横浜国立大学 研究者ナビ

従来、電圧による屈折率制御に用いられてきた電気光学効果の欠点を克服する技術を開発、１~２桁以上の大きな屈折率変化を得ることが期待されるため、コンパクトで低電圧動作の光制御デバイスや多値変調等様々なシステムヘの応用が可能となる。

ディジタル信号処理、機械学習・最適化手法の知識をベースとして、移動体通信（特にアレーアンテナやMIMOシステム、電波伝搬解析、etc）、画像・映像処理（符号化、認識、鮮明化、etc）、ディジタル実装技術など、幅広い応用課題を扱っている。

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…

超短パルスレーザー技術を駆使して、これまでに観測することのできなかった物理量を観測し可視化することで、新たな応用を拓くことを目指している。これにより、テラヘルツイメージングやキャリアダイナミクス、フォノン振動の観測などが可能となる。

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。

「ヒトや人間環境を計測・解析・制御する」研究に取り組んでいます。先端ICTを活用した生体センシング手法、最先端の人工知能／機械学習を用いた認識手法の開発により、新たな高精度ヒューマンセンシング技術の構築を行っています。

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。

研究室には、電子ビーム描画と半導体加工技術、ウエハスケールのデバイス製作、光波解析やフォトニックバンド解析、Siフォトニクス用GDSデータ生成などの手法を有している。近年は光レーダー(LiDAR)の集積化に注力している。