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研究活動:研究・産学連携

データ関連人材育成拠点 研究室紹介

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

名前 植野真臣(うえのまおみ)教授
所属 大学院情報理工学研究科
情報・ネットワーク工学専攻
OPAL-RING https://www.uec.ac.jp/research/information
/opal-ring/0005153.html
研究室ホームページ http://www.ai.lab.uec.ac.jp/

研究概要

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。

研究テーマ

ベイジアンネットワーク

確率モデルの中でも最も予測精度が高く、厳密な計算ができるベイジアンネットワークについて、現在、世界最高性能のシステムを2011年に開発した。既存技術より数十倍速い推論アルゴリズムによる確率推論の手法も提案。また、従来は数十程度の変数が限界だった構造学習において、1000変数以上を扱える厳密な構造学習が可能な手法も開発した。

ベイジアンネットワーク応用

超音波を当て、その反射波の形状のデータを解析し、ベイジアンネットワーク分類器により判定、人体を検出するロボットを開発した。災害時などの視界の悪い環境下で有効。さらに、宇宙空間や災害現場など400度Cを超える環境下でも動作可能なモータを実用化したほか、目や鼻、口など顔面の特徴点のデータから、「表情」を推定する技術なども考案した。

eテスティング、eラーニング、アダプティブラーニング

異なるテストでも、同じ尺度で能力を測れる「等質テスト」を作成するeテスティングシステムを開発。IPA情報処理技術者試験や医師国家試験、英検などに採用され、大学入試への導入も検討が進む。近年注目のアダプティブラーニング(適応学習)分野では、ヒントは最小限にした方が教育効果が高くなることを示した。

経歴

教育学修士で工学博士という異色の経歴を持ち、日本で最初に「eラーニング」の論文を発表した。将来は「論述式試験の自動採点なども可能にしたい」という。

研究・産学連携