大学院
過去（2020年度）の授業の情報です
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最終更新日：2025年4月21日
授業計画や教室は変更となる可能性があるため、必ずUTASで最新の情報を確認して下さい。
UTASにアクセスできない方は、担当教員または部局教務へお問い合わせ下さい。
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物理化学特論II
物理化学特論Ⅱ
Advanced Physical Chemistry Ⅱ
5/21(木)
RENZ Franz教授(ライプニッツ大学) Prof.RENZ Franz(Leibniz University Hannover)
6/26(金)
小松崎 民樹 教授（北海道大学) Prof. KOMATSUZAKI Tamiki (Hokkaido University)
To bridge information science and measuremental science has often provided some different approaches in measurements, e.g., compressed sensing. However, most approaches are regarded as “one-way bridge” so that data acquired by a measurement are fed into information science (post-analyzed) after measurements are accomplished. In this course, you will learn recent studies combined reinforcement learning so-called Bandits algorithm with spontaneous Raman measurements, which aims at accelerating the measurements by designing and generating optimal illumination pattern “on the fly” during the measurements.
情報科学と計測科学の融合は圧縮センシングに代表されるように計測に新しい手法を提供している。しかしながら、殆どのアプローチは計測により得られたデータを情報科学的手法により解析させるといったように一方向的なものが多い。この授業では、バンディット手法と呼ばれる強化学習と自発ラマン分光を融合した我々の最近の研究を紹介し、照射光パターンをデザインし、on-the-flyで計測中にフィードバック制御することで計測迅速化を達成する計測手法を学ぶ。
RENZ Franz教授(ライプニッツ大学) Prof.RENZ Franz(Leibniz University Hannover)
6/26(金)
小松崎 民樹 教授（北海道大学) Prof. KOMATSUZAKI Tamiki (Hokkaido University)
To bridge information science and measuremental science has often provided some different approaches in measurements, e.g., compressed sensing. However, most approaches are regarded as “one-way bridge” so that data acquired by a measurement are fed into information science (post-analyzed) after measurements are accomplished. In this course, you will learn recent studies combined reinforcement learning so-called Bandits algorithm with spontaneous Raman measurements, which aims at accelerating the measurements by designing and generating optimal illumination pattern “on the fly” during the measurements.
情報科学と計測科学の融合は圧縮センシングに代表されるように計測に新しい手法を提供している。しかしながら、殆どのアプローチは計測により得られたデータを情報科学的手法により解析させるといったように一方向的なものが多い。この授業では、バンディット手法と呼ばれる強化学習と自発ラマン分光を融合した我々の最近の研究を紹介し、照射光パターンをデザインし、on-the-flyで計測中にフィードバック制御することで計測迅速化を達成する計測手法を学ぶ。
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
35606-0015
GSC-CH5104L3
物理化学特論II
集中
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講義使用言語
日本語/英語
単位
1
実務経験のある教員による授業科目
NO
他学部履修
可
開講所属
理学系研究科
授業計画
5/21(木)
RENZ Franz教授(ライプニッツ大学) Prof.RENZ Franz(Leibniz University Hannover)
6/26(金)
小松崎 民樹 教授（北海道大学) Prof. KOMATSUZAKI Tamiki (Hokkaido University)
1) We first define the information we aim at knowing such as the question of whether the sample to be measured includes cancer cells or not. We construct a descriptor to quantify the likelihood as a function of Raman signal.
2) We learn the basic idea of Bandits algorithm: By referring the set of Raman spectra sparsely distributed over pixels, we feed the optimal condition (i.e., illumination point distribution) back to the Raman measurement system so that we can accelerate to identify whether the sample includes at least one cancer cell or no cancer cells.
第一に、サンプルが癌細胞を含むか否かといった問いに応える情報を定義し、その尤度をラマンシグナルの関数として定量する記述子を学ぶ。第二に、計測に沿ってon-the-flyで最適な照射パターンを算出し、それを計測系にフィードバックし、計測迅速化を実現するための強化学習のアルゴリズムを学ぶ。
授業の方法
講義（集中講義）Intensive Lecture
成績評価方法
出席とレポート Attendance and Report
教科書
特になし
参考書
特になし
履修上の注意
開講日など詳細は、以下の化学専攻ＨＰを確認してください。
Please refer to the below link for details about lecture date.
http://www.chem.s.u-tokyo.ac.jp/*****
