研究室だより

最高性能のベイジアンネットワークとその応用、eラーニングの研究 植野 真臣 教授(情報・ネットワーク工学専攻)

人工知能(AI)技術の一つであるベイジアンネットワークの最速システムを開発し、ロボットやモータなどに応用する。コンピュータ上で実施するテスト(eテスティング)の開発システムは世界標準となった。「教える」のではなく、「学ぶ」ためのeラーニングシステム『SamurAI』は50万人の利用実績を持つ。


生命システムの解析と分子ロボットの研究 小林 聡 教授(情報・通信学専攻)

生命システムに普遍的に存在する生体高分子(DNAやRNA、タンパク質など)の新しい数理モデルの構築や構造の予測・解析の研究に取り組む。また、生体内で働く大きさ1マイクロメートル以下の「分子ロボット」の開発では、知能中枢となる情報処理システムを構築し、動作を高速にする演算素子などを開発した。


正解のない問題を解くAI――宇宙、ロボットから医療応用まで 髙玉 圭樹 教授(情報学専攻)

現在の人工知能(AI)の多くは答えが決まっている問題を解いている。これに対し、予測のつかない問題に素早くかつ的確に答えるエージェントAIを開発する。必ずしも最適解を求めず、未知の環境に適応し、刻々と変化する状況に柔軟に対応する複雑適応システムを「進化計算」や「強化学習」などを使って構築し、社会へ適用する。


IA(知能増幅)によって人の学習を支援する 柏原 昭博 教授(情報学専攻)

人間の知性を技術でいかに高めるか。学びのプロセスをデザインする「学習工学」を掲げ、人工知能(AI)の一つであるIAの手法を使って学習者に寄り添う学びの環境を構築する。特に学習者向けの「調べ学習」の支援や、効果的なプレゼンテーション支援方法の提案、ロボットを使った英文法の習得支援などのテーマを研究する。


現実世界により近い複雑なゲームAIを開発する 保木 邦仁 准教授(情報・ネットワーク工学専攻)

有名な将棋ソフト「Bonanza(ボナンザ)」の開発者。知的な判断や能力を競うゲームを題材にして、賢い人工知能(AI)を開発する。ゲームAIの性能は今や、AIの能力を社会に示す上で重要な指標になっている。近年は将棋や囲碁から、トランプゲームの「大貧民」やマージャンなど、より複雑なゲームへと対象を広げている。


人の行動ログを収集・分析し、価値ある情報を引き出す 岡本 一志 助教(情報学専攻)

統計学や計算機科学、機械学習の手法を用いるデータサイエンスの領域において、計算知能(CI)の方法論を駆使しつつ、データから有用な知見を発掘する。特に、図書館における人の行動やコンビニでの購買履歴といった行動ログを収集・分析するための要素技術を開発し、サービスの設計や改善に応用することを目指す。


「統計科学」でデータから価値ある情報を引き出す 川野 秀一 准教授(情報・ネットワーク工学専攻)

統計科学やデータ科学が専門。ビッグデータから情報を効率的に抽出するための新たなモデルの提案や、提案したモデルを利用したバイオインフォマティクス(生命情報学)分野などへの応用に取り組む。データを取得する領域は、生命科学や文学、環境関連など幅広い。


【第1回】
人工知能の次は何か? 宇宙システムからヘルスケアまで、今までの常識の変革に迫ります 髙玉 圭樹 教授(情報学専攻)

人工知能は、最近、人間を超えてきているという話がいろいろなところで聞かれるようになりました。例えば、アメリカの大手コンピュータメーカーのIBMがつくったWatsonは、2010年にクイズ番組で人間のチャンピオンに勝ちました。クイズに勝つには、問題の意図をとらえ、それから正解を引き出す必要があります。さらに、いち早く回答権を得るために、問題文を予測する能力も要求されます。そのような能力を初めて実現したということで、非常に脚光を浴びました。

2017年6月17日 開催


【第2回】
21世紀スマート輸送機器開発をめざしています-課題解決型研究の展開- 前川 博 教授(機械知能システム学専攻)

高校生のみなさんが、物理で習う「斜方投射」では、ボールを遠くに投げたときに放物線を描いて飛んでいきます。しかし、実際にボールを投げた場合は異なります。なぜでしょうか? ボールが飛ぶときには「空気力」、つまり空気抵抗があるので、放物線よりも飛距離が短くなります。
空気抵抗を考慮した物体の運動は、電気通信大学では1年生の物理学概論で学びます。

2017年7月29日 開催


【第3回】
ナノトライボロジーで超低摩擦をめざします 鈴木 勝 教授(共通教育部)

1966年にイギリスで「ジョストレポート」という報告書が発表されました。これは、摩擦によってどのくらいの経済的な損失が発生しているかを見積もったレポートです。その結果、当時で約5.5億ポンド(5,000億円)の損失が発生していると見積もられたのです。具体的にはどのような損失が起こっているのでしょうか。摩擦や摩耗によって、機械が壊れたり、部品を交換したりする必要が生じます。


光でDNAを調べる、操作する-超スマート社会における個別化医療に向けて- 田仲 真紀子 助教(基盤理工学専攻)

DNA(デオキシリボ核酸)は、チミン(T)、アデニン(A)、グアニン(G)、シトシン(C)という4つの塩基で作られ、二重らせん構造をとっています。ここに、生命の遺伝情報を保管しています。
この塩基の配列をRNA(リボ核酸)に「転写」して、配列を「翻訳」することで、私たちに必要なタンパク質を作り出しています。この考え方を「セントラルドグマ」と呼んでいます。

2017年8月5日 開催


【第4回】
社会に拡がるワイヤレス通信技術-IoT、ITS、RF-ID、スマートデバイス、5G- 山尾 泰 教授(先端ワイヤレス・コミュニケーション研究センター)

今から50年前、13歳のときにラジコン飛行機に出会い、夢中になりました。地方の大会などにも参加して、初心者の部で優勝したこともあります。その写真が当時の「ラジコン技術」という雑誌に載っています。
お金のない中学生が作るラジコンなので、エンジンの出力と方向舵をコントロールするだけの2チャンネルのラジコンでした。しかし、無線操縦という当時の最先端技術に出会ったことが、今の自分につながっています。

2017年9月9日 開催


【第5回】
安全運転支援や自動運転を実現するための認知手段である電波センシング法 稲葉 敬之 教授(機械知能システム学専攻)

自動運転車の話題は、近年ニュースやCMなど生活の様々な場面で見聞きすることも多くなりました。実際に、市販されている車の中には危険を察知し、システムがブレーキを掛けたり、渋滞時に運転手が操作したりすることなく走行するシーンといったことも見かけることもあるでしょう。まさに夢の車の登場という皆さまの期待も高くなってきています。

2017年11月18日 開催


【第6回】
人が言葉を覚える仕方と人工知能が言葉を覚える方法 南 泰浩(情報・ネットワーク工学専攻)

言葉は多様な要素で成り立っている複雑なものです。その要素は、音声、語彙、文法、文脈・意味と大まかに4つに分けることができます。人間もコンピュータもこれらの要素を統合して言葉を理解しています。現在、コンピュータが一番苦手としているのが、文脈・意味の理解の部分です。私たちは、人工知能を少しでも知能に近づけるために研究を続けています。

2018年1月20日 開催


【第1回】
◎Ⅰ類(情報系)・情報学専攻 梶本 裕之 准教授

不思議な反射「ハンガー・インターフェース研究」で知られる梶本研究室。昨年秋から2016年3月までに、4件の受賞という快挙を成し遂げました。これは、多くの受賞回数を誇る電気通信大学でもトップです。

2016年5月11日 掲載


【第2回】
◎II類(融合系)・機械知能システム学専攻 横井 浩史 教授

長年「筋電義手」の研究に取り組んでいる、横井浩史研究室です。自分のための義手も含めて、子どもたちのために安全で軽い筋電義手の開発に取り組んでいる研究室の学生たちの努力と目標も聞いています。

2016年6月6日 掲載


【第3回】
◎レーザー新世代研究センター 米田 仁紀 教授

世界最短波長の原子準位レーザーを実現した米田仁紀レーザー新世代研究センター長の「米田研究室」をご紹介します。 高強度レーザーによる極限環境下の物質状態の研究や、実験室天文学実験など、外部からの要請も含めて、レーザー使用に関するあらゆる研究・実験を行っています。

2016年7月5日 掲載


【第4回】
◎III類(理工系)・機械知能システム学専攻 大川 富雄 教授

熱流動と気液二相流の技術・知見で、エネルギー・環境問題に取り組む大川・榎木研究室です。学会で何度も受賞している二人の研究生とともに、熱伝導システムの解明に取り組む実験も紹介します。

2016年9月13日 掲載


【第5回】
◎I類(情報系)・機情報・ネットワーク工学専攻 山本 有作 教授

高速・高精度な行列計算アルゴリズムとハイパフォーマンスコンピューター技術で知られる「山本有作研究室」です。

2016年9月26日 掲載


【第6回】
◎先端ワイヤレス・コミュニケーション研究センター 石橋 功至 准教授

圏外なし・電池切れなしの無線通信を実現する研究で知られる、先端ワイヤレスコミュニケーション研究センターの石橋功至研究室です。

2016年10月7日 掲載


京王線 調布駅下車 中央口改札 中央口より徒歩5分
注:駐車場はございませんので、
お車でのご来場はご遠慮ください。

交通アクセスの詳細は、
下記リンクをご覧ください。

交通・学内マップ

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