教員・研究員紹介

安全に、また医師や患者に負担をかけずに情報技術を医療に応用する。そのためのユビキタス・コンピュータ、高度な画像・映像処理、分かりやすいインターフェース技術について研究しています。

コンピュータビジョン、画像認識、パターン認識

カメラで撮影した映像に写っている「もの」やそこで起こっている「こと」の理解を可能にし、我々の暮らしに役立つ人工知能（AI）の実現を目指しています。具体的には、カメラによる人物行動解析や生物・動物の動きの解析、医用画像解析、映像認識のための基礎技術の開発などに取り組んでいます。

進化計算，医療AI

人間や生物は、適度に情報を取捨選択しながら知的な振る舞いを実現しています。本研究室では、自然と生物にヒントを得た、効率的で高機能な学習・進化アルゴリズムを研究しています。

破壊力学、き裂進展解析、機械学習によるCAE代替技術、計算力学（自動モデル生成、有限要素シミュレーション）

携帯は落ちることが前提。構造物には欠陥が存在。…が、どちらもすぐに壊れません。構造強度や、き裂進展による破壊を測定・シミュレーションし、評価する技術の開発・研究がテーマです。

メディア情報学、パターン認識、医用画像処理、コンピュータビジョン

人間らしく振る舞う知的コンピュータの構築をめざして、画像や音メディアを対象に、人間の「主観」「経験」「感性」などを考慮した、さまざまなソフトウェアシステムについて研究しています。

教育情報工学

e-Learningと呼ばれる研究分野で、教育や学習の行動を認識するセンシング技術やシステムを研究開発します。人工知能やマルチメディア技術、コンピュータビジョン等の技術を活用・応用します。

クラスタリング 機械学習 データサイエンス

本研究室では、クラスタリングをはじめとするデータ解析手法の高度化に取り組み、データ解析手法の開発および、その応用に取り組んでいます。

大規模情報処理基盤 大規模情報処理手法 ネットワーク・サーバ（仮想化）技術

膨大な数の端末が流通することで、大量のデータがインターネット上に展開されるようになりました。本研究室では、このような大量の情報を整理し、安定的かつ安全に解析・制御する方法を研究します

人工知能、マルチエージェントシステム、ヒューマンエージェントインタラクション（HAI）

テレビや冷蔵庫などあらゆるモノがインターネットに繋がるIoT社会が徐々に実現しつつあります．マルチエージェント技術を用いてこれらの機器を制御し，実世界の問題を解決する方法を研究しています。