基幹情報学専攻
基幹情報学専攻の教員紹介
知能情報学分野
本多 克宏 教授
主な研究テーマ
人と情報のソフトなインターフェース
多種多様なデータを収集・蓄積する技術が構築されている反面、それらのデータを分析して意思決定に活用する技術の開発は不十分です。「データマイニング」とはデータから有益な知識を取り出す技術です。インターネット上での履歴データに基づく推薦システムをはじめ、多変量データ解析やソフトコンピューティング技術を駆使して、ユーザの意思決定を支援するシステムの研究開発を通じ、人に優しい情報化社会を目指します。
研究キーワード
ソフトコンピューティング
データマイニング
ファジィ理論
研究室サイト
https://www.omu.ac.jp/i/ci/labs/hi/
https://www.omu.ac.jp/i/ci/profs/honda/
黄瀬 浩一 教授
主な研究テーマ
知能メディア処理を通した知能増強
人工知能(AI)の目的は、人間の代わりとなる機械を作ることであるのに対して、知能増強（Intelligence Augmentation; IA）の目的は、機械の助けを借りて人間の能力を増幅することです。私は、人の行動のセンシングや、その結果に基づいた動的で知的なメディアの生成を通して、知能増強を実現することにチャレンジしています。特に、最近は、人の学習の解析や経験のトランスファに取り組んでいます。
研究キーワード
知能増強
人工知能
メディア処理
ヒューマンセンシング
研究室サイト
森 直樹 教授
主な研究テーマ
人の創作物を理解する人工知能に関する研究
人間は長い進化の末、知能を獲得したくさんのモノを創作してきました。我々の研究室では、そんな人の創作物を計算機で理解し生成するシステムを作りたい！という目標を持って研究をしています。人工知能、機械学習、進化型計算などの手法を基盤として、画像認識や自然言語処理の最新技術を用いてマンガ、小説、絵本、写真、星空、音楽から麻雀やゲームに至るまであらゆる『面白そうな』対象について日々探究を続けています！
研究キーワード
進化型計算
機械学習
人工知能
創作
研究室サイト
能島 裕介 教授
主な研究テーマ
進化型多目的最適化手法の開発とデータマイニングへの応用
実世界の最適化問題は複数の目的を同時に考慮しなければいけない多目的最適化問題である。多くの問題において目的間にトレードオフの関係が存在し、唯一の最適解は存在しない。そのような問題において、複数のパレート最適解を効率よく探索し、ユーザに提供できるような進化型多目的最適化手法の開発を行っている。さらに、精度と説明可能性のトレードオフを考慮した知識獲得への応用も行っている。
研究キーワード
計算知能
進化計算
ファジィシステム
データマイニング
研究室サイト
https://ci-labo-omu.github.io
https://yusuke-nojima.github.io/
宇野 裕之 教授
主な研究テーマ
離散構造とアルゴリズム
検索エンジンやブロックチェーン、乗換最短路計算など、現代の社会生活基盤を支えるICT技術の核心はコンピュータ・プログラムであり、その動作原理がアルゴリズムである。アルゴリズム理論は情報科学分野で求められる新しい数学であり、正しく効率的なアルゴリズムを設計し解析するための理論や、アルゴリズムが動作する対象となる離散構造を研究する。さらには離散構造をもつ現実問題をモデル化し、開発したアルゴリズムを実装することで問題を解決する。
研究キーワード
アルゴリズムの設計と解析
離散構造
ネットワーク解析
計算複雑さ
研究室サイト
https://sites.google.com/view/discrete-algorithms-omu/%E3%83%9B%E3%83%BC%E3%83%A0
吉岡 理文 教授
主な研究テーマ
知的信号処理に関する研究
深層学習等の知的信号処理手法を用い、静止画の分析、動画からの自己位置推定､環境情報取得等について研究を行っている｡また、これらについて、精度を維持しつつ計算コストを削減する効率的なモデル設計等についても検討を行っている。
研究キーワード
信号処理
深層学習
3次元情報取得
研究室サイト
岩村 雅一 教授
主な研究テーマ
パターン認識技術とその視覚障害者支援などへの応用
「この写真に何が写っていますか？」と聞かれたとき、人は簡単に答えられても、コンピュータには難しいことがあります。私たちは、人ができることをコンピュータもできるように、画像に関連した内容を中心に研究しています。賢くなったコンピュータの使い道として注力しているのが、視覚障害者支援です。コンピュータの「目」を視覚障害者の「目」にすることで、視覚障害者も周囲が「見える」世界の実現を目指しています。
研究キーワード
文字認識
物体認識
深層学習
視覚障害者支援
研究室サイト
石丸 翔也 教授（兼任）
主な研究テーマ
AI技術による人の知性の拡張
人の知的活動、特に「学ぶ」「考える」「伝える」様子をセンシングして、その状況に役立つ情報を提示するAIを研究しています。センシングには人の表情、視線、心拍などを測る装置を使い、得られたデータから機械学習で感情、疲労、理解度などを推定します。この技術でインタラクティブな電子書籍サービスを作り、起業しています。最近は応用先を医療分野へ拡大して、人が賢く健康に暮らせる未来の実現を目指しています。
研究キーワード
認知心理学
行動認識
学習支援
医療情報
研究室サイト
北條 仁志 准教授
主な研究テーマ
社会システムにおける情報の価値に関する研究
社会の諸問題や社会現象をゲーム理論や確率モデル、シミュレーションを用いて分析することにより、情報の価値とそれによる行動戦略への影響について研究を行っています。情報の扱い方を理解することで、社会システムにおけるマルチエージェント間での最良の意思決定を導出するための支援や社会的効率性を向上するメカニズムの提案を目指して研究に取り組んでいます。
研究キーワード
ゲーム理論
社会的行動
情報伝搬
意思決定支援
井上 勝文 准教授
主な研究テーマ
画像センシング
自動運転から監視システム、ゲームなど様々な分野において、画像センシング技術が注目を浴びており、これらの技術の発達は、安心・安全な社会の構築に大きく寄与しています。このような社会の実現に向け、弊研究室では、カメラから得られた画像や映像に加え、様々なセンサから得られた情報を、信号処理技術や深層学習技術などを用いて解析する研究に取り組んでいます。
研究キーワード
パターン認識
コンピュータビジョン
信号処理
マルチモーダル解析
研究室サイト
https://sig4-omu.github.io
https://katsufumi-inoue.github.io/
生方 誠希 准教授
主な研究テーマ
曖昧性・不確実性を考慮した柔軟なデータ分析
高度情報化社会において膨大なデータの分析を通して価値を創出することが求められており、その際、データを自動的に分類・要約することが不可欠です。データには、0か1かではハッキリと分類できない、曖昧性や不確実性が内在します。人間の持つ柔軟な情報処理能力の実現を目指したソフトコンピューティング技術を活用してデータに内在する曖昧性・不確実性に対処できる新しい分析手法を提案し、社会に役立てることを目指します。
研究キーワード
ソフトコンピューティング
データマイニング
ラフ集合理論
研究室サイト
https://www.omu.ac.jp/i/ci/labs/hi/
https://www.omu.ac.jp/i/ci/profs/ubukata/
増山 直輝 准教授
主な研究テーマ
継続学習が可能な適応的クラスタリング手法に関する研究
IoTテクノロジーの成長に伴い、無数の機器から継続的に多種多様なデータを容易に入手可能となりました。本研究室では、そのようなデータが内包する有用な情報や、情報間の関係性を継続的かつ適応的に抽出するクラスタリング手法の理論的研究を軸に、研究成果の実アプリケーションへの応用などに取り組んでいます。
研究キーワード
継続学習
クラスタリング
知識抽出
教師なし学習
研究室サイト
https://ci-labo-omu.github.io
https://masuyama-lab.github.io/index_ja.html
内海 ゆづ子 准教授
主な研究テーマ
植物画像処理
近年、遺伝子シークエンサーの発達により、植物の持つ遺伝子の並びは比較的簡単に読めるようになりました。ですが、その遺伝子が植物のどのような形態を表現しているかまでは分かっていません。そこで、遺伝子と、それに対応している植物の形状の特徴を見つけることを目的として､コンピュータビジョン､パターン認識などの画像認識技術を駆使して植物の形状の情報を自動的に計測する研究をしています。
研究キーワード
コンピュータビジョン
パターン認識
画像処理
植物フェノタイピング
研究室サイト
https://www.m.i.omu.ac.jp/
https://www.m.i.omu.ac.jp/~yuzuko/index.html
Andrew Vargo 特任准教授
主な研究テーマ
健康とウェルビーイングのための生理学的センシング
ウェアラブルコンピューティングデバイスの進化によって、個人から正確な生理学的データを得ることが可能になりました。現在の課題は、デバイスやデバイスが生成する情報から個人や社会が十分な利益を得るために、社会実装を促進させることです。そのためには、日常生活において、これらのデバイスを人間がどのように活用するのか検証することが必要です。さらに、特定の条件を設定した実験を実施することで、センシングデバイスやプラットフォームの理解ができ、新たなデバイスの設計やプラットフォームの構築に繋がることで、社会の利益となることが期待されます。
研究キーワード
ヒューマン・コンピュータ・インタラクション
生理学的センシング
ヒューマンセンシング
健康とウェルビーイング
ユビキタスコンピューティング
研究室サイト
木谷 裕紀 助教
主な研究テーマ
ゲームと計算
将棋や囲碁といった組合せゲームに対する自然な興味の1つが「（最善を尽くした場合の）ゲームの勝敗」です。ゲームの勝敗は必ずしも効率的に計算できるとは限らず、実際に囲碁や将棋においてはゲームの勝敗の計算がEXPTIME完全という効率的な計算が存在しないと信じられているクラスに属していることが知られています。私たちはゲームの勝敗やその具体的な戦略が効率的に計算できるかどうかに対して興味を持って研究に取り組んでいます。
研究キーワード
組合せゲーム理論
アルゴリズム設計論
不完全情報ゲーム
アルゴリズム論的ゲーム理論
研究室サイト
https://sites.google.com/view/discrete-algorithms-omu/%E3%83%9B%E3%83%BC%E3%83%A0
関 勇弥 助教
主な研究テーマ
次世代光通信ネットワークを支える新しい理論基盤の構築
次世代の情報社会では、通信性能の飛躍的な向上が不可欠である。本研究は、光通信ネットワークの設計原理そのものを再定義し、超高速・大容量・高柔軟性を同時に実現する未踏の理論基盤の構築に挑む。帯域割当問題、情報理論、ならびに雑音を支配する物理現象の理解を統合することで、従来の限界を超えるスケーラブルかつ柔軟な通信アーキテクチャを創出し、未来の情報基盤の可能性を切り拓く。
研究キーワード
光通信ネットワーク
空間分割多重技術
最適化問題
ヒューリスティクス
研究室サイト
Lynn Pickering 特任助教
主な研究テーマ
多次元解釈可能性のための最適化フレームワークの開発
AIモデルは高度なパターンを明らかにする一方、偏見や害のリスクも孕みます。本研究はより安全なAIへの道筋として、人間が決定を積極的に理解できる「解釈可能性」に焦点を当て、複数の側面を同時に扱う最適化フレームワークを確立します。品質多様性アルゴリズムと「解釈可能性のレンズ」を用い、精度と多様なユーザーニーズを両立する構造化されたアプローチを提供し、信頼性が高いAI制御の実現を目指す。
研究キーワード
解釈可能性
計算知能
進化計算
人間中心AI設計
研究室サイト
Shrey Singh 特任助教
主な研究テーマ
視覚情報の復元・理解に向けたコンピュータビジョンと人工知能
人間は視覚情報が不明瞭であったり劣化していても解釈できますが、同じ能力を機械に持たせることは依然として困難です。私の研究では、視覚データを理解・処理するための人工知能手法の開発に取り組んでいます。特に、低品質画像の復元・再構成やより明瞭で有用な表現の生成に焦点を当てています。さらに、多様な言語や低リソース環境に対応可能なシステムの設計にも関心があり、情報アクセスや支援技術の改善を目指しています。
研究キーワード
コンピュータビジョン
画像復元
文字認識
深層学習
システム情報学分野
阿多 信吾 教授
主な研究テーマ
プログラマブル基盤によるアプリケーション・サービス創出
プログラマブルなプラットフォームを通じたさまざまなサービス創出と、その要素技術に関する研究開発を行っています。ICT による社会のスマート化には、さまざまな機能を自由に、かつダイナミックに組み合わせ可能な情報基盤の構築が重要です。私たちの研究室では、計算資源、ネットワーク、さらに流通データを最適に制御、配置、連携できるプラットフォームの設計と、キャンパスサービスへの応用を行っています。
研究キーワード
サービスプラットフォーム
プログラマビリティ
ネットワーク基盤
ネットワーク運用管理
研究室サイト
蔡 凱 教授
主な研究テーマ
マルチエージェントシステムのサイバーフィジカル制御理論及びロボットネットワークでの応用
離散、連続、またはハイブリッドダイナミクスを持つ相互作用するエージェントで構成される大規模複雑システムの数理モデリング、制御設計、学習および最適化に焦点を当てています。世界一流の大学や研究者と協力して、私たちの研究成果は自律型ロボット群、自動運転車、モビリティネットワーク、物流自動化、スマートシティに広く適用されています。
研究キーワード
制御理論
サイバーフィジカルシステム
マルチエージェントシステム
ロボティックネットワーク
研究室サイト
藤本 典幸 教授
主な研究テーマ
高性能計算
同時に複数の演算を実行できる並列計算機を対象とした並列プログラミングについて研究しています。PCはもちろんスマホからスパコンまで、現在のほとんどの計算機は並列計算機です。同時に実行できる演算数はどんどん増えていく傾向にあります。その性能を引き出すためには、一時にはひとつの演算しか指定しない逐次プログラミングではなく、複数演算の同時実行を明示する並列プログラミングが必要になります。
研究キーワード
並列プログラミング
アクセラレータ
GPUコンピューティング
離散最適化
研究室サイト
中野 賢 教授
主な研究テーマ
分子通信による新しい情報通信パラダイムの創生
分子通信に関する研究を進めています。分子通信とは、細胞間の情報伝達を模倣した情報通信パラダイムです。従来の電磁波による通信とは異なり、分子通信では、情報を生体分子に載せて伝達します。私たちの研究では、分子通信によってバイオナノマシンの集団を協調的に動作させることを考えています。分子通信の研究開発が進展すると、生体内に人工的な情報ネットワークを構築できるようになるかもしれません。
研究キーワード
情報ネットワーク
分子通信
バイオインスパイアードネットワーク
生命科学
研究室サイト
大野 修一 教授
主な研究テーマ
時間をインデックスとしたデータの解析と応用
時間をインデックスとしたデータの系列を時系列あるいは信号と呼びます。時系列と信号は情報学や工学だけでなく、さまざな分野で現われます。たとえば、為替変動などの経済データも時系列です。時系列から有益な情報を得たり将来の値を予測する研究を行っています。この研究には時系列からモデルを作成する機械学習を利用します。また、将来の高性能な情報通信のための信号処理技術を開発しています。
研究キーワード
時系列
信号処理
機械学習
通信
戸出 英樹 教授
主な研究テーマ
賢く、速く、大量で、安全なネットワーキングの実現
将来のネットワークとして、超高速・大容量・低レイテンシな情報通信を提供できるとともに、スマートでセキュアなサービスをも提供できるネットワークの仕組みや制御の実現に向けた研究に取り組んでいます。光ネットワーク、無線ネットワーク、ネットワークセキュリティ、IoT・センサーネットワーク、エッジコンピューティングなどに直接関連しています。
研究キーワード
インテリジェントネットワーキング
ネットワーク品質制御
コンテンツ配信制御
ブロードバンドネットワーキング
セキュアネットワーキング
研究室サイト
藤本 まなと 准教授
主な研究テーマ
ネットワーク技術とIoT技術に基づくユビキタスシステム
ネットワーク技術とIoT技術に基づくユビキタスシステムの研究を行っています。特に、実世界とサイバー空間を高度に連携させるサイバーフィジカルシステム（CPS）により、私たちが住む世界を『超スマート』にすることを目的とした様々な研究を対象としています。ハードウェアからソフトウェア、通信ネットワークから機械学習まで、情報工学分野の複数の技術領域を並行した様々研究が体験できます。
研究キーワード
ユビキタス
IoT (Internet of Things)
無線通信
センシング
研究室サイト
谷川 陽祐 准教授
主な研究テーマ
無線ネットワークの新たな能力、価値の創出
Wi-Fiのような短距離高速通信用に加え、TVWS-WLAN、Wi-Fi HaLow、LPWAのような中低速長距離通信用などの各種無線ネットワークが開発されている一方、医療、製造、農業などの新たな分野での無線ネットワーク利活用が期待されています。各分野で要求される性能を達成するため、各要素技術やネットワーク単体の洗練化はもとより、異種無線ネットワーク間の有機的連携などにより新たな能力、価値を創出する無線ネットワークの実現を目指しています。
研究キーワード
知的ネットワーキング
ネットワーク制御
IoT (Internet of Things)
無線ネットワーク
研究室サイト
TRAN Thi Hong 准教授
主な研究テーマ
分散型ブロックチェーンシステムのためのソフトウェアとハードウェアプラットフォームに関する研究
2つの主な研究テーマに注目します。第一は、Society5.0 向けの分散型ブロックチェーンアプリケーションの開発です。例えば、スマートヘルスケアシステム、自動運転車の産業向けブロックチェーンエコシステム、偽造防止薬物管理システムなどの開発。 第2は、ブロックチェーンネットワークを保護するための高処理速度超低消費電力ブロックチェーンアクセラレータのハードウェア回路を開発します。
研究キーワード
ブロックチェーン
分散型アプリ
暗号化
超スマート社会
勝間 亮 講師
主な研究テーマ
モバイル機器による高度サービスに関する研究
近年、スマートフォンやウェアラブルコンピュータ等の持ち運び可能な機器が普及してきています。それらの多くは、画像、音、加速度など様々な環境情報をセンシングでき、さらには無線通信ができるように設計されています。私はこれらのセンシングや通信の機能を活用した高度なサービスに関する研究をしています。特に省電力化、スポーツ支援、交通安全、新たなエンターテインメントの提案などの課題に取り組んでいます。
研究キーワード
モバイルコンピューティング
センシング
高度サービス
アドホックネットワーク
研究室サイト
上野 敦志 講師
主な研究テーマ
人の知的機能を実現するシステム・手法の開発
人の行動学習を模倣する状態表現と行動の同時学習の研究を行っています。また、「雑多な文章」の自然言語処理として、SNSや商品レビューなどからの情報抽出や、人狼ゲームのための人工知能の研究などを行っています。
研究キーワード
状態表現
強化学習
自然言語処理
深層学習
YINGYING Liu 講師
主な研究テーマ
データ駆動型マルチエージェントシステムのスーパバイザ制御理論及びその工業・農業分野への応用
大規模マルチエージェント複雑システムのデータ処理、数学的モデリング、スーパバイザ制御、および最適化に注力している。当該研究の目的は、システムデータの分析と抽出を通じて、ユーザーの意思決定を支援する自動制御システムを開発し、これを工業オートメーションやスマート農業などの分野へ応用することである。
研究キーワード
サイバーフィジカルシステム
データ駆動型
スーパバイザ制御理論
田村 浩人 助教
主な研究テーマ
非線形ダイナミクスに基づく時系列解析と脳型計算
脳活動、生体信号、機械のセンサデータなど、実世界の時系列データには複雑な非線形ダイナミクスが潜んでいます。本研究室では、時系列データからその背後にある構造を抽出・再構成することを目指し、高速に学習できる脳型計算モデルや、学習後の内部構造を解析しやすい機械学習モデルを開発しています。これらを通じて、予測、異常検知、分類、脳活動解析などに取り組んでいます。
研究キーワード
非線形ダイナミクス
時系列解析
機械学習
リザバー計算
脳型情報処理
研究室サイト
吉岡 舜 特任助教
主な研究テーマ
データ駆動型制御と制御理論の融合
データ駆動制御と制御理論の融合に関する研究に取り組んでいます。近年，深層強化学習などのAI技術を用いた制御手法は，実機実験を含めて高い性能を示していますが，安全性や安定性に関する理論的保証が十分ではないという課題があります。そこで，制御理論に基づく証と，データ駆動手法の高い汎化性能を両立する新たな制御手法の構築を目指しています。
研究キーワード
データ駆動制御
深層強化学習
制御理論
安全保障
安定性