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～

高次元かつ膨大なデータの中に隠れているクラスター構造や低次元の本質的な潜在空間を発見することを目的とする教師なし学習問題に強い関心を持って研究を行っています。高次元データの可視化、異常検知、移動ロボット自己位置・地図作成などの応用があります。

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用いて確率的に内部状態を推定したり、観測データからモデル自体を学習する手法を研究しています。応用例として、探査機が撮影した小惑星画像列から小惑星の3次元形状と探査機の相対位置・姿勢を同時復元する技術が挙げられます。

データ駆動型異常検知　～「何かがおかしい」を見つける～

上記の教師なし学習や動的システム学習を膨大なセンサーデータに適用することにより、人工衛星や生産プラントに代表される複雑な人工システムが正常に稼働しているかどうかを監視する技術を研究しています。

メンバー

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• • 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

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