主な研究テーマ
知能情報システムプログラムで行われている主な研究テーマについて紹介します。もっと研究内容を知りたい方は各研究室のホームページよりご覧ください。
人をナビゲートするCPS(Cyber-Physical System)のユーザインタフェースデザイン
中島研究室
実世界の情報を分析し,人に有効な情報をフィードバックするCPS実現の一つの取り組みとして,大きな商業施設,図書館や博物館など,広い室内空間に不慣れな利用者に対する的確な案内表示を行う,高度なナビゲーションシステムの実現を目指しています。
実環境下における音源分離を用いた音声対話システムの研究
古家研究室
AIスピーカやスマートホン音声入力のように,コンピュータと人間が音声で会話するための研究です。さまざまな音がある環境で目的の音声のみを抽出し,コンピュータが話した内容を理解します。
生体情報時系列の機械学習による分析と数理モデル
高見研究室
生体からの情報を記録した脳波や心電図などの分析には、機械学習を含めた広い意味での統計解析が広く実施されていますが、信号源の数理モデルを作成してシミュレーションなどを実施する手法も古くから利用されています。これら二つの手法を効果的に組み合わせて時系列データを分析し、現象をより深く理解することが研究の目的です。
深層学習を用いた手書き文字認識
行天研究室
深層学習の技術を用いて,手書き日本語文字を計算機に認識させることを試みます。文字を読ませるだけではなく,なぜそのように判断したのかについて,計算機に説明させる方法の確立を目指します。
3D音響技術を用いた音響的バーチャルリアリティの研究
古家研究室
スマートホンや携帯型音楽プレーヤで臨場感のある音楽を再生するための研究です。自宅にいながらバーチャルなコンサート会場で有名アーティストの演奏を体感できます。
人間の新しい思考活動を支援するキュレーション技術の確立
中島研究室
ウェブページ,SNSあるいはアプリケーションなどのデジタルメディアに対応して,人がこれまで以上に思考活動をより活発に行えるように,必要な情報だけを選んで整理できる,デジタル時代の新しいキュレーション技術の実現を目指しています。
映像からの運動情報抽出
高見研究室
画像の時系列としてのビデオ映像は、物体の運動という高次の情報を含んでいますが、単なる物体認識とは異なり、このような情報の抽出方法は確立されたものがありません。効率よく正確な情報を取り出すために、新たな手法を開発することを研究目的としています。
複合メディアマイニングによるスライドデータ閲覧支援
行天研究室
データマイニングの技術を用いて,テキスト・画像などを含む大量のスライドデータを分析します。その分析結果に基づき,大量のスライドデータの中に記述されている様々な情報を,容易に閲覧することができるシステムの構築を試みます。
マルチエージェントシミュレーションによるレイアウト設計支援
畑中研究室
単一のAIでは予測困難な課題を,複数の自律知能エージェントを利用したシミュレーションによって解決する方法の確立を目指し,それを利用したユーザの好みを反映させたレイアウト設計支援システムの開発を進めています。
ネットワーク運用技術・ネットワークセキュリティの研究
吉田・池部研究室
計算機ネットワークの運用技術、ネットワークセキュリティ、分散処理技術について研究しています。ネットワーク構成図の作成支援ツールの開発や、ネットワークの通信をリアルタイムに可視化して攻撃性の通信かどうかを判別する手法について研究しています。
Web技術を用いた学習支援システムの開発
吉田・池部研究室
効果的な学習を支援するため、Web技術を用いた情報システムを開発します。クラウド情報基盤が提供するFaaS(Function as a Service)やプッシュ通知配信サービスなどを活用し、効率的なシステム開発とログ分析を実現します。
新しいプログラミング言語に関する研究
紙名研究室
既存のプログラミング言語をより使いやすく拡張する研究や,特定の応用に特化したプログラミング言語を設計する研究を行っています.例えば,使用される環境や状況に応じて実行されるプログラムのモジュール(部品)を自動的に切り替えられる文脈指向プログラミング,「時間変化する値」を保持する特殊な変数を通して,ロボットなど環境に応答するプログラムを簡潔に書けるリアクティブプログラミングなどの研究があります.