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研究について
マシンインテリジェンス分野　原田研究室

マシンインテリジェンス分野　原田研究室

実世界理解、コンテンツ生成や知識発見を目指した高度な知能システムの実現

実世界から有益な情報を抽出し、サイバー空間の膨大なデータと強力なコンピューティング能力と結びつけ、実世界理解、コンテンツ生成や知識発見可能な高度な知能システムの構築を目指しています。この難題に切り込むために数理基盤やロボティクスを含むコンピュータサイエンス全般を活用して研究を進めています。

1．数理基盤

情報理論、機械学習、深層学習、データマイニング、パターン認識、確率・統計理論、時系列解析、因果解析、学習理論、特徴抽出理論

2．認識、理解、思考

ビッグデータ、コンピュータビジョン、画像認識・検索、三次元情報処理、行動認識、マルチモーダル認識、感情理解、自然言語処理、音声・音楽情報処理、医療情報処理

3．コンテンツ生成

画像・動画の自然言語記述と要約、自然言語からの画像生成、人と雑談可能な対話システム、実世界の面白い事象の発見と記事生成

4．知能ロボット

強化学習、軌道最適化、動作計画、タスク計画、模倣学習、メタ学習、継続学習、Sim to Real、高速推論、SLAM、三次元再構成、エッジでの学習、人とのインタラクション

コンピュータビジョン、コンピュータグラフィクスと機械学習の融合
リアルな新規物体画像の自動生成
知識転移を活用した認識システム

ミニコラム
最近は、ドリップコーヒーを如何に美味しく淹れられるかにはまっています。豆の種類、焙煎方法は当然として、豆の挽き方、お湯の温度、蒸らしの時間、ドリップ時間、お湯のかけ方などによっても、コーヒーの味が変わってくるので、なかなか奥深いです。専門家なんだから、最先端の機械学習技術を使っておいしいコーヒーの淹れ方モデルでも作ればいいでしょって突っ込まれそうですが、個人の味覚の定量化は難しいですし、そもそも試行回数も全然稼げない（要するに1 日で飲める量は限られる）ので、できたとしてもだいぶ先になりそうです。こんなに難しい最適化問題を乗り越えて、おいしいコーヒーが淹れられた日は、研究のモチベーションも爆上がりですよ。