研究内容

Abstract 小さいころ水泳教室に通った経験はありますか？あるいは、競泳大会のために一生懸命練習した経験はありますか？どちらの場合も、先生やコーチがタイムを計り、ストロークやターンを解析して、少しでもうまく泳げるように、少しでもタイムが上がるように指導していたと思います。でも、こうした計測や解析には大掛かりな装置が必要となり、指導の効率も良くありません。 そこで、私たちは防水性を持つ安価で小型 ...
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Abstract 皆さんは、自分の動作の「クオリティ」を考えたことがありますか？また、クオリティの高い動作とはどのようなものでしょうか？身体動作の研究分野では、慣性センサ（加速度・角速度信号の計測器）を用いた身体動作の計測がしばしば行われ、そこから得られる膨大なデータの解析にはAIが利用されています。このような研究の目的のひとつは身体動作のパフォーマンスを上げることですが、現在このような研究のほと ...
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Abstract 病院で検査を受けると、どんなに簡単で痛くない検査であっても、ドキドキする人は多いでしょう。体に針やメスを入れない検査方法として、X線画像などを使った画像診断があります。撮影装置の前でじっとしていれば、体の気になる部位の画像（写真）ができあがり、それに対して医師が、「○○のような特徴が画像に見られるので、××のような健康問題がある可能性が高い」というふうに、積み重ねた経験と知識に基 ...
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Abstract 小さい頃から生活の中にインターネットがあり、スマートフォンを自由に使いこなせる世代の皆さんの中には、すでに小学生の頃に、簡単なプログラミングをしてスクリーン上のキャラクターを動かしたり、スクリーンの外にあるロボットやモデルカーを動かしたりしたことのある方がいるかもしれません。そのときの「わくわく感」を、将来の夢や進路に結び付けた方もいるでしょう。 テクノロジーがさらに発展し、あら ...
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Abstract 協調学習には高い教育効果があることが多く報告されています。協調学習とは2人あるいはそれ以上のグループで何かを一緒に学ぶこと、と定義されます。新型コロナウィルス感染症の影響による学校閉鎖に伴い、ICTを利用してリモートでグループワークをする機会は増えていることでしょう。このようなICTを利用した協調学習はリモート学習に限らず、対面式の学習にも取り入れられています。今回、私たちは、こ ...
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Abstract 大学のスポーツ施設や研究室では時折、アスリートが体に装置を着けてトレーニングを行っている様子を見かけることがあります。その装置は、おそらくアスリートの身体動作を計測するもので、収集したデータを使って様々な研究が行われます。そうした計測器の代表的なものが3軸方向の加速度と角速度を測定する慣性センサです。装着する慣性センサの数が多いほど収集されるデータ量も増えますが、その数の多さがア ...
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Abstract 皆さんは、クラスメートに教えたり教えられたりしながら、協力して共通の課題を解決する「学び合い」形式の授業を受けたことがあるでしょうか？「学び合い」をする相手は、出席番号順、席順、仲の良い友達同士かもしれませんし、先生が指定する場合もあるでしょう。この場合、先生はただなんとなく組み合わせを決めるのではなく、各生徒の理解度と個性を踏まえたうえで、どうすれば学習効果が高まるかということ ...
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Abstract 進路希望書を学校に提出したことがある人の中には、偏差値を見て大丈夫そうだから、自分に合っていそうだから、「なんとなく」良さそうだからという理由で志望校の名前を書いたという人もいるでしょう。今ひとつ現実感がないように思っていても、その「なんとなく」には、まだ自覚していないモチベーションが隠れていたかもしれません。私たちは、進路に関する心象（イメージ）の変化がモチベーションに影響する ...
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Abstract 時間をかけて勉強をしてもテストの成績が必ず上がるわけではないことを、私たちは経験的に知っています。苦手科目に限って、集中的に勉強したつもりなのに結果が伴わなかったということもよく起こります。自分に合う勉強法を見つけようと、「私はこのやり方でテストの点数を〇〇点上げた」などのキャッチコピーを頼りに、体験談の記事や攻略本を読んだ人もいるでしょう。そこで私たちは、ある一定の学力を達成す ...
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Abstract 近年、若年層の肥満化が数多くの国で問題になっています。「甘いものの匂いを嗅いだだけでも太る」と冗談めかして言う人もいるように、食べたものの種類や量の割に太っている人、逆に痩せている人もいます。このような個人差はあるにせよ、一般的には1日のエネルギー摂取量に見合ったエネルギーを消費すれば、肥満は防げるはずです。過剰に摂取したエネルギーを消費する方法としてすぐに思いつくのは運動ですが ...
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Abstract 皆さんはどのような遊園地に行きたいですか？では、質問を変えて、皆さんが遊園地の経営者だったら、どのようなアトラクションを来場者に提供しますか？自分が好きなアトラクションだけを集めて、自分が行きたいと思う遊園地を作ったとしても、果たしてビジネスとして成り立つでしょうか？ 物事には試行錯誤がつきものですが、遊園地のように莫大な設備投資が必要となるビジネスでは、提供するアトラクションを ...
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Abstract 本研究室では、日本大学医学部とのこれまでの共同研究として、心不全のリスクを表す指標「肺動脈楔入圧（PAWP）」の測定値を回帰として推定する人工知能の開発に成功しました。この研究の発展として、入院時・退院時の患者に適用し、長期生存率（2〜4年程度）との関連を分析しました。その結果、本研究室が開発した人工知能が、心不全患者の長期予後予測を行えることがわかりました。これにより、心不全に ...
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Abstract 本学大前先生と中央電子株式会社が共同研究として開発した「組込み人工知能によって工作機械やモータの不良状態を検出・予知するシステム」が、CECプライベート展（東京都八王子市開催、2019.10.07〜2019.10.15、来場者数554名）でデモ展示されました。 本システムは、機械駆動時の振動を慣性センサで計測し、そのデータに対し、時間・周波数解析および機械学習といった高度なデータ ...
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Abstract サッカー日本代表が「SAMURAI BLUE」や「なでしこジャパン」として世界の強豪と熱戦を繰り広げるようになって以来、日本のサッカー熱は高まる一方です。1点をとるために必死でボールを追いかけ、シュートを放つ選手たちは、毎日膨大な量の練習を積み重ねているのでしょう。時間内に決着がつかなかった場合に行われるペナルティ・シュートアウトも、勝敗を決める重要な局面となります。サッカー選手 ...
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Abstract 通常の医療現場では患者との会話やカルテから患者の詳しい背景情報を把握することができますが、交通事故などの緊急時には、意思疎通が困難な身元不明の患者に対応しなければならないことがしばしば起こります。そうした状況下で適切な治療を行うためには、レントゲン画像のような客観的な指標から患者の背景情報を推定できるようになるとよいでしょう。例えば、年齢を推定できれば、選択可能な薬品や治療方針な ...
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Abstract 近年では誰でも使えるさまざまなツールが入手できるようになり、専門的な知識がなくても簡単にオリジナルの楽曲を作成できるようになりました。また、ソーシャルメディアなどを通して、自分の楽曲を多くの人に披露できる機会も格段に増えました。このような背景から、聴く側に対して楽曲がやや供給過多となりつつある今日、ヒット曲を生み出すことは容易ではありません。では、楽曲の特徴から人気が出るかどうか ...
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Abstract 2019年12月に発生したCOVID-19は社会に大きな影響を及ぼしました。緊急事態宣言が出されたり、まん延防止等重点措置がとられたりと、私たちの生活は大きく制約されたものとなりました。楽しみにしていた修学旅行、運動会、入学式、卒業式などの学校行事が中止されたこと、または規模が縮小されたことを思い出す人も多いでしょう。感染症の流行を防止する有効な手段としてまず考えられるのが、ワク ...
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Abstract 2019年に発生したCOVID-19の感染拡大を防ぐため、日本をはじめとする世界中の国々で、さまざまなレベルの外出自粛措置がとられました。そうした対策を実施する際に根拠として用いられるものの一つが、シミュレーションによる感染拡大や収束の予測です。 日本では、社会を構成する私たち一人一人の行動の特徴（例：外出時間、目的地、滞在時間）とお互いの相互作用の可能性、さらにウィルスの感染力 ...
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Abstract いじめや嫌がらせはあってはならないことですが、残念なことにあらゆるコミュニティーで起こりうる問題です。近年、職場におけるパワーハラスメント（以降、パワハラ）の相談件数が増加しています。指示を出す立場の人、つまりパワーを持つ人が、指示を受ける立場の人にいじめや嫌がらせをするパワハラは、社会的にも大きな問題となり、通称「パワハラ防止法」という法律まで成立しました。これにより、パワハラ ...
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Abstract 私たちの生活に乗り物での移動は不可欠です。しかし、乗り物酔いに悩まされる人はたくさんいます。乗り物酔いの原因は様々ですが、その一つに、脳に送られる動きに関する情報のずれ、例えば平衡感覚と視覚情報の間にずれが生じることが挙げられます。普段は酔わないけれど、波が高い日の大きく揺れる船や舗装されていないガタガタ道を走る車に乗ると酔ってしまうのは、その情報のずれが大きくなるからです。目を ...
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「平坦解（曲率の低い局所解）はニューラルネットワークを高い汎化に導く」という仮説が提唱されてから、40年の月日が経ちました。 現在では、SAMやヘシアン正則化などの手法により、深層学習においてこの仮説が成立するという結果が数多く観察されています。 しかし、「平坦解へ至る方向」が教師データ分布やモデルパラメータからどのような影響を受けるのかについては、現在でも不明確な部分がありました。 この問題を解 ...
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ニューラルネットワークのクロスエントロピー損失の「鋭さ」を閉形式の関数として導出することに成功しました！ 深層学習がうまくいく条件の解明に取り組む内容です。 Title: Wolkowicz-Styan Upper Bound on the Hessian Eigenspectrum for Cross-Entropy Loss in Nonlinear Smooth Neural Network ...
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深層学習の推定根拠の可視化手法として、Grad-CAMが有名です。 しかしこれは、単純なCNNにしか実装できないという問題がありました。 そのため今回、深層学習の新たな可視化手法として、以下の2つを提案しました。 PCA-Grad-CAM: CNNの「主軸（主成分）」が何を見ているのかを明らかにする手法 SVM-Grad-CAM: CNNのクラス分類層をSVMに置き換えたケースにおいて、そのSVM ...
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機械学習において高いパフォーマンスを得るには、良い特徴量の抽出が必須です。ここで、原子同士の相対的な配置関係（＝絶対座標の情報がない）を表現する特徴量として、Smooth Overlap of Atomic Positions が知られています。これは画像を対象としたものではありませんが、ピクセルを原子とみなすことで、画像データに対してもこの特徴量を計算することが可能となります。本論文では、この具 ...
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本研究室が提案したサロゲート最適化手法 EVI-GPBO が IEEE Access に採択されました。 ガウス過程ベイズ最適化の1つのアプローチに、信頼性上限関数を利用する手法があります。この探索重みをユーザが設定する必要があり、通常は定数が利用されていましたが、探索空間全体の不確定性を使えば良いのではないかと着想したことが始まりです。ガウス過程では、局所的な不確定性はカーネル関数で表現された分 ...
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Abstract 決定木は、if-then ルールに基づいて入力データを分類する構造を有しているため、解釈が容易であるという利点がある。しかし、必要最低限のルールのみで明確な分類を実現するアルゴリズムが採択されているため、ビッグデータに多様なルールが隠れ潜んでいる場合、その一部しか抽出できないという問題がある。この対策として、ランダムに選択された特徴部分集合を用いて複数の木を構成するアプローチがあ ...
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Abstract 近年、multi-signalsの時間領域を入力とする Convolutional Neural Network (CNN) によりクラス分類を実現するモデルが多数開発されている。ここで、multi-signalsの中にはクラス分類に重要なものもあれば、そうではないものもあると考えられる。推定に重要ではない信号が含まれる場合、計算時間・メモリ・実運用時のコストが増大してしまう。そ ...
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Abstract COVID-19は1回目と2回目のワクチン接種の効果が異なるため、いくつかの研究において，1・2回目の接種状態を表現できる様々な数理モデルが開発されている。これらの研究結果により、1・2回目のワクチン接種の影響を考慮した感染症拡大のシミュレーションを行うことができる。しかしこれらはシミュレーションを行うのみであり、その微分方程式の理論的な解析が不十分という問題があった。 そこで， ...
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Abstract クラス分類問題を解く際、教師あり学習（例えば、サポートベクターマシン、k近傍法、ニューラルネットワーク）を使用することがほとんどです。しかし、採用する特徴量ベクトルの次元が大きい場合、汎化性能が低下することが知られています（次元の呪い）。この問題を解決するために、すべての特徴量を使用するのではなく、その中から分類に必要のない特徴量を発見し、除去することが必要となります。このための ...
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Abstract 頭が良い知能とはなんでしょうか。実はこれは、正解の無い質問です。ある人にとっては問題を素早く解ける状態を「頭が良い」と定義するかもしれませんし、別の人は難しい問題を解ける状態を「頭が良い」と定義するかもしれません。その人の考え方や状況によって、答えは違うということです。そして、前者の定義を採用している人は、何度も似たような問題を反復的に解く訓練をします。後者の定義を採用している人 ...
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Abstract 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）には、入力画像の活性化領域を推定するために、クラス/回帰活性化マップ（CAM/RAM）を埋め込むことが多い。CNNは、活性化領域が不適切であるなど、信頼性の低い活性化マップ(AM)を生成することがある。このような場合、誤差が大きくなる。AMは特徴マップを重ねることで算出されるため、異常特徴マップ（AFM）が信頼性の低いAMを生成してしまう。 ...
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Abstract 一般に、教師あり学習法（サポートベクターマシン、ニューラルネットワーク、決定木など）を用いて分類モデルを開発する場合、計算コストの削減や汎化性能の向上の観点から、前処理として特徴量の選択が不可欠である。この分析として、特徴量選択アルゴリズムの一つであるMRS（Minimum Reference Set）を用いることができる。従来提案されたMRSは、少量サンプルに基づく 1-nea ...
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