研究支援情報

JST BOOST次世代AI人材育成プログラム（若手研究者支援）申請支援

BOOST次世代AI人材育成プログラム（若手研究者支援）とは

「国家戦略分野の若手研究者及び博士後期課程学生の育成事業（BOOST）」は、緊急性の高い国家戦略分野における人材育成及び先端的研究開発を推進する事業です。本事業における「次世代 AI 人材育成プログラム（若手研究者支援）」では、次世代 AI 分野（AI 分野および AI 分野における新興・融合領域）を担う優秀な若手研究者の研究課題を公募により選定し、日本の国際競争力の抜本的強化を図るプログラムです。

公募情報はJSTのウェブページをご覧ください。

京都大学をクロスアポイントメント先として検討されている研究者の方は「1．」「2．」をご覧ください。
京都大学ご所属でBOOSTに申請される研究者の方は「3．」をご覧ください。

1．本プログラムにおける受入れフロー

2．本プログラムにおける受入れ可能な研究室等一覧

こちらの一覧に記載のない研究室においてもご連絡・調整は可能です。
また、本一覧はクロスアポイントメントを確約するものではありません。

部局名・研究室名	主な研究内容	WEBページ・連絡先
文学研究科地理学専修（植淵研究室）	当研究室では、都市や健康に関する地理学研究とともに、社会調査データや地理情報の収集・分析の方法論に関する研究を進めています。景観画像や地図画像の解析、また地理情報の生成などにAIがどのように活用できるのか（またはできないのか）を探りたいと考えています。	https://www.bun.kyoto-u.ac.jp/geography/ 連絡先 : hanibuchi.tomoya.8z[at]kyoto-u.ac.jp ※[at]は、@に変更してください。
理学研究科物理学・宇宙物理学専攻素粒子論研究室	物理学とAIを融合する「学習物理学」を研究しています。特に、学術変革領域研究(A)「学習物理学の創成」の本部として本研究室は機能しており、関連するAIや物理学の教員、学生が在籍しています。	https://mlphys.scphys.kyoto-u.ac.jp 連絡先 : koji[at]scphys.kyoto-u.ac.jp ※[at]は、@に変更してください。
医学研究科臨床医学系・脳神経外科学	脳神経外科学講座では、脳腫瘍、もやもや病、脳動脈瘤、動脈硬化、下垂体腫瘍などの診療情報、画像情報、遺伝子情報において機械学習の手法を応用し、これまで見出すことが困難であった病態、治療成績、予後予測の同定に挑戦しています。これらの発見から、さらに他施設のDiagnosis Procedure Combination（DPC）データやMID-NET（医療情報データベース）を用いた研究へと発展する計画です。	https://neurosur.kuhp.kyoto-u.ac.jp/
医学研究科人間健康科学系専攻知能医工学分野	本研究室では、生体知識と医用画像を対象とした数理とデータ科学、人工知能(AI)や機械学習のイメージング・診断・治療への応用に関する研究を行っています。	https://ibme.hs.med.kyoto-u.ac.jp/
医学研究科社会健康医学系専攻社会疫学分野	対象者の社会属性や生活背景の特徴に基づく医療や福祉的ケアの提供（precision public health）のためのデータツールの開発と実装、その効果（健康への効果、健康格差是正効果）の検証をしています。	https://socepi.med.kyoto-u.ac.jp/
医学部附属病院医療情報企画部	医療情報を活用したAIや、AIを活用した臨床業務支援等に関する研究を実施しています。	http://medinfo.kuhp.kyoto-u.ac.jp/
医学研究科がん免疫総合研究センター	公共データベースで公開されているがん免疫療法の臨床試験データを用いて、AIを組み込んだ解析により、がん免疫療法の有効性を規定する因子を発見する。自施設で症例数が十分といえる臨床試験を組み、かつ、良質なデータを収集することは、時間、コスト、マンパワーの点で実現が困難であるが、既に公開されているデータをＡＩと組み合わせれば、従来では実現できなかった研究が可能となると期待される。	https://www.ccii.med.kyoto-u.ac.jp/ 連絡先 : takaken[at]kyoto-u.ac.jp ※[at]は、@に変更してください。
工学研究科マイクロエンジニアリング専攻マイクロバイオシステム分野	当研究室は、マイクロ加工技術を基盤に生体模倣システム（MPS: Microphysiological Systems）の研究に取り組んでいます。腎臓、呼吸器、肝臓、脳などを対象に、オルガノイドやスフェロイドを用いた血管網との共培養や上皮組織を介した薬剤透過性の評価を通じて、血管生物学、発生生物学等における基礎研究、再生医工学、生体組織工学、薬理学などへの応用を目指しています。血管新生や血管網形態の評価、上皮組織やオルガノイドの形態評価においてAIを活用しており、AI×ライフサイエンス×モノづくり技術を実践しています。	https://www.mbsys.me.kyoto-u.ac.jp/
工学研究科化学工学専攻ソフトマター工学分野	ソフトマターの計算機シミュレーションにAIや情報科学的手法とを融合することで、機械学習による物理モデルの最適化，及びPhysics-informed machine learning（物理法則を組み込んだ機械学習）に基づくデータ駆動形のモデリングに取り組んでいる。	https://sm.cheme.kyoto-u.ac.jp/
工学研究科電気工学専攻生体機能工学研究室	計測技術（MEG, MRI等）と統計的推論の融合による時空間分解能の限界突破	https://bfe.kuee.kyoto-u.ac.jp/ 連絡先 : yoshii.kazuyoshi.3r@kyoto-u.ac.jp ※[at]は、@に変更してください。
工学研究科マイクロエンジニアリング専攻マイクロバイオシステム分野	機械構造物や各種デバイスの最適形状を導出し抜本的に性能向上を行う方法として構造最適化があります。構造最適化はこれまで純粋な力学と数学に則った方法により行われていますが、機械学習や生成AIの活用によりそのプロセスを大きく変革できる可能性があります。本研究室では、そのような、情報学と力学の融合による新しいモノづくりの方法を研究しています。	https://www.osdel.me.kyoto-u.ac.jp/index.html
工学研究科機械理工学専攻機械機能要素工学研究室	AIを使ったトライボロジー表面または潤滑剤設計	http://www.elem.me.kyoto-u.ac.jp/index-j.html
農学研究科農学専攻・育種学分野	コムギの研究をしています。ゲノム情報と表現型情報、そして遺伝子発現情報に基づいて、農業上有用な形質の予測、作物デザインを目指しています。	https://www.ikushu.kais.kyoto-u.ac.jp
農学研究科地域環境科学専攻・農業システム工学研究室	「農業システム工学分野」では、複雑かつ多くの要素が有機的な繋がりを有する食料生産現場、農業現場をシステムとしてとらえ、バイオマス、エネルギー、資源、データサイエンス、圃場センシング、環境制御による植物応答、循環型食料生産、世代間倫理の視点から教育や研究を進めています。	https://www.energy.kais.kyoto-u.ac.jp/ 連絡先 : noguchi.ryozo.8j[at]kyoto-u.ac.jp ※[at]は、@に変更してください。
情報学研究科知能情報学コースコンピュータビジョン分野	本研究室では、コンピュータビジョン、すなわちコンピュータに視覚知能を与えるための理論的基盤とその実装、ならびに、そこから得られる知見の人間の視覚知能の解明への応用に関する研究をおこなっています。主に機械学習や光学を道具とし、単純に画像や映像を効率的に消費するための手段にとどまらない、ただ見るだけではなく、知覚として「視る」ためのコンピュータビジョンの実現を目指しています。特に「人を視る」「物を視る」「よりよく見る」、すなわち見た目に映された人の内面や考えを推し量るための視覚情報処理、物の見えから手繰りうる、行動を起こすための環境や物体属性の推定、さらには今まで得難かった視覚情報を復元抽出するための技術の開発を三つの柱として研究を進めています。	http://vision.ist.i.kyoto-u.ac.jp/
情報学研究科通信情報システムコースコンピュータアルゴリズム分野	本研究室代表の湊は、科研・学術変革(A)「社会変革の源泉となる革新的アルゴリズム基盤の創出と体系化」の領域代表、およびJST先端国際共同研究推進事業(ASPIRE) AI・情報分野「離散数学、グラフアルゴリズム、グラフ理論の横断的研究」の主たる共同研究者を務めており、AIの性能にも深く関わるアルゴリズムの理論と応用の研究を行っています。	https://www.lab2.kuis.kyoto-u.ac.jp/ 連絡先 : minato[at]i.kyoto-u.ac.jp ※[at]は、@に変更してください。
情報学研究科システム科学コース統計知能分野	人工知能やデータサイエンスの基礎となる統計学や機械学習を融合する形でのデータ駆動型の帰納的推測や「統計的方法論による理解や思考」の探求を目指す。統計学、機械学習の手法や、自然言語処理、生命科学へ数理的アプローチで取り組む。	http://stat.sys.i.kyoto-u.ac.jp 連絡先 : shimo[at]i.kyoto-u.ac.jp ※[at]は、@に変更してください。
情報学研究科システム科学コースコンピュータアルゴリズム分野	製造および医療・ヘルスケアを対象に、AI技術の開発・活用に取り組んでいます。製造分野では、デジタルツインの構築・活用による製造DXの実現およびエネルギー消費量・CO2排出量の最小化を含む環境負荷の低減、さらにデジタルツインの核となる物理モデルを文献情報等から自動構築するAIの開発などに取り組んでいます。また、医療・ヘルスケア分野では、ウェアラブル計測デバイスや検診データなどを用いて、様々な疾病を予測・判別する技術の開発、疾病の要因を明らかにする因果推論、バイオマーカーの探索などを行っています。これらの研究活動を通して、より良い社会の実現に貢献することを目指しています。	http://human.sys.i.kyoto-u.ac.jp/ 連絡先 : manabu[at]human.sys.i.kyoto-u.ac.jp ※[at]は、@に変更してください。
情報学研究科通信情報システムコース集積システム工学講座	AIを用いた集積回路設計や設計技術、AIを効率的に実行するハードウェア設計を中心として、エッジAI向けのアプリケーション実装、量子化ニューラルネットワークを用いたロボット制御、LiDARやWiFiを用いた人間行動認識、準同型暗号を用いた推論システム実装や AIシステムの高信頼化などにも取り組んでいます。	https://vlsi.cce.i.kyoto-u.ac.jp/ 連絡先 : contact[at]easter.kuee.kyoto-u.ac.jp ※[at]は、@に変更してください。
生命科学研究科統合生命科学専攻細胞周期学分野	昨今の生命科学において大量に生み出される画像を効率よく解析するためのAI技術に興味があります。深層学習を使った画像のセグメンテーションなどを利用していますが、AIを使ったより発展的な取り組みにも興味があります。	https://sites.google.com/kyoto-u.ac.jp/cellcycle
エネルギー理工学研究所エネルギー構造生命科学研究分野	私たちの研究室では、木質バイオマスからエネルギー原料および化成品原料となる化合物を取得するために、新規の酵素をきのこから探索し、高付加価値化合物への改変を行っています。また、核酸医薬品としての可能性がある、特に非ワトソンークリック塩基対を多数含む未開拓核酸の取得を目指しています。これらの実験ベースの手法とAI技術を融合させることで、より効率的かつ革新的な研究成果を追求したいと思っています。私たちの目標は、持続可能なエネルギーと医薬品の新たな可能性を切り開くことです。	https://www.iae.kyoto-u.ac.jp/bio/ 連絡先 : katahira.masato.6u[at]kyoto-u.ac.jp ※[at]は、@に変更してください。
エネルギー理工学研究所プラズマエネルギー研究分野	将来のエネルギー源として期待されている磁場閉じ込め核融合プラズマにおいて、実験で得られた閉じ込め・輸送の特性に関する知見とAI・データ駆動科学の技術を組み合わせてプラズマ制御システムの開発と実証を進めている。	https://www.iae.kyoto-u.ac.jp/heliotronj/index.html 連絡先 : 0774-38-3451 nagasaki.kazunobu.4x[at]kyoto-u.ac.jp ※[at]は、@に変更してください。
フィールド科学教育研究センター森林育成学分野	高効率教師画像作成が特徴の画像識別AIの開発を行っています。この技術を用いて、海岸漂着ごみの検出、森林植生の識別、外来植物の発見など環境問題の解決に資する研究を行っています。ドローンとセグメンテーションAIによる森林資源の可視化にも取り組んでおり、林業の活性化や、炭素蓄積によるカーボンニュートラルの実現にも貢献しています。	https://fserc.kyoto-u.ac.jp/wp/reconnect/deepforest/ 連絡先 : ise.takeshi.5e[at]kyoto-u.ac.jp ※[at]は、@に変更してください。