横浜国立大学 研究者ナビ

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。

生物の群集について、種組成や優占度が決定されるメカニズムを研究している。最近は形質分析を用いた群集の予測と、これをもとにした外来生物の在来の群集への侵入リスク評価の研究に力を入れている。

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。

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。

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。

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。