最小化する問題と関連した研究が盛り上がりを見せている.
一方でコンピューティングデバイスや生体分子における電子や分子の輸送コストの最小化は, これまで他の分野でも議論されてきた問題であり, 様々な分野で独立に発展してきた概念との相互関係は興味深い問題である.
このような背景のもと本研究会では, 最適輸送理論の数理と物理, 機械学習, さらには生体分子や電気回路での熱力学的な最適化など, 数理とデバイスの両面から関連する国内の研究者を一堂に集めて, 相互に交流する機会を設けたい.

招待講演者(敬称略):
甘利 俊一 (帝京大学)
有賀 隆行 (山口大学)
今泉 允聡 (東京大学)
大泉 匡史 (東京大学)
岡野原大輔 (株式会社Preferred Networks)
神野 圭太 (Academia Sinica)
唐木田 亮 (産業技術総合研究所)
佐藤 竜馬 (京都大学)
高津 飛鳥 (東京都立大学)
高前田 伸也 (東京大学)
竹内 尚輝 (横浜国立大学)
田島 裕康 (電気通信大学)
田中 章詞 (理化学研究所)
Tan Van Vu (慶応義塾大学)
濱崎 立資 (理化学研究所)
包 含 (京都大学)
横井 祥 (東北大学)
吉岡 健太郎 (慶応義塾大学)
吉村 耕平 (東京大学)

暫定プログラム:
http://park.itc.u-tokyo.ac.jp/itogroup/otworkshop/index.php/program/

世話人:
(ホスト) 伊藤創祐 (東京大学)
鳥谷部祥一 (東北大学)
沙川貴大 (東京大学)