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教員紹介

システムデザイン

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丸山 勉 / MARUYAMA, Tsutomu TRIOS
リコンフィギュラブルコンピューティングシステム研究室
研究テーマ:
書換え可能なLSIを用いた高速計算システムの構築

Tsutomu_MARUYAMA_studyリコンフィギュラブル(reconfigurable)とは、書き換え可能という意味です。専用ハードウェアを用いることにより様々な問題の高速処理が可能となりますが、一般にハードウェアの機能は固定されており、ソフトウェアのように変更することができません。しかし、FPGA(Field Programmable Gate Array)に代表される書き換え可能LSIでは、動的に、しかも μsec オーダー の時間で、その機能を書き換えることができます。この書き換え機能を活用することにより、同一のハードウェアで、様々な問題の高速化を行うことができます。このとき、問題にもよりますが、最新のマイクロプロセッサと比べて数100倍もの高速化が可能です。このような高速化により、従来スーパーコンピュータが必要であったような問題を、FPGAを付加した単独のパーソナルコンピュータ(PC)で処理することができるようになります。本研究室では、PCとFPGAからなる高速処理システムの構築を行っています。このシステム構築を通して、皆さんには、システム設計、すなわち、ソフトウェア/ハードウェア設計の両方の技術を修得してもらうことを目指しています。

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鬼沢 武久 / ONISAWA, Takehisa TRIOS
人間情報処理研究室
研究テーマ:
ソフトコンピューティング、人間中心システム、感性情報処理

Takehisa_ONISAWA_study人間がコンピュータエージェントと協調して知的創造作業を行う場合、人間の主観、感性が重要な役割を演じるとして、こういった問題への取り組みを「主観・感性コンピューティング」と呼んでいます。そしてこういった問題の解に対する評価はその人の主観や感性に依存するため、「最適解」のような「唯一の正解」よりは人間個々が「満足する解」を追求する方がよいという立場で研究をすすめています。「主観・感性コンピューティング」の取り組には情報の不確実さを許容するソフトコンピューティング技術や感性情報処理手法を応用し、各種問題解決にあたるエージェントの実現を目指しています。ソフトコンピューティング技術では進化的計算法、ニューラルネットワークモデル、ファジィ理論などを応用し、感性情報処理手法ではSD法や多変量解析、形容詞などの共立共起を応用しています。研究分野を大まかに、(1)音楽を対象にした分野、(2)人間とのパートナーシップを対象にした分野、(3)画像・デザインを対象にした分野、(4)言葉を対象にした分野、(5) (1)から(4)に跨る分野として、複数の異種メディア統合を対象にした分野に分けて研究をすすめています。

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森田 昌彦 / MORITA, Masahiko TRIOS
生体情報処理研究室
研究テーマ:
ニューラルネット、脳型情報処理、機械学習、計算論的神経科学

Masahiko_MORITA_study予めプログラムされた規則に従って推論する古典的な人工知能は,限られた状況下では動作しても,複雑な現実の世界にうまく対応することができません.一方,人間のみならずイヌなどの動物は,自ら学習することによって,現実世界において適切に判断し行動することができます.このような知的で柔軟な情報処理を脳がどのようにして行っているのか,その本質的な部分はほとんど解明されていません.我々は,脳の情報処理メカニズムの解明と,動物がもつ柔軟な知能の実現とは表裏一体の関係にあると考え,情報をシンボルではなくパターンによって表現する「分散表現」を柱に,両者を行き来しながら研究を進めています.具体的には,視覚や記憶といった脳機能や海馬など脳の神経回路のモデル化,モデルの理論的検討と計算機シミュレーション,生理データとの比較や心理物理実験によるモデルの検証といった基礎的なものから,学習能力やパターン認識能力の高い新型ニューラルネットの開発,筋電や脳波といった生体信号の処理などの応用まで,幅広い研究を行っています.

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延原 肇 / NOBUHARA, Hajime TRIOS
計算知能・マルチメディア研究室
研究テーマ:
計算知能、マルチメディア情報処理

Hajime_NOBUHARA_study計算知能・マルチメディア研究室では、「世の中を快適にするためのマルチメディアのスーパーインフラをつくりあげる」という大局的な目標の下、日夜研究に取り組んでおります。より具体的には、インターネット上を流れる膨大で様々なメディア(テキスト、画像、音など)や、それを生み出すデバイス、消費するデバイスを利用して、いかに人々の生活を「本質的」によりよいものにしてゆくのかを、産業としての視点、また実用から基礎理論の視点で、幅広く研究しています。よって、産業の視点では、農業・災害用の無人航空機の機体設計・開発および画像センシング、次世代学習支援、P2Pインフラを利用した新たな産業創出など、実用の視点では、スマート端末を対象としたレコメンデーションのアプリケーション開発、マルチエージェントシミュレーション技術、超解像技術など、を取り扱っています。もちろん、コンピュータサイエンスの基礎となる離散数理に関する研究も大切にしています。 我々の研究室では、このような数理論理的な思考を大切にしつつ、それらを武器に様々な分野に切り込んでゆける人材を輩出することも目標にしています。

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長谷川 学 / HASEGAWA, Manabu TRIOS
システムモデル研究室
研究テーマ:
システム工学、計算物理学

Manabu_HASEGAWA_study(広い意味での)局所探索法を用いた最適化とその周辺に現れる諸問題に関心を持っています.最適化は,生命活動を支えるタンパク質をはじめとする,種々の分子系の安定構造の探索から,人の生産活動の効率化に係る,様々な問題解決に至るまで,科学,工学のあらゆる分野で直面する課題です.その課題解決のアプローチには,対象の広がりを反映した多様な側面が見出される一方で,分野の壁を越えた互恵的な関係も認められます.そのような背景の下,局所探索法の諸技法の有効性を,機能ベースで明らかにしていく基礎研究を行っています.評価関数ならびに近傍関数が作る景観と探索ルールが編み出す,探索機能に注目した実験的解析を通して,技法に企図された最適化のシナリオの検証,その結果に基づく手続きの枠組みの再構築や個別的理解の適正化に加え,技法間の相似性をふまえた手続きの構成モデリング,さらには異種技法の包括的理解と個別特性の明確化を図っていくことにより,見通しの良い技法の選択,運用に資する,理解の獲得を目指しています.

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新里 高行 / NIIZATO, Takayuki TRIOS
新里研究室
研究テーマ:
群れなどの集団現象、学習:創発

Takayuki_NIIZATO_studyなにか新しい事が起こるということを考えるときに、我々は次のようなパラドクスに直面することになる。たとえば、新しい知識の学習について考えてみる。我々は、知識の獲得というものは暗に、今まで未知だったものを既知化することだろうと理解している。ところが、それを認めたとたんに、未知はたんなる観測者の無知として扱われ、新しい事を学習するということが不可能になってしまう。というのも、既知の外側という意味で未知は既知化されてしまうからだ。では、いったい、未知の未知性とはなんなのだろうか。 私は、未知なるものが事物としての側面(トークン)と集合としての側面(タイプ)を両方になうからこそ、未知の未知性は保証され、学習や創発などを積極的に語る事ができると考える。このようなタイプ・トークンの両義性を担った過程は、とくに身体としての群れを理解する上で重要になってくるだろう(下の写真は沖縄に生息するミナミコメツキガニ。撮影:西山雄太)。各個体の担う個体性(トークン)と社会性(タイプ)の両義性は、常にミクロとマクロの境界を無効にし、その結果、群れは一つの身体を獲得する。このようなことを,鮎の群れやカニの群れなどの実験を通して理解していく.

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川崎 真弘 / KAWASAKI, Masahiro TRIOS
脳コミュニケーション研究室
研究テーマ:
脳科学、認知科学、認知心理学、コミュニケーション、生体信号処理

Masahiro_KAWASAKI_study人と社会の円滑なコミュニケーションを実現させるために、「人間の様々なコミュニケーションに関する脳メカニズムの解明」と「それを用いた新たなコミュニケーションの提案と開発」を行っています。記憶や感情、創造など様々な認知機能を実現する我々の脳を理解し、応用することを目標として、心理課題時の脳波やfMRIなどを用いた脳機能計測実験を行い、データ解析を行います。私の研究室では大きく3つの柱で研究を行います。1つめは、人の脳内におけるコミュニケーションの解明です。各脳部位の相互作用に注目して、脳内のネットワークを実験的かつ数理モデル的に理解します。2つめは、人と人のコミュニケーションのメカニズムの解明です。コミュニケーション時の行動や脳活動を複数名で同時計測する実験や発達障害者との比較実験を行います。3つめは、新しいコミュニケーション技術への応用です。1と2より得られた脳指標を用いたコミュニケーション障害の改善プログラム開発、ロボット開発、ニューロマーケティングなどの社会応用を試みます。 以上のような多岐にわたる学問分野の融合及び協力によって、脳科学という壮大な研究テーマに挑みます。

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澁谷 長史 / SHIBUYA, Takeshi TRIOS
機械知能研究室
研究テーマ:
人工知能、機械学習、エージェントシステム

Takeshi_SHIBUYA_study自ら学習し、賢くなっていくシステムを実現するための技術について研究を行っています。 この技術の確立により、ひとつひとつの手順を人が機械に教え込まなくてもよくなり、 設計者の負担軽減はもちろん、周囲にだんだんと適応させていくことが可能になります。 本研究室の基盤技術は、人工知能分野の情報技術です。特に、ニューラルネットワーク・ベイズ推定・強化学習などの機械学習や、 遺伝的アルゴリズム・粒子群最適化などの確率的最適化などの手法を用います。 数理的解析などの基礎研究から、実用を意識したシミュレーション・実機実証などの応用研究まで、 いくつかの段階的な視点にたって研究を進めています。 たとえば、基礎研究では、変化を繰り込んで学習するためのシステムについて検討を行っています。 これは、時々刻々と変化する学習対象をどのように学習するかという課題です。 応用研究では、脚車輪ロボットの動作制御問題や電子回路の自動設計問題などを扱っています。 基盤技術を軸足としながら、さまざまなアプリケーションに適用して、方法論の検証を行っています。