研究者一覧

近年、深層学習に代表される機械学習の研究が注目されていますが、私たちは特に教師なし学習と呼ばれる問題に高い関心を持ち研究を行っています。計測・通信技術の発展によって様々なシステムから高次元かつ膨大なデータが生み出されていますが、複雑なデータの背後に隠れているクラスター構造や低次元の本質的な状態空間を見つけ出し、データ生成のメカニズムをモデル化することが教師なし学習の大きな目的です。

また、人工・自然に限らず、我々のまわりには時々刻々と状態を変化させる動的システムが多数存在します。私たちはそのような動的システムの数学モデルを観測データから推定する手法、および、得られたモデルを使ってシステムを制御したり、将来の状態を予測する方法を研究しています。これは機械学習と制御工学の境界領域と言える研究テーマです。

さらに、これらの基礎研究の工学的応用として、人工衛星や生産プラントに代表される大規模で複雑な人工システムが正常に稼働しているかどうかをデータから監視する技術、すなわち、データ駆動型システム健全性監視の研究に取り組んでいます。今よりも安心で安全な社会の実現に貢献することが我々の目標です。