研究室紹介 – 情報理工学専攻

情報理工学専攻

電気電子工学専攻

数理情報講座 (Mathematical Informatics)

文字列情報学研究室

情報学-文字列情報学研究室メンバー:竹田 正幸 教授/坂内 英夫 准教授/稲永 俊介 准教授/中島 祐人 助教

キーワード:文字列アルゴリズム、圧縮文字列処理、機械学習、知識発見

コンピュータ内部では、あらゆる情報が文字の連鎖すなわち文字列として表現されます。そこで、本研究室では、Everything is String (万物は文字列である)を謳い文句に、文字列データの照合・圧縮・検索・学習・発見などの研究を行っています。文字列に潜む数学的性質を究明しそれに基づいてデータ処理の高速化と省メモリ化を図るアプローチにより、既存技術のEvolution (発展) ではなくRevolution (革新) 的な技術の創出を目指します。小手先の技術はすぐに陳腐化してしまいます。目先の応用に囚われず、時代を超えて普遍的な基礎理論を構築することが重要と考えています。

数理工学及び情報回路研究室

数理工学研究室メンバー:竹内 純一 教授 /實松 豊 准教授

キーワード:機械学習、記述長最小原理、確率的コンプレキシティ、情報幾何学、情報理論

当研究室では、コンピュータやデジタル通信のさまざまな問題の数理的なかたちを明らかにすること、 それに基づいて普遍的な解決法を導くことを目指しています。 研究テーマは、学習理論、機械学習、情報理論、情報幾何、通信理論、ネットワーク理論、非線形システム理論などの基礎理論とこれらの応用です。 具体的な応用例としては、インターネットにおけるサイバー攻撃検知、超解像、パターン認識、CDMA通信、AD変換、誤り訂正符号などがあります。 こうした研究を通じ、変貌を続ける高度情報化社会の基盤技術を担っていける人材を育成しています。

アルゴリズム論研究室

アルゴリズム論研究室メンバー:来嶋 秀治 准教授/山内 由紀子 准教授

キーワード:乱択アルゴリズム、離散数学、数理計画法、NP完全、安定結婚問題

複雑な問題も、高性能なコンピュータを使えば簡単に計算できる。と言うわけではありません。私たちの研究室では、問題解決のための計算方法=アルゴリズムについて研究しています。身の回りを見ても、最短路検索、インターネット検索、ソート、スケジューリング、画像処理、コンピューター将棋・囲碁など、アルゴリズムは日常の様々な場面で活躍しています。与えられた計算資源、与えられた時間、与えられた制約の下、いかに”うまく”計算するか?問題の持つ数学構造に着目し、新しい計算方法を考え出す。これがアルゴリズム研究の醍醐味です。

情報セキュリティー & マルチメディアセキュリティ研究室

情報セキュリティー & マルチメディアセキュリティ研究室メンバー:櫻井 幸一 教授/Razouk Wissam 助教

キーワード:ネットワークセキュリティ、セキュリティカメラ、セキュリティにおけるロボット、敵対的機械学習、コンピュータセキュリティ

最近は、所謂「Internet of Things」(IoT)の考えの元、人だけでなく物も相互につながる社会となってきている。あらゆるものがつながる世界において、攻撃者によりこれらのネットワークの制御が奪われてしまえば、甚大な被害となり得るだろう。(USAの2016年の選挙では、ロシアのサイバー攻撃により大きな影響があったように) サイバー攻撃による影響は国の選挙結果を変えてしまうことまで考えられる。さらに、最近のForbesのレポートによれば、サイバー犯罪による被害は2019年までに2兆ドルに達するとの予測がある。 私たちは社会を護るために、セキュリティに関連したアプリケーションのための新技術とパラダイムを研究している。

Laboratory of Intelligent Systems

Laboratory of Intelligent Systemsメンバー:ダニロ ヴァスコンセロス ヴァルガス 准教授

キーワード:深層学習 [Deep Learning]、Neuroevolution、画像・行動認識、マルチエージェントに基づく知能、Bioinspired Artificial Intelligence、汎用人工知能、進化計算、強化学習、Adversarial Machine Learning

Laboratory of Intelligent Systemsではロバスト性と適応性を持つ次世代人工知能を開発している。現在の最先端人工知能は19×19の囲碁を学んでも、9×9の囲碁をプレイできない。画像認識は96%の精度を持っても、1ピクセルを変更することで、誤魔化される。つまり、ロバスト性と適応性が少ない。
人工知能は様々なメカニズムから成り立ち、本研究室は新たな知能メカニズムや新パラダイムを開発することで、ロバスト性と適応性を増やすことを目指している。興味深いことに、ロバスト性と適応性の向上は、One-shot Learning、転移学習、などのような問題も同時に解決し、新AI世代を創造する研究である。

数理情報学研究室

数理情報学研究室メンバー:河村 彰星 准教授

キーワード:計算量理論、数理論理学、数学基礎論、数値計算、精度保証、微分方程式、計算模型、ランダム性、離散幾何、組合せ論

  1. [アルゴリズム工学]計算機を様々な問題の解決に役立てるには、計算を支配する基本原理や、アルゴリズム(算法)の設計によく使われる手法を理解し、うまく利用する必要があります。本研究室では、離散最適化、図形処理、資源配置、自然システムなど様々な分野の問題について、数理的な定式化によって現象を分析したり、数理工学的手法を用いて効率のよい計算法を考案する研究を行っています。
  2. [計算理論]個々の問題の解法だけでなく、一般に様々な条件下で何がどこまで計算できるかという限界を探ることも、理論情報学の重要な目標です。計算機構の制約、時間・空間や知識の量、論理的・記述的な複雑さやランダム性の度合などの各要素が、情報処理の困難さにどう関与し、また相互にどう絡み合うかを分析することで、算法設計の指針として役立てるとともに、知能の本質に迫ることを目指します。

知能科学講座 (Intelligence Science)

認知科学研究室

認知科学研究室メンバー:森 周司 教授/志堂寺 和則 教授/廣瀬 信之 助教

キーワード:心理物理学、音声知覚、聴覚時間分解能、注意と意識、自動車事故防止、ヒューマン・インタフェース、感性

認知科学研究室では、工学的な応用を目指して、ヒトの心の働きを科学的に探究し、その解明を進めています。森教授は、ヒトの情報処理の仕組みを入力情報の物理量とそれから生じる心理量あるいは反応量の関係から解明する心理物理学的手法に基づき、聴覚時間分解能と音声カテゴリー知覚に関する行動実験と脳機能計測を実施し、新たな聴覚検査の開発にも取り組んでいます。志堂寺教授は、ドライビングシミュレータや実車を用いたドライバの状態推定研究、ドライバ状態を考慮した自動運転システムや運転支援システムの開発、バーチャルリアリティ環境における知覚・認知に関する研究等を進めています。

データマイニング研究室

データマイニング研究室メンバー:鈴木 英之進 教授/松川 徹 助教

キーワード:データマイニング、機械学習、自律移動ロボット、ロボット、深層学習、ディープラーニング、異常検知、例外発見

大量データからの有用な可能性がある理解可能なパターンの工夫した発見を目的とするデータマイニングにおいて、機械学習などを基盤として、データスカッシングやデータ構造などのデータ処理、各種例外やルールなどのパターン発見、情報可視化や人間要素などのパターン解釈、問題設定などの諸課題の基礎から応用まで幅広く取り組んでいます。機械学習やデータマイニング技術を用いた自律移動ロボットなどによる人見守り、画像、動画像、テキストデータに関する深層学習に関する研究も行っています。

機械学習理論研究室

機械学習理論研究室メンバー:瀧本 英二 教授/畑埜 晃平 准教授(附属図書館)

キーワード:計算学習理論、オンライン意思決定、理論計算機科学

「過去のデータから未来のデータを予測し意志決定を行う」問題は、株式投資、商品推薦、ルーティング、かな漢字変換辞書の更新など、ありとあらゆる分野に現れます。我々のグループでは、主に機械学習の手法を用いて、さまざまな問題に対する賢い意志決定法の開発を行っています。また、逆に、これらの意思決定手法を、機械学習における最適化問題に応用する研究も行っています。さらに、論理回路、決定図、ニューラルネット、比較器回路網などの様々な知識表現のクラスについて、その数理的性質の解明を行うとともに,これらの知識表現を用いた意思決定手法の計算効率の解析を行っています。

自動推論・機械学習応用研究室

自動推論・機械学習応用メンバー:藤田 博 准教授/越村 三幸 助教

キーワード:自動演繹、SATソルバー、並列分散処理、マルチスレッド処理、Web検索

自動推論は知能情報学において一つの核となる学問分野です.推論を機械的に行うシステムは,数学の定理証明をはじめ,コンピュータのハードウェアやソフトウエェアの正しさを検証したり,法的議論の支援など,幅広い分野への応用が期待されています.我々は,自動推論システム(SAT/MaxSATソルバー)の高性能化と応用に関する研究を進めています.
大規模組合せ問題を含む次のような問題に取り組んできました:Ramsey問題、スケジューリング問題、AES暗号鍵の復元、提携構造形成問題、帰納論理プログラミング.
近年,様々なデータが日々蓄積され,それらから何かしらの知見を取り出そうとする機械学習技術が開発されています.我々は,これらの技術の実効性を実データを利用して示したいと考えており、次の二つのテーマに取り組んでいます:(1)体液の顕微鏡画像中のオブジェクトの類別,(2)工場設備の異常検知システムの開発.深層学習,サポートベクタマシン,決定木などの技術の適用を試みています.

マルチエージェント研究室

マルチエージェント研究室メンバー:横尾 真 主幹教授/東藤 大樹 助教

キーワード:マーケットデザイン、人工知能、メカニズムデザイン、マッチング、組合せオークション、繰返しゲーム、囚人のジレンマ、研修医配属、POMDP、制約充足

マルチエージェント研究室では,複数の知的な主体 (エージェント) が存在する系であるマルチエージェントシステムに関する研究を進めている.とくにインターネットのように人間とエージェント(ソフトウェア)が混在する系に着目し,研究室割当や電子商取引などの問題をゲーム理論/ミクロ経済学の枠組みを用いて記述し,アルゴリズムや最適化の技術を用いたシステムや社会制度の設計・解析を進めている.

脳情報科学研究室

脳情報科学研究室メンバー:伊良皆 啓治 教授

キーワード:脳科学、脳工学、脳情報科学、事象関連電位、fMRI、ブレインマシンインタフェイス、認知機能、軽度認知障害 (MCI)、アルツハイマー

ヒトの脳機能の解明を目指した脳機能イメージング・計測,さらに,脳計測・イメージングを様々な分野に応用する研究を展開しています。具体的には,脳波,脳磁図,MRI,近赤外光分光法,経頭蓋磁気刺激等を用いて脳機能ダイナミックスの計測・イメージングによる脳機能の解明や新しい計測技術の開発,また,脳の情報を読み取りコンピュータや機械を制御するブレインコンピューターインターフェイスの開発等の研究を行い,脳科学で得られた知見や技術を医学や福祉,さらには,教育分野への応用をめざしています。自閉症やADHDなど発達障害、また、高齢者の認知症や神経疾患の神経情報基盤の研究、さらには、早期検出法の開発、脳科学をベースとした支援技術に関する研究等を行っている。

自然言語処理研究室

自然言語処理研究室メンバー:冨浦 洋一 教授

キーワード:機械学習、情報組織化、統計モデル、深層学習、自然言語処理、テキストマイニング、データマイニング、データサイエンス

自然言語処理は,コンピュータを利用して日本語や英語などの自然言語で書かれた文章を処理する技術に関する研究分野です.情報化が進展し大量の情報が氾濫している現在,自然言語処理は必要な/重要な情報に効率的にアクセスするための技術,大量のテキストを分析する際の要素技術として注目されています.Deep Learning の登場で,機械翻訳を始めとする各種の自然言語処理技術の性能が格段に改善され,益々自然言語処理に対する期待が高まっています.当研究室では,統計的言語モデルのパラメタ推定に基づく,文や文書のクラスの識別・分類に関する研究, Deep Learning による文間や文書間の類似度の推定に関する研究を行っています.
また,上記で用いている統計的言語モデルと類似したモデルを用いて嗅覚情報の分析に関する研究も行っています.様々な物質を嗅がせたときのラットの嗅球(匂い情報を受け取る最初の脳組織)上のニューロン群の活性パターンを撮影した画像とその物質の物理・化学的な性質に基づく匂いの素性とそれを検出した際に発火する嗅球の部位の特定,多チャンネル匂いセンサの測定データに基づく匂い痕跡(匂い発生源)の分離と可視化に取り組んでいます.

3次元マルチメディアコンテンツ研究室

3次元マルチメディアコンテンツ研究室メンバー:岡田 義広 教授

キーワード:3次元CG、マルチメディア、HCI、仮想現実感、ネットワークコレボレーション

静止・動画像データ,3次元形状データ,モーションデータ等を含む3次元マルチメディアコンテンツの基盤技術の研究開発を行っています。検索技術や編集生成技術および可視化技術のほか,3次元CGコンテンツの音声入出力インタフェースやビデオ画像に基づく動作入力インタフェース等の研究開発,力覚が得られるデバイス(Phantom)を用いた仮想現実感応用システムの開発や,インターネット上の3次元CG表現される仮想空間のなかで複数の人が協調して計算機により支援される種々の知的活動が行える環境を即座に容易に創れるためのネットワークコラボレーション技術の研究開発を行っています。また,3D ゲームやICT活用教材の開発環境の研究も行っています。

e-サイエンス研究室

e-サイエンス研究室メンバー:池田 大輔 准教授

キーワード:マイニング、情報検索、コンピュータシミュレーション、データベース

ICTの普及やデータの増加に伴って、多くの分野で、コンピュータを使ったシミュレーションやデータ解析等が利用されています。従来、コンピュータは専門家の補助的なツールでしたが、専門的な知識をあまり使わず、コンピュータを中心に据えたアプローチであるe-サイエンスという分野が活発になっています。
このような流れを受け、当研究室では『一般的な人達が科学的知見の発見や検証に参加できるようになる』とのビジョンのもと、e-サイエンスのアプローチであるシミュレーションやデータマイニング等を行ったり、また、これらを行うインフラそのものの研究をしています。

統計的学習研究室

統計的学習研究室
メンバー:西郷 浩人 准教授

キーワード:バイオインフォマティクス、ケモインフォマティクス、機械学習、統計、データマイニング

当研究室では深層学習やデータ科学の理論的基礎である統計的学習の研究を行っています。近年の人工知能ブームにより、IT企業のみならず、製造業、金融業など様々な産業の注目を集めている当分野ですが、現実の問題を解くときに大切なのは考え方の引き出しを数多く用意しておくことと、与えられた問題を背景からよく理解することです。そのために、当研究室では実世界のデータを扱うことを重視しており、多くの研究では手法の作成から実装、評価までを行っています。開発した手法の応用先として遺伝子やタンパク質、薬といった生物化学分野を主な対象としていることが当研究室の特色ですが、製造業における応用も行っています。

先端情報・通信機構学講座

システムアーキテクチャ&デザイン研究室

システムアーキテクチャ&デザイン研究室
メンバー:松永 裕介 准教授

キーワード:システム LSI(SoC: System-on-a-Chip)、アーキテクチャ、設計支援技術、スーパーコンピュータ、サイバーフィジカルシステム(CPS)

コンピュータはいかにもコンピュータらしい姿をしているパソコンだけではなく、「えっ、こんなところにも?」と驚くような意外な場所にも用いられています。そのようなコンピュータは数億トランジスタから成る「システム LSI」と呼ばれる形態で作られていて、そこには複数のプロセッサ、様々なメモリや入出力デバイスが搭載されています。私たちの研究室では、そのようなシステム LSI に関する研究を行っていて、一体どのようなシステム LSI を作ればいいのか、またそれをどうやって作るのか、そして、それらシステム LSI を用いて人間や社会のために役立たせるにはどのような使い方をすればいいのか、等について日夜議論しています。

サイバーフィジカル・コンピューティング研究室

サイバーフィジカル・コンピューティング研究室メンバー:井上 弘士 教授/小野 貴継 准教授/川上 哲志 助教(I&Eビジョナリー特別部門)

キーワード:ハードウェアセキュリティ、データセンタ、ウエアハウススケールコンピューティング、ハイパフォーマンスコンピューティング、アーキテクチャ、サイバーフィジカルシステム

情報(I: Information)と電気電子(E: Electrical/Electronics)の融合に基づく新しいコンピュータ・システム・アーキテクチャの創成と、圧倒的なコンピューティング・パワーを活用した各種社会問題解決のための応用技術開発を目指しています。実世界で生成された大量データに対し、実世界で活用されるための情報を、サイバー世界で極めて効率良く処理する「サイバー・フィジカル・コンピューティング」のあるべき姿を探求するとともに、実社会での活用を見据えた応用技術を開発することが我々の目標です。

ヒューマノフィリックシステム研究室

ヒューマノフィリックシステム研究室メンバー:荒川 豊 教授 / 石田 繁巳 助教

キーワード:IoT、行動認識、行動変容支援システム、ウェアラブルコンピューティング、学習行動分析、環境発電、ストレス推定、ワークエンゲイジメント推定、ユビキタスコンピューティング、パーベイシブコンピューティング、モバイルコンピューティング、Web情報システム、災害時情報システム、通知制御、ソーシャルデータ分析、参加型センシング、車両センシング、サイバーフィジカルシステム、センサーネットワーク、アプリケーション

ヒューマノフィリックシステム研究室は、実世界からのセンシング技術とクラウドでのデータ処理技術、その間を結ぶネットワーク技術という情報領域の多様な技術を組み合わせた、人に寄り添うサイバーフィジカルシステム(CPS: Cyber-Physical Systems)に関する研究を行います。ヒューマノフィリックとは、人(human)と友好(philic)を組み合わせた造語で、「人と親和性の高い」という意味を表します。研究室では、特に、センサ(IoT)と機械学習(AI)を用いた人の行動認識に関する研究を軸としており、その実現のために新しいセンサの開発からアプリケーションの実装まで幅広く実施しています。
人の外面的な状況(動作や行動)のセンシングはもちろんですが、内面的な状況(感情やストレス)を、どんなセンサと、どんなアルゴリズムで認識するのかということが大きな研究課題となります。さらに近年では、行動認識の先にある研究として、情報技術による行動変容の励起と、行動変容を踏まえた社会システムに関する研究に力を入れています。

実世界ロボティクス講座(データサイエンス実践特別講座)

イメージ・メディア理解研究室

イメージ・メディア理解研究室メンバー:谷口 倫一郎 教授 /島田 敬士 准教授 /内山 英昭 准教授(附属図書館) /Thomas Diego Gabriel Francis 助教

キーワード:深層学習、拡張現実、バーチャルリアリティ、ビッグデータ、映像解析、人工知能、可視化、ユーザインタフェース、ラーニングアナリティクス

当研究室では、様々なセンサを通して得られる観測情報から社会の情報を獲得し、それらのデータを統合・分析することによって新たな社会的価値を創成する枠組みの確立を目指います。その実現に向けてコンピュータビジョン、サイバーフィジカルシステム分野を中心に研究を進めています。3次元空間計測・認識に関する研究では、多眼カメラや距離カメラ(RGB-Dセンサ)を用いて,物体の3次元形状の計測や3次元構造を認識する技術の開発を行っています。次世代農業IoTに向けた農時空間データ解析技術に関する研究では、農場や農作業者に設置した様々なセンサから得られるデータを解析することで,農業情報の時空間可視化や農作業の効率化の実現に取り組んでいます。また実世界データアナリティクスに関する研究では、無線センサやWebシステムなどから得られるデータを分析して,効率的かつ高度な社会を実現するサービスやシステムの開発を行っています。

画像情報ロボティクス研究室

画像情報ロボティクス研究室
メンバー:諸岡 健一 准教授

キーワード:画像情報処理、情報ロボット技術、医療・福祉支援

情報ロボット技術によるヒトの生活の質の向上を目指し、医療・福祉に関わるヒトを支援するシステムについて研究を行っています。特に、画像情報処理(画像処理,コンピュータグラフィックス、人工知能、パターン認識,仮想・複合現実など)を利用して、1)ヒト全身から細胞・遺伝子レベルまでの形状・解剖・機能情報を有する,究極の人体デジタル解剖図の構築、2)画像情報処理を用いたコンピュータ支援治療・診断システムの開発、3)看護教育支援システム、について研究を行っています。

実世界情報ロボティクス研究室

実世界情報ロボティクス研究室メンバー:倉爪 亮 教授/河村 晃宏 助教/宮内 翔子 助教

キーワード:サービスロボット、生活支援ロボット、柔軟ロボット

オフィスや街中など、私たちの生活環境内で様々な情報を収集するロボットシステムや、人間とロボットが共に生活するためのコンピュータビジョンの研究を行っています。人間とロボットが共存し、安全に生活するには、事前にロボットに様々な知識を与えなければなりません。しかし、必要な知識を全て人間が考えて、人間の手で作り上げるのは、非常に大変な作業です。もしロボットが自分の力で知識を獲得(学習)できれば大変便利ですが、複雑な知識の獲得には多くの時間や様々な経験、難しい学習の仕組みが必要で、また知識の記憶にも大量のメモリが必要です。そこで私たちは、人間とロボットが一緒に生活する環境に注目し、ロボットに代わって環境がロボットに必要な知識を「獲得」し、その知識を環境に「埋め込み」、ロボットが必要なときにその情報を「取り出す」ことができる仕組みを研究しています。

ヒューマンインタフェース研究室

ヒューマンインタフェース研究室メンバー:内田 誠一 教授 /備瀬 竜馬 准教授 /末廣 大貴 助教 /早志 英朗 助教

キーワード:人工知能、ディープラーニング、ニューラルネットワーク、医療画像、スポーツ、生体信号、時系列、ゲーム理論

パターン認識とは、人間の持つ認識機能の人工的実現を目的とした研究分野です。計算機が高度に発達した現代でも、最難関問題の一つに挙げられます。例えば、人間ならば目で見て「これは自動車である」と認識するのは容易です。ところが自動車には様々な形式があり、また同一形式であっても視点によって見えは変化します。「計算機に幾つかの自動車パターンを登録しておいて、それと類似していれば自動車と認識すればよい」と思われるかも知れませんが、「どのように類似性を定めるか」など課題は山積です。このようにパターンの多様性が困難性の原因であり、それをどのように巧妙に扱うかが鍵になります。当研究室では、パターン認識を中心に画像処理・認識、バイオイメージ・インフォマティクス、機械学習の理論と応用、文字工学・科学と多彩な分野へ研究を展開しています。世界を相手にオリジナルの技術を開発しながら、これらの魅力的な問題に日々挑んでいます。

コンピュータビジョン・グラフィクス・バーチャルリアリティ研究室

コンピュータビジョン・グラフィクス・バーチャルリアリティ研究室メンバー:川崎 洋 教授/岩口 尭史 助教

キーワード:コンピュータグラフィクス(CG)、3次元ビジョン(CV)、バーチャルリアリティ(VR/AR/MR)、コンピュータインタラクション(HCI)、医療画像処理システム、高度道路交通システム(ITS)

本研究室では、コンピュータビジョンやコンピュータグラフィクスを中心に、バーチャルリアリティ技術を用いて実世界と仮想空間を融合させる研究(AR/MR)や、新しいセンシング技術に関する研究を行っています。これらを実現するため、現実世界の視覚的情報を効率よく「取得」・「モデル化」し、「写実的に再現」することを研究のコアとし、得られたデータを実世界で利用するための「インタラクション」や「データベースの作成」にも取り組んでいます。また、「医療」や「都市交通システム」への応用も重要な研究テーマです。

ヒューマン・データ・インタラクション研究室

ヒューマン・データ・インタラクション研究室メンバー:木實 新一 教授 /谷口 雄太 助教

キーワード:ヒューマン・コンピュータ・インタラクション、データマイニング、センシング、ラーニングアナリティクス、ユビキタスコンピューティング

本研究室では、大量のデータを活用して社会の様々な課題を解決するために、人とデータのインタラクションをより効果的なものとするためのデザインや手法、技術の研究開発を行っています。具体的には、クラウドセンシングを含む各種のセンシング手法、データマイニングに基づく解析・可視化技術、様々な社会課題の解決を支援するデータアナリティクスの応用研究などに取り組んでいます。特に、データを活用して教育・学習を改善するために、ラーニングアナリティクスの研究を積極的に進めています。また、協調的な課題解決を支援するユビキタスコンピューティングの研究も行っています。

高度ソフトウェア工学講座

先端ソフトウェア研究室

先端ソフトウェア研究室メンバー:福田 晃 教授 /久住 憲嗣 准教授 /Ahmed Ashir 准教授

キーワード:組込みシステム, ドメイン特化言語, IoT (Internet of Things), ITS (高度道路交通システム), 無線通信, ポータブルヘルスクリニック

現代社会は情報通信技術(ICT)によって成り立っています。先端ソフトウェア研究室では、個人(くらし)と社会(しごと)における問題をICTで解決することを目指し、3つの方向性で研究を行っています。

  1. 要素技術:ヒトの位置推定や混雑度推定など、実世界のセンシング技術を開発しています。また、これらのデータを集めるための無線通信技術を開発しています。
  2. ソフトウェア開発手法:センサや自動車などでは、出力画面等がないためにソフトウェア開発がPCソフトなどに比べて難しいものとなります。開発の負担を軽減するため、特定の分野に特化したプログラミング言語であるドメイン特化言語などの研究を行っています。
  3. リバースイノベーション:発展途上国などにICT技術を持続可能な形で提供する仕組みを構築しています。例えば、医療コストを削減できる人口知能技術を活用した遠隔医療システム(ポータブルヘルスクリニック)、社会価値を創価するカーシャリングモデルを開発し、途上国において実証実験し、先進国への逆輸入を目指しています。

ソフトウェア工学・プログラミング言語研究室

ソフトウェア工学・プログラミング言語研究室メンバー:鵜林 尚靖 教授/亀井 靖高 准教授/佐藤 亮介 助教

キーワード:ソフトウェア工学、高信頼ソフトウェア、ソフトウェアアーキテクチャ、ソフトウェアテスト、形式手法、形式検証、プログラミング言語機構、AI

当研究室ではソフトウェア構築の基礎をなすソフトウェア工学とプログラミング言語に関する研究をしています。ソフトウェア工学とはソフトウェアが抱える問題を工学的な見地から捉え解決する学問分野で、当研究室では「先進的なプログラミング・エクスペリエンス」、「形式手法を活用した高信頼ソフトウェアの開発」、および、「集合知発見のためのソフトウェアリポジトリマイニング」の3つの側面から研究しています。最初の2つでは、AI・機械学習、集合知発見、プログラミング言語理論、形式手法・形式検証技術を駆使した先進的かつモダンなソフトウェア工学について研究しています。最後の1つでは、ソフトウェアの開発履歴データが大量に蓄積されたリポジトリから知識を発見、獲得する研究をしています。

知能ソフトウェア工学研究室

知能ソフトウェア工学研究室メンバー:趙 建軍 教授/馮 尭鍇 助教/馬 雷 助教

キーワード:知能ソフトウェア工学、ソフトウェアテスト、深層学習、プログラム解析と検証、プログラミング言語、人工知能、自動プログラミング

ソフトウェア工学(Software Engineering、SE)はソフトウェアの信頼性や保守性の向上を目的とし、高度かつ安全なソフトウェアを短期間で設計するための研究分野です。人工知能(Artificial intelligence、AI)はコンピュータによる知的な情報処理システムの設計や実現に関する研究分野です。知能ソフトウェア工学研究室は、ソフトウェア工学(SE)と人工知能(AI)の融合によって、より信頼性(安全性)の高いソフトウェアシステムとAIシステムを構築することを目指しています。具体的には、3つの方向性で研究を行っています。

  1. 人工知能のためのソフトウェア工学:人工知能(深層学習)システムにおける欠陥(バグ)やAdversarial Exampleを深く理解し、人工知能(深層学習)システムの信頼性と安全性を保証する方法(理解、解析、テスト、デバッグ、検証)を探求しています。
  2. ソフトウェア構成の自動化:人工知能(深層学習)を用いて、プログラムコートの自動生成、プログラムバグの自動修復などの方法を研究しています。
  3. 開発環境の知能化:知能ソフトウェア開発支援環境(IDE)を構築しています。

知的情報環境研究室

知的情報環境研究室メンバー:峯 恒憲 准教授

キーワード:データマイニング、テキストマイニング、情報共有、情報推薦、個別化、機械学習、マルチエージェントシステム

ユーザの状況,意図,嗜好,興味,関心,プライバシーなどにも配慮しながら,ユーザが求める情報を,必要な時に,即座に提供する仕組みと方法の研究開発を,実データや実環境を利用しながら行っています.言い換えると,利用者の見えるデータの解析と,その活用方法に関する研究です.たとえば,伊都キャンパス内での生活に必要な情報やサービス(施設情報,イベント情報,公共交通機関案内サービス)の提供を行うため,キャンパス内での情報共有基盤「伊都キャンライフhttps://ito.ait.kyushu-u.ac.jp/itocamlife/を構築しています.この基盤を利用し,人のコミュニケーション状況を推定し,それを自動記録することで,人のコミュニケーションの円滑化などの支援を進める仕組み「Real SNS」の開発を行っています.また,大規模時系列位置情報データ(バスや車のプローブデータ)のマイニングや,自治体オープンデータのマイニングにより,混雑状況の把握や市民生活の安全安心や利便性向上に役立つ情報の抽出と活用を進めています.さらには,学習者自身が記載した学習後の振り返り文を解析し,学習状況・学習能力を推測するとともに,学習意欲や学習行動の改善を促すフィードバック手法の開発などを進めています.

先端分散処理機構講座

先端ネットワーク研究室

先端ネットワーク研究室メンバー:岡村 耕二 教授

キーワード:インターネット、マルウェア解析、ホワイトハッカー、サイバー演習、SDN、機械学習

本研究室では,インターネットとセキュリティの基礎研究をしています。コンテンツ配送,省電力型ネットワーク機器の開発や運用,サイバーセキュリティなどを研究テーマにして最先端のインターネット・セキュリティの研究活動を企業や海外の大学と世界レベルで行なっています。

情報通信工学講座(E-JUST)

無線通信研究室

無線通信研究室メンバー:牟田 修 准教授

キーワード:無線通信、携帯電話、無線LAN、MIMO、変復調

携帯電話や無線LANに代表される無線通信のトラフィック量は急激に増大しています。その一方で、利用可能な無線通信帯域は限られているため、周波数帯域あたりの情報伝送速度を大幅に向上させる無線通信技術が必要となります。本研究室では次世代のネットワークを支える無線通信技術に関する研究を行っています。