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大学院総合文化研究科所属の下记2名の教员が、令和8年度科学技术分野の文部科学大臣表彰（若手科学者赏）を受赏しました。
受赏した2名の业绩内容は以下のとおりです。

【业绩名】「人间らしい言语処理モデルの开発に関する研究」
　自然言語処理は、大規模言語モデル（large language model、LLM）の恩恵を受けて急速に発展していますが、その高い性能の代償として、LLMには解釈性?汎化性?効率性など様々な問題が指摘されています。
　大関准教授は、これらの问题を解决するため、自然知能研究としての言语学?认知科学と人工知能研究としての自然言语処理を融合することで、信頼される础滨の基盘技术として、人间らしい言语処理モデルを开発しています。
　本研究成果は、合计41件の论文として発表?出版され、合计17件の学会赏を受赏しており、人间らしい言语処理モデルを社会実装することで、人间と础滨が相利共生する人间中心の础滨社会の実现に贡献すると期待されます。

【主要论文】
"Targeted Syntactic Evaluation on the Chomsky Hierarchy", Proceedings of the 2024 Joint International Conference on Computational Linguistics, Language Resources and Evaluation (LREC-COLING), 15595-15605, 2024. Best Paper Award
"Modeling Hierarchical Syntactic Structures in Morphological Processing", Proceedings of the Workshop on Cognitive Modeling and Computational Linguistics (CMCL), 43-52, 2019. Best Paper Award
 

【业绩名】「量子情报処理における量子リソースの理论研究」
　髙木准教授は、量子情報処理において本質的な役割を果たす量子的特徴量に関する理論研究を推進し、量子計算や量子通信といった先端技術の性能限界を明らかにする枠組みを開発しました。 量子情報処理では、量子もつれや重ね合わせといった量子特有の性質が「量子リソース」として機能し、古典的手法では達成できない性能向上を可能にしますが、それらの量の定量的な理解に関しては、未だに多くのことが分かっていません。
　髙木准教授は、これら多様な量子リソースを统一的に扱う「一般リソース理论」を构筑し、个别に研究されてきた量子特徴量の背后にある普遍的な构造を明らかにしました。この成果により、あらゆる量子リソースがどのような情报処理タスクにおいて有用であるかを定量的に理解することが可能となりました。また、この考え方を応用することで、量子计算の実用化における重要课题であるノイズ対策についての根本的な限界を情报理论の视点から明らかにしました。
　本研究の成果は、量子力学の操作的な侧面からの基础的な理解の発展に寄与するだけでなく、将来的な量子コンピュータの设计や効率的な量子アルゴリズムの开発に理论的指针を与えることが期待されます。

【主要论文】
General Resource Theories in Quantum Mechanics and Beyond: Operational Characterization via Discrimination Tasks, Physical Review X誌、vol.9、031053 (2019)
Operational Advantage of Quantum Resources in Subchannel Discrimination, Physical Review Letters誌、vol.122、140402 (2019)
Universal Sampling Lower Bounds for Quantum Error Mitigation, Physical Review Letters誌、vol.131、210602 (2023)