◆最適化
進化計算を用いたニューラルネットワーク構造の最適化を行っています。画像分類や医療画像セグメンテーションといったタスクに対し、差分進化やVAEを組み合わせた効率的な構造探索手法、DARTSを用いた微分可能なアーキテクチャ探索などに取り組み、高性能なニューラルネットワークの自動構築を目指しています。
◆レコメンテーション
ユーザの嗜好に基づくパーソナライズされた推薦システムの研究を行っており、協調フィルタリングやコンテンツベースフィルタリングを活用しています。また、Matrix FactorizationやLDAを用いたクロスドメイン推薦、さらに知識グラフによる飲食店推薦システムの構築を目指しています。
◆感情推定
脳波に基づく感情推定の研究を行っています。構造情報と時系列情報を組み合わせた手法や、強化学習、量子機械学習など様々な技術を用いて感情分析を行っています。また、脳波計測器を使い、実際に脳波のデータセットを作成しています。
◆生成AI
GANやDiffusion Modelを活用した画像生成モデルや画像解析に関する研究を行っています。VQGANによる形状情報とユーザ嗜好を考慮したインテリア画像生成、Stable Diffusionの量子化と初期ノイズ最適化による品質と効率の両立など、実用的な生成システムの構築を目指しています。
◆画像識別
画像中に分布する物体の種類を識別する技術を研究しています。実社会の課題解決に寄与するためにも、精度の高い深層学習を効率的に実装する技術の確立を目指しています。鉄道の自動運転に応用可能な衝突防止システム向けの画像認識技術を研究対象としています。
