- Q : Pourriez-vous expliquer votre sujet de recherche actuel de manière simple à comprendre ?
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Mon thème de recherche est l'optimisation combinatoire. De nombreux problèmes peuvent être exprimés sous forme de problèmes impliquant des éléments tels que le placement, l'ordre et l'allocation (optimisation combinatoire), comme l'agencement des colis pour maximiser le taux d'emballage lors du chargement dans un camion, ou l'ordre dans lequel les coursiers doivent se rendre chez les clients et livrer les colis. Mes recherches visent à développer des méthodes d'optimisation pour ces modèles.
- Q : Qu’est-ce qui vous a motivé à commencer vos recherches ?
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- J'ai toujours aimé les mathématiques, mais je m'intéressais davantage à l'ingénierie, qui applique les mathématiques à la création de choses utiles à la société. À mon arrivée à l'université, un nouveau département, le Département d'Informatique, a été créé, regroupant le Département de Génie Mathématique et le Département de Génie de l'Information. J'ai choisi ce département car je pensais qu'il correspondait à mes centres d'intérêt et aux tendances actuelles. J'ai intégré un laboratoire de recherche sur l'optimisation combinatoire, et mon mémoire de fin d'études portait sur les problèmes de planification de livraison. J'ai ensuite poursuivi mes recherches sur l'optimisation combinatoire et les problèmes de planification de livraison, et je continue de le faire aujourd'hui.
- Q : Quels sont les défis que rencontrent vos recherches, et qu'est-ce qui les rend intéressantes et enrichissantes ?
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Le plus difficile est de déboguer la programmation. C'est bien si elle fonctionne correctement, mais si ce n'est pas le cas, il faut examiner chaque ligne pour trouver ce qui ne va pas. Si le programme comporte 1 1 lignes, il faut examiner chaque ligne dans l'ordre.
Même si le programme fonctionne correctement, il faut encore réaliser de nombreuses expériences par la suite. Il est difficile de créer une méthode parfaite ; la difficulté réside donc dans la comparaison des résultats expérimentaux obtenus avec différentes méthodes et de grandes quantités de données numériques afin de déterminer leur pertinence.
Ce qui est intéressant, c'est que l'on peut transformer ses idées en programmes et les mettre en œuvre immédiatement. Il suffit d'un ordinateur, donc pas besoin de quelqu'un pour vous aider ou collecter des données ; une fois que l'on sait programmer, on peut le mettre en œuvre immédiatement. C'est amusant de voir comment ça fonctionne, et c'est gratifiant d'obtenir les résultats escomptés, et cela peut même être utile à la société. Je pense que c'est ce qui le rend si gratifiant.
- Q : Parlez-nous de l’avenir de cette recherche.
: À court terme (1 à 2 ans à partir de maintenant) et à long terme (jusqu'à 10 ans à partir de maintenant)
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Les problèmes du monde réel sont décrits dans des modèles mathématiques et des solutions sont conçues pour ces modèles, mais à mesure que les conditions du monde réel changent, les paramètres du problème changent également. Récemment, il est devenu facile d'obtenir une variété de données à l'aide de capteurs, etc., il est donc devenu possible de créer des modèles mathématiques qui utilisent ces données.
Je pense qu'à l'avenir, avec l'évolution de la conduite autonome, la façon dont les problèmes se poseront évoluera encore davantage. Par exemple, si la baisse de la natalité et la dépopulation progressent, les écoles primaires deviendront inutiles et des maisons de retraite pour personnes âgées seront nécessaires à leur place, de nouveaux problèmes d'optimisation surgiront, comme le choix des écoles à fermer et des emplacements pour la construction de nouvelles maisons de retraite. Je pense que nous devrons tenir compte de ces nouveaux problèmes. - Q : À quels ODD vos recherches peuvent-elles contribuer ?
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Objectif 9 : Construire des infrastructures, promouvoir l'industrie et innover
Je crois que la conception de méthodes d’optimisation pour les modèles mathématiques qui représentent des problèmes du monde réel contribue à la recherche fondamentale sur les problèmes d’optimisation dans des contextes industriels réels. - Q : Quels sont les avantages de faire de la recherche à l’Université des sciences et technologies marines de Tokyo ?
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Le département de logistique et d'ingénierie de l'information compte des spécialistes qui mènent des recherches axées sur la logistique.
Je suis convaincu que de nombreux aspects de la logistique peuvent être optimisés, notamment les problèmes de planification des livraisons et d'allocation. Je suis convaincu que mener des recherches au sein d'un groupe de chercheurs en logistique constitue un environnement propice à la recherche sur l'optimisation logistique. - Q : Quelles sont vos priorités et vos politiques lorsque vous menez des recherches ?
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- Mon objectif est de concevoir des modèles mathématiques et de développer des méthodes d'optimisation utiles à la société. Je vérifie également soigneusement la validité des preuves mathématiques, des algorithmes et de la programmation. Même si je pense bien faire quelque chose, il y a un risque de se tromper. J'essaie donc d'avancer en vérifiant soigneusement chaque étape pour éviter cela.
- Q : Comment vous ressourcez-vous lorsque vous êtes fatigué(e) par vos recherches ?
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- Je bois du café. Je fais aussi des promenades et je vais au restaurant. Avant, je nageais, mais je n'ai pas nagé du tout ces derniers temps.
- Q : Quel message souhaiteriez-vous transmettre aux personnes qui souhaitent devenir chercheurs ?
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Je pense que ce que l'on étudie est la chose la plus importante.
Je crois que si vous trouvez des recherches qui répondent à des besoins sociaux et sur lesquelles vous prenez plaisir à travailler, vous pourrez mener une vie heureuse en tant que chercheur.
