横浜国立大学 研究者ナビ

研究概要

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・開発手法および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ます。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、最適行動獲得などに役立てています。

アドバンテージ

さまざまな問題依存の特徴や性質をとらえて、機械学習で処理するための高度なデータ処理のノウハウとアルゴリズム開発技術を有しています。その範囲は、医用画像・データ、信号処理、自律移動系、分散システムなど多岐にわたります。

事例紹介

画像・信号・離散系列情報からの特徴抽出、異常検知、判別技術を用いた、画像診断・判別、業務監視、機械制御、設計自動化、について多くの企業・組織との共同研究、技術相談・指導を行っています。スマートなAIの世界のみならず、現場で使える実用的なアルゴリズムを創出し、実践的なCPSとIoTのシステムエンジニアリング～知能システムエンジニアリングを推進しています。

主な所属学会

電子情報通信学会 / 情報処理学会 / 電気学会

主な論文

ケアプラン作成支援システムのための非負値行列因子分解に基づく特徴語補完』・「情報処理学会論文誌」・2021
『Reservoir Computing for Scalable Hardware with Block-Based Neural Network』・「Transactions on Electrical and Electronic Engineering」・2021
『複数のエキスパートから方策推定を行う敵対的逆強化学習』・「電気学会論文誌」・2021

主な特許

特許第4929449号「強化学習装置および強化学習方法」
特許第6898607号「異常予兆検出システムおよび異常予兆検出方法」

主な著書

「機械学習・人工知能　業務活用の手引き～導入の判断・具体的応用とその運用設計事例集～」・情報機構・2017

主な地域活動（国内、特に神奈川県内）

横浜総合医学振興財団評議員