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…

人間とロボットを対象とした研究分野において、ヒトの発している情報を正確かつ高速に読み取る人工知能の開発や、ヒトのメカニズムをモデル化する新しい方法論、ならびにロボット工学技術を融合させた次世代の医療福祉支援（リハビリテーション支援、診断支援、生活支援）技術の研究をしてる。

機械、生体に対する振動の利用、低減について、自動車、オートバイ、建築構造物などの振動・騒音の低減、磁気粘性流体を用いた高性能・高エネルギー効率な振動・運動制御用ダンパ、クラッチ、ブレーキの開発、医療応用を目指した、骨・軟骨・神経などの細胞の増殖・組織の再生に対する機械的振動の影…

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。

超伝導体が示す物理的特性を活かし、これまでに低消費電力マイクロプロセッサ、単一光子イメージセンサ、最適化問題専用マシン、AIハードウェア等の研究開発を行ってきた。さらには、超伝導体に限らず、様々な先端デバイスのエレクトロニクス応用を目指している。

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。

ロボットに器用な物体ハンドリングを実現させるためのマニピュレーション技術の研究、ロボットをもっと簡単に使えるようにするための教示技術に関する研究、人間の手や手による作業のモデリングなどが、主な研究テーマである。