研究内容
長尾 智晴
森 辰則
我々は、大量の文書を対象として、言葉で記されている情報を利用者が容易に活用できるようにする仕組みについて研究を行っています。質問応答、自動要約、情報抽出、情報検索といった自然言語処理を基盤技術とし、知的情報アクセスシステムを高度化することが目標です。特に近年では、大規模言語モデルの利活用に関する検討を行っています。例えば、Think from Wordsと名付けた方法論においては、個々の語の意味を言語モデルに考えさせることにより、それを含む文章全体に対する処理精度が向上することを示しています。また、企業と共同研究を行うことにより、企業等が蓄積しているノウハウの文章を対象とし、そこに現れる知識の抽出・要約・可視化を大規模言語モデルを利用して行う仕組みを検討しています。
岡嶋 克典
安本 雅典
最近の研究：
- オープン化された共有プラットフォーム技術のマネジメント
- オープン技術に関する企業のイノベーション戦略
- 技術やデータのオープン化に関わるコミュニティとエコシステムのガバナンス
- 企業内外にわたる技術や知識の構造的分析 等
富井 尚志
白石 俊彦
島 圭介
ヒトは非常に複雑かつ高度な情報処理システムであり，多種多様なメカニズムによって成り立っています．
当研究室では，ヒトの活動にともなって生じる生体信号（筋電図，筋音図，脳波やバイタルなど）を適切にかつ効果多的に計測・評価して活用することで，効果的にヒトを支援する新しい技術の研究開発を実施しています．
これらを実現するコア技術が，「高速＆高精度にパターン識別を実現する人工知能モデル」です．特に，医療や福祉，産業分野などへの応用を目指し，確率モデルを導入した新しいニューラルネットやサポートベクタマシンなどのパターン認識モデルを研究し，人間らしい，人間を超える人工知能の開発を目指しています．また，ニューラルネットや様々なシステムを１チップ化することを目指し，FPGAを用いたハードウェア実装を行っています．
- 確率的なパターン識別を実現するニューラルネットモデル
- 余事象分布を導入した未学習クラス推定モデル: 未知を知るAI
- ハードウェア実装を思考したパルスニューロンモデル
- FPGAを利用した進化型ニューロンチップ
白川 真一
本研究室では，「人工知能」や「知能情報処理」と呼ばれる分野の研究をしており，基礎アルゴリズムの開発とそれらの実問題への応用の両面から研究を進めています．また，学内，他大学，企業の研究者との共同研究も積極的に実施しています． 以下にこれまでの研究成果や研究テーマの例を挙げますが，これらに限らず機械学習，深層学習，進化計算，コンピュータビジョン，それらの各種応用などの人工知能に関するテーマに取り組んでいます．
- 深層ニューラルネットワークの構造探索（Neural Architecture Search; NAS）
- ブラックボックス最適化・進化計算アルゴリズムの研究
- 機械学習によるジェスチャの自動生成
- 機械学習のアルゴリズム開発と応用
- 産学連携研究・異分野融合研究の推進
田邊 遼司
実験的アプローチを通じて, 進化アルゴリズムの基礎的な理解と応用性を向上させることに興味を持っています. 例えば, 私はベンチマーキングを通して進化アルゴリズムの振る舞いと性能を解析することを好みます. 解析結果に基づき, 進化アルゴリズムの新しいコンポーネントをいくつか提案しました.
濱上 知樹
黒木 学
杉本 千佳
五東 弘昭
中田 雅也
低コスト最適化
最適化技術を用いると、既存の性能を超える革新的な答えを発見できる可能性が拡がります。しかし、このためには多くの費用や時間がかかります。そのため、ベイズ最適化をはじめとして、最適化のコストを削減できる低コスト最適化技術を研究しています。 特に、複数の目的関数や多くの変数を扱う場合など、実社会で頻出する最適化問題を得意としています。
進化的機械学習
進化的最適化と機械学習を融合し、学習モデルの自動設計や説明モデルの抽出など、様々な機能を実現する研究を行っています。進化と学習の相互作用を計算機で実現することに興味があり、理論研究も実施しています。物流、教育、医療などの分野で、データ解析やAI開発に関する共同研究を実施しています（していました）。
