高信頼マルチモーダル感性知能と知識工学研究室 (TMAK: Trustworthy Multimodal Affective Intelligence and Knowledge Engineering Lab)
所属教員
- 准教授 松本 和幸 (Associate Professor Kazuyuki MATSUMOTO)
- 講師 吉田 稔 (Associate Professor Minoru YOSHIDA)
- 講師 康 鑫 (Assistant Professor Kang XIN)
研究キーワード
マルチメディア情報検索 (multimedia information retrieval),音楽情報処理 (music information processing),音声情報処理 (speech information processing), 音声ドキュメント検索 (spoken document retrieval), 音響指紋 (audio fingerprinting), 自然言語処理 (natural language processing),テキストマイニング (text mining),ディープラーニング (deep learning), 類似画像検索(similar image retrieval), 感性情報処理 (affective computing),感情認識 (emotion recognition), 情報抽出(information extraction), Web文書解析 (web document analysis),健康情報マイニング (health information mining), ソーシャルメディア解析 (social media analysis), 脳波解析 (EEG analysis), 高速検索技術 (fast retrieval technique), イラスト画像分類 (illustration image classification), マルチモーダル感性計算 (Multi-Modal Affective Computing),信頼できる人工知能 (Trustworthy AI),知識工学(Knowledge Engineering),健康工学(Health Technology),金融工学(Finance Technology)
研究内容
近年,人工知能技術は飛躍的に向上し,言語,画像,音声の大規模なモデルが開発され,人工知能の研究開発におけるパラダイムは大きく変化した.本研究室は,感性を扱うことができる信頼度の高い人工知能,高度な意味処理を基盤とする知識工学に基づき,マルチモーダル感情計算,感性情報処理,健康情報マイニング,金融テキストマイニングに関する研究開発を行っている.具体的に,以下のような研究を推進している.
- 言語,表情,音声理解に基づくマルチモーダル感性計算技術
- 嗜好・趣味・性格に適応可能な意味的および感性的な検索,情報推薦技術
- 音声対話ロボットを用いた健康情報収集・管理・健康維持支援システム
- 介護・看護ロボットへの応用システム
- 大規模言語モデルに基づく対話システムによるストレス検出と助言システム
- Web上のデータを用いた災害/感染症流行情報の分析および予測技術
- うつ病や不安症の早期発見技術
- Neuro-Symbolic AIを応用した技術
- 投資判断支援技術
- 高速かつ低容量AIモデルの構築技術
上記以外にも,WWW上の文書など,様々な電子的テキストから知識を抽出する「テキストマイニング」技術を用い,「自然言語処理」技術を応用した研究にも取り組んでいる.マルチメディア検索技術を応用してテキスト以外の地図,グラフ,動画等のコンテンツと,テキスト内容との関連性の分析に関する研究を行っている.SNS上のショートテキストからリアルタイムで健康情報・医療情報や人物間の関連性を抽出したり,多言語で書かれた未知の表現(新語や俗語,顔文字,アスキーアート)などを集積したデータベースの構築と解析,コミュニティに関わる情報(性別,職業,年齢,性格等の個人属性)の抽出と応用に関する研究を進めている.
リアリティテクノロジ研究室 (Reality Technology Laboratory)
所属教員
研究キーワード
Extended Reality (Virtual Reality, Augmented Reality, Mixed Reality), Human-Computer Interaction, サイバーフィジカルシステム (Cyber-Physical System), デジタルツイン (Digital Twin), デジタルゲーム (Digital Game), シミュレーション (Simulation), 学習/訓練支援システム (Learning/Training Support System), 音声対話システム (Spoken Dialog System), 音声認識 (Automatic Speech Recognition), 音声合成 (Speech Synthesis), 音声言語情報処理 (Spoken Language Processing), ディープラーニング (Deep Learning)
研究内容
本研究室では,現実世界・実物と見紛う仮想世界・人工物を創造し,人間を支援・拡張するとともに,われわれを取り巻くさまざまな現象や営みを明らかにすることをめざす.例えば,徳島大学理工学部を仮想空間化したメタバース,自然な会話やしぐさを実現したフォトリアル3Dエージェントなどを基盤として,先端的でより良い社会に貢献する研究開発に取り組んでいる.具体的なテーマ例のいくつかを以下に挙げる.
- XR (Extended Reality)技術を用いた防災訓練(災害疑似体験)システム
- XR技術を用いた津波/避難者シミュレーション結果の可視化
- メタバース型e-Learningシステム
- 自然なタイミングで応答可能なリアルタイム音声対話システム
- 雑音・無音棄却型音声認識
- 単言語話者音声による多言語音声合成
進化適応システム研究室 (Evolutionary Adaptive System Laboratory)
所属教員
研究キーワード
進化計算 (evolutionary computation),強化学習 (reinforcement learning),遺伝的プログラミング (genetic programming),遺伝的アルゴリズム (genetic algorithm),メタヒューリスティクス (metaheuristics),オペレーションズ・リサーチ (operations research),組合せ最適化 (combinatorial optimization),対戦型ゲーム戦略の創発的学習 (emergent learning of competitive game strategies)
研究内容
工学的に解決すべき問題が非常に複雑であったり不確実性を含む場合,これらの問題の最適化や適切な制御規則の設計には大きな困難が伴う.複雑適応システム研究室では生命や知能の根元ともいえる進化と適応にヒントを得た要素技術を用いて,複雑で不確実性を含むような設計問題の解決手法の開発を行っています.例えば対戦型ゲームにおける大局観や戦略の共進化的な学習手法や不完全かつ不確実な入力しか得られない環境におかれた知能ロボットの学習手法などの開発などを行っています.また,遺伝的アルゴリズムに代表されるような生物進化に着想を得たアルゴリズムやメタ戦略と呼ばれる手法を用いて,大規模な最適化問題の優れた近似解を高速に求める手法の研究を行っており,巡回セールスマン問題の最適化などにおいて世界的な成果を挙げています.
数理情報システム研究室
所属教員
研究キーワード
インターネット (internet), 情報基盤 (IT infrastructure), 認証連携 (authentication and authorization), ネットワークシステム (network systems), 非線形問題 (nonlinear problems), 分岐理論 (bifurcation theory), 計算機アーキテクチャ(computer architecture), 並列処理 (parallel processing), 身体知支援 (supporting motor-skill development), 知識工学 (knowledge engineering)
研究内容
近年のコンピューティング環境,情報サービスは,クラウドを中心にどんどん仮想化に動いています.名前やアドレス,ネットワーク自体も仮想化され,特にネットワークはハードウェアの束縛を離れ,プログラマブルな方向に進んでいます.同時に情報セキュリティは年を追うごとに大問題となり,技術の発達に反比例するかのように脅威・リスクは増大し,対策や教育のニーズも高まっています.本研究室ではソフトウェアでネットワークやセキュリティを管理運用する研究を行います.プログラマとして単にコードを書くだけの能力ではなく,それを導入・運用し,セキュリティ対策やメンテナンスまで手掛けることのできるフルスタックエンジニアを養成します.情報システム構築も具体例として研究するため,人間の学習や行動変容の支援,スポーツなどの運動における力学的身体知モデル,教育用CPUおよびOSの設計などをターゲットにシステム構築を研究します.
2016年度よりグループ内でホワイトハッカー養成プログラムを実施しています.情報セキュリティの技術的要素,管理運用マネジメント,情報倫理などを集中的に身につけ,時代の要請に応えます.
情報基盤・学習体験研究室(Laboratory for Advanced Systems of It-infrastructure and learning eXperience)
所属教員
研究キーワード
インターネット (internet), 情報基盤 (IT infrastructure), 認証認可 (authentication and authorization), ネットワークシステム (network systems), 計算機アーキテクチャ(computer architecture), 並列処理 (parallel processing), マルチメディア応用 (multimedia applications), 情報セキュリティ (information security),知識工学 (knowledge engineering),学習環境 (learning environment), スキル学習 (motor-skill development), チーム戦術・戦略(team tactics/strategy)
研究内容
高等教育機関に属する個々人の学習や創造的活動を高度化・効率化するためには,情報基盤とその応用環境に関する研究が必要不可欠となる一方で,それらの活動過程や成果の記録・蓄積に対しては機密性・完全性・可用性の観点から情報セキュリティ面の研究も並行して必要となります.本研究グループは,こうしたキャンパスライフを支える情報基盤研究を中心に行います.社会における情報基盤設計やその実運用に関するエンジニアの力量に資する経験知的側面は,学問としては学びにくい側面もありますが,本研究グループでは,そういった今後の社会的需要が非常に高いシステムインテグレータとしてのスキル修得支援も研究します.< /br>また,これら以外の々な研究も,教員個々の関心や専門性に応じてキーワード欄に記載の独自研究として展開しています.例えば、ファイヤウォール設定の可視化、Webサーバのアクセス制御理解支援、学習用コンピュータ開発、研究活動支援、チームスポーツ戦術理解支援、マルチプレイヤートラッキング技術開発、運動スキル学習支援、車両運転技能開発、注視運動学習支援などの研究を進めています。
画像工学研究室 (Image Technology Laboratory)
所属教員
- 教授 寺田賢治 (Professor Kenji TERADA)
- 講師 Associate Professor Stephen Githinji KARUNGARU
研究キーワード
画像処理 (Image Processing),画像計測 (Image Measurement),画像認識 (Image Recognition),携帯端末用画像処理 (Image Processing for Mobile Terminal),仮想現実/拡張現実/複合現実 (VR/AR/MR),セキュリティ (Security),生活支援 (Livelihood Support),機械学習 (Machine learning),人の行動計測 (Human Behavior Measurement),顔認識 (Facial Recognition)
研究内容
「人に優しい画像処理」をテーマに,人に役に立つ画像処理システムの研究開発を行なっています.これらは歩行者や車の安全を守る道路交通のためのITS画像処理,火災をいち早く見つけ人の命や財産を守る火災画像処理,人の食生活を守る農業用画像処理,食品の混入物を検知する食品画像処理,挙動不審な人を見つけて事件を未然に防ぐセキュリティ画像処理,運動技術向上のためのスポーツ画像処理,呼吸機能診断などの医療支援のための画像処理など,人々の命と生活を守る様々な画像処理技術に関するものです.また半導体ウエア上の微小な欠陥の検出システムや同色製品上の異物検知などの産業用画像処理,超高速並列画像処理,さらにコンピュータと対話するためのインタフェースとしての画像処理,ロボットアイ,個人認証に関する研究開発も行なっています.
ネットワーク・システム制御研究室 (Networks and Systems Control Laboratory)
所属教員
- 教授 木下 和彦 (Professor Kazuhiko KINOSHITA)
- 准教授 池田 建司 (Associate Professor Kenji IKEDA)
- 助教 Assistant Professor Alberto GALLEGOS RAMONET
研究キーワード
情報ネットワーク (Information Network),モバイルネットワーク(Mobile Network),新世代ネットワーク(New Generation Network),ネットワークシステム (Network System),自律分散制御(Autonomous Distributed Control),制御工学 (Control Engineering),システム同定 (System Identification),メカニカルシステムの制御(Control of Mechanical Systems),非線形推定(Estimation of Nonlinear Systems)
研究内容
インターネットに代表されるコンピュータネットワークは高速・大容量化を続け,現在ありとあらゆる情報がやり取りされており,世界で最も大きなシステムと言われるほどになりました.一方で,人間の筋肉や関節を模擬したシステムが発達し,高機能・高性能なロボットが次々と開発されています.本グループでは,これらのような論理的/物理的システムの制御技術について,幅広く研究しています.具体的には,逼迫する周波数資源を有効に利用する異種無線統合ネットワーク,M2M/IoTサービスを支える無線マルチホップネットワーク,受動歩行に基づいた二足歩行ロボット,部分空間同定法の分散解析といったテーマが挙げられます.
ヒューマンコミュニケーション工学研究室 (Human Communication Laboratory)
所属教員
研究キーワード
ヒューマンコミュニケーション (human communication),言語理解 (language understanding),医療情報処理 (medical computing),知識構築 (knowledge construction),マンマシンインターフェイス (man-machine interface),辞書検索 (dictionary retrieval),感性情報処理 (affective computing)
研究内容
感性理解などの言語理解技術を中核とした,人とコンピュータの対話技術に関する研究・開発をおこなっています.コンピュータと対話するためには,発話における表現や単語の意味を知識として知っている必要があります.この知識を構築するため,Web上のビッグデータから有用な情報を抽出する研究や,抽出された大量の言語情報を効率よく記憶・検索するための辞書検索技術の研究,構築された知識情報を用いた発話意図の理解や,適切な応答生成などの基盤研究を進めています.また,応用研究として,言語理解技術を用いた電子カルテの分析や,対話技術を用いた高齢者への対話支援など,医工連携研究もおこなっています.
マルチメディアデータ工学研究室 (Multimedia Data Engineering Laboratory)
所属教員
研究キーワード
マルチメディア情報検索 (Multimedia Information Retrieval),索引化技術 (Indexing Technology),映像処理応用システム (Video Processing Application Systems),音楽情報処理 (Music Information Processing),音楽情報検索 (Music Information Retrieval),作曲支援技術 (Computer Aided Composition)
研究内容
マルチメディアデータ工学研究室では,テキスト,画像,映像,音楽といった様々な形態のマルチメディアデータに対する知的情報処理システムを開発している.その一つとして,大量のマルチメディアデータの中からユーザの要求するデータを高速かつ高精度に検索可能なマルチメディア情報検索システムを開発している.
また,音楽をより楽しむための工学的研究にも取り組んでいる.具体的には,リズム・音高・和音など、楽曲の構成要素を推定する構造解析技術をベースとして,音楽検索・音楽生成・作曲支援システムなどの開発を行っている.
ヒューマンセンシング研究室 (Human Sensing Laboratory)
ヒューマンセンシング研究室のウェブページはこちら
所属教員
- 教授 福見 稔 (Professor Minoru FUKUMI)
- 准教授 伊藤 伸一 (Associate Professor Shin-ichi ITO)
- 講師 伊藤 桃代 (Associate Professor Momoyo ITO)
研究キーワード
ヒューマンセンシング (human sensing),生物型情報処理 (biological type computing),進化システム (evolutional system),生体信号処理 (biosignal processing),知的信号処理 (intellectual signal processing),感性情報処理 (affective computing),画像解析応用 (image analysis and application),総合的バイオメトリクス認証 (comprehensive biometrics),機械学習 (machine learning),統計的学習 (statistical learning)
研究内容
ヒューマンセンシング研究室では,ヒューマンセンシング(人間の有する情報の計測),ニューラルネットワークや進化的手法等を用いた画像・生体信号などの処理に関する研究,およびそれらの情報を用いたアプリケーション開発を行っています.