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．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」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．総合研究推進本部における本事業の申請支援」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。
2025/5/30 更新情報
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部局名・研究室名 |
主な研究内容 |
WEBページ・連絡先 |
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文学研究科 |
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。 |
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文学研究科 |
本研究室では、子どもの認知・社会性・脳発達の研究を進めています。広く子どもの発達とAIの関係について検討したいと考えています。 |
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理学研究科 |
物理学とAIを融合する「学習物理学」を研究しています。 |
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理学研究科 |
トポロジカルデータ解析 |
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医学研究科 |
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。 |
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医学研究科 |
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。 |
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医学研究科 |
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。 |
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医学部附属病院 |
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。 |
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医学研究科 |
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。 |
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工学研究科 |
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。 |
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工学研究科 |
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。 |
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工学研究科 |
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 |
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工学研究科 |
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。 |
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工学研究科 |
AIを使ったトライボロジー表面または潤滑剤設計 |
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工学研究科 |
AIを活用した太陽電池の新規材料系の開拓や、低コスト作製法の提案、また、新動作原理やセル構造の検討といった研究を行っています。また、水素貯蔵材料について、水素の吸脱着ダイナミクスのモデリングを通し、律速素過程の理解から系全体としての水素吸着・吸収速度を大幅に高めるような新規工学手法の導入などについて検討しています。他にも、宇宙での高品質半導体材料・高性能デバイス製造の検討や、核融合発電システムに向けたナノ材料工学の研究、情報熱力学の基礎的検討および応用、複雑流体に対するマルチスケールな流動予測手法の開発といった研究に取り組んでいます。 |
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工学研究科 |
回路設計やサイバーフィジカルシステムとしてのネットワークに関して、AIの利用を進めています。 |
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工学研究科 |
当研究室では、ロケットエンジン、航空エンジン、および電源用ガスタービン等の燃焼器を対象に、燃焼数値解析技術の高度化に関する研究を行っています。特に、近年では、様々なAI技術を、乱流燃焼のメカニズム解明やそのモデルの高精度化、さらには、燃焼計算の高速化やビックデータ処理に役立てるための基礎研究、応用研究を進めています。 |
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工学研究科 |
量子力学・統計力学・情報理論等に基づく化学反応、光過程に関する分子系の理論・計算研究 |
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農学研究科 |
コムギの研究をしています。 |
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農学研究科 |
「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。 |
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農学研究科 |
AIと分光センシング技術を活用し、農産物の鮮度や細胞内の水の状態を非破壊で可視化する手法を探求しています。いのちの変化を「超感覚」で捉え、食の無駄を減らし、持続可能な農業と地球の健康を支える未来を目指しています。 |
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情報学研究科 |
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。 |
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情報学研究科 |
「超高速アルゴリズム技術と人工知能・知識処理への応用」 |
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情報学研究科 |
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。 |
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情報学研究科 |
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。 |
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情報学研究科 |
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。 |
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情報学研究科 |
京都大学・谷口研究室では、人間と共生可能なAI・ロボットの創成を目指し、記号創発ロボティクス、コミュニケーション創発、マルチモーダル言語理解などの研究に取り組んでいる。確率的生成モデルや自由エネルギー原理に基づく予測学習を活用し、実環境に適応する知能の仕組みを探求している。実ロボット・シミュレーションによる検証とともに、人間を系に含んだマルチエージェント環境における言語・概念の創発過程を理解し、脳に学ぶ人工知能や意識研究と接続する試みも行っている。 |
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情報学研究科 |
大木研究室は、高速性、信頼性、柔軟性を兼ね備えたネットワークの研究開発を行っています。理論から実装まで幅広いアプローチで取り組んでいます。代表的な研究テーマは、光ネットワーク、 ネットワークのソフトウェア化/仮想化、及び、高信頼なネットワーク設計・制御です。 |
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情報学研究科 |
Web、ソーシャルメディア、インターネット上のクラウドからの情報の収集、抽出、検索、分析に関する技術の研究を行っています。その中で、LLMやGNN等のAI技術を活用するとともに、これらのAI技術をさらに発展させる研究も行っています。 |
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情報学研究科 |
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。 |
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情報学研究科 |
我々は伝統的に自然言語処理というAIの一分野に取り組んでおり、近年は大規模言語モデルの構築、原理解明、応用に力を入れています。動くシステムを作ることを通じて言語、人間、人間集団の仕組みを解明することと、それに基づく社会応用を目指しています。 |
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生命科学研究科 |
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。 |
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生命科学研究科 |
本研究室では、遺伝子発現などの細胞機能の光操作技術を使った摂動実験と、マルチオミクス的な統合的な解析を行っております。生命情報解析教育センター(CeLiSIS)に所属し、各種ビッグデータのマイニングやそれらの情報解析を実施しています。今後は、データ解析だけでなく実験デザインやデータ取得の過程にもAIを取り入れた、新しい生命科学の研究手法を構築し、次世代の生命科学研究を展開することを目指しています。 |
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エネルギー理工学研究所 |
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。 |
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エネルギー理工学研究所 |
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。 |
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学術情報メディアセンター |
社会基盤工学の分野でAIや機械学習、データ同化を用いた研究テーマに取り組んでいます。特に地盤に関連して盛土、切土、トンネル、構造物基礎などの設計、施工、維持補修に関連したテーマで受け入れが可能です。前任の横浜国大では「ICT技術×土木工学のイノベーションを牽引できる高度国際人材育成プログラム」の受入教員として留学生の受入も行ってきました。 |
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フィールド科学教育研究センター |
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。 |
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国際高等教育院 |
医学部附属病院と連携して、AIを用いた予後予測や診療支援、費用対効果分析などに加えて、生成AIの実装評価などを行っています。 |
3．総合研究推進本部における本事業の申請支援
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