横浜国立大学 研究者ナビ

人間の実際の知覚・認識特性に関する基礎研究から、情報科学を駆使したモデル化・定式化、現場ですぐに活用できるアプリケーション開発までを一貫して行なっています。また、視覚（画像）系がメインですが、聴覚（音）・触覚・味覚（食感）・身体運動系まで幅広くカバーし、共同研究においても多くの…

実務的応用分野を一つに絞ったデータサイエンス研究室が多いなか、応用先をあえて絞らず、異分野横断的に幅広く対応できるところに本研究室のアドバンテージがある。統計的因果推論という分野を中心に、統計科学(データサイエンス)に関する研究を幅広く行っている。

幅広い暗号・情報セキュリティの基礎理論を研究、対象とするアプリケーションの環境と目的に応じて、適切な理論をもとに研究開発が可能。開発した「情報理論的安全性を有する暗号・電子署名システム」は暗号基礎技術の長期間利用に適している。

ディープニューラルネットワークの構造を自動設計することで、誰でも使える深層学習技術の実現を目指している。また、適用範囲の広い最適化法である進化計算のアルゴリズム開発や応用研究にも強み。実問題応用や、他分野の研究者との共同研究も実施している。

「生体や人間環境の計測・解析・モデリング・制御」に関する多様な研究に取り組んでいる。先端ICTを活用し、人やそれを取り巻く人間環境を巧みにセンシングし、人工知能／機械学習を用いて最適に認識する新たな手法を開発し、人の状態や生体機能を高信頼に評価するための研究を行っている。

機械学習と進化的最適化法を組み合わせた独自の方法によって、少ない計算時間でより良い答えを発見する技術の構築が得意。最適解への理解支援として位置づけられる進化的ルール学習は、近年の説明可能なAIにも通じる、先駆的な研究である。

人と機械の知能に関わる広範囲なAIの研究を行なっている。医学や農学など他分野との融合領域へのAIの応用に力を入れるとともに、製造業や金融業などとの共同研究を行なっているなど、産学官連携活動を推進している。

大量のデータに含まれている情報や異常の予兆を発見し、高度なシステムの最適制御、リスク回避、最適行動獲得をすることで、人工知能と機械学習技術の深化と、これを利用した高度な知能システムの設計・開発手法、知能化社会の創生をめざした具体的応用に取り組んでいる。

暗号理論、生体認証、人工物メトリクス、耐タンパーハードウェア・ソフトウェア、組込みシステムセキュリティ、ネットワークセキュリティ、マルウェア解析などのテーマ群で実績があり、新たな課題の探求も日常的に進めている。