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知能工学分野 矢入研究室

データの生成メカニズムを明らかにしシステムの健全性を監視する人工知能

教師なし学習 ~データの背後にある構造を探る~

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強い関心を持ち研究しています。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すことが教師なし学習の一つの目的です。移動ロボットの自己位置・地図作成などへの応用も行ってきました。

動的システム学習 ~機械学習によるシステム同定~

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。

データ駆動型異常検知 ~「何かがおかしい」を見つける~

上の2つの研究の応用として、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を研究しています。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的です。

非線形次元削減による自己位置・環境地図同時推定
非線形次元削減による自己位置・環境地図同時推定
教師なし学習による人工衛星テレメトリの異常検知
教師なし学習による人工衛星テレメトリの異常検知

メンバー

  • 矢入 健久 教授
  • 専門分野:人工知能、機械学習、航空宇宙工学、予防保全、健全性監視
<2019年5月現在>

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