ピックアップ研究室

永谷 直久 准教授

昆虫の行動軌跡を解明し
レスキューロボットの開発に活かす

子育てや餌探しなど、集団で行動するアリ。しかし、どのように餌を探し当てているのかは明らかになっておらず、そこには効率的に餌を探し当てるための探索の仕方があるはずです。そこで、アリの探査アルゴリズムを解明するために、昆虫用のVR実験装置を開発。学生自ら設計図を作成し、3Dプリンタを用いて装置をつくることから研究に取り組んでいます。VRにより無限の平面をつくり出し、数年かけて行動の軌跡を解析していく中で、一定のアルゴリズムが見えてきました。一見、人間には関係のない研究のように見えますが、未知に広がる空間内で効率的に餌を探す行動は、災害時のがれきや障害物がある中で、いち早く被災者を発見する救助活動に置き換えることができます。このデータをもとに、災害時に活躍するレスキューロボットの開発や、月や火星を探査するロボットの改良に応用できると考えています。

メッセージ

研究には、明確な答えや解法がありません。正しい答えを求めるのではなく、いろんな視点からアプローチする柔軟な姿勢が大切です。この研究室では、個人のテーマ研究だけではなく、学外のVRコンテストやハッカソンなどにも積極的に取り組んでいます。好奇心と根気をもち、興味を探究したいと思う人と一緒に活動していけたらと思います。
ダンゴムシの行動の軌跡を集計する装置。歩行に合わせ地面の球体が回転、連続してデータを計測することができます。
研究室内にある3Dプリンタは自由に扱うことが可能。自らの手で研究テーマに必要な実験装置をつくっています。

宮森 恒 教授

人間とコンピュータがより正確に対話する
「連想対話モデル」の開発

人間とロボットが対話できるシステムなど、高性能なシステムが次々と開発されています。一見、人間以上に賢い処理をしてくれているように見えますが、言葉や映像を人間のように理解できているかというと、まだ遠く及ばないのが現状です。例えば、「蜘蛛の足は何本ですか?」という質問に対して、「3本」と答えてしまうのが従来のシステム。人間のように、蜘蛛を頭の中で視覚的にイメージして、「8本」と答えることができないのです。それを解決するのが、私たちが開発に取り組んでいる「連想対話モデル」です。これは、発話文に対して視覚的なイメージをコンピュータに連想させることで、従来よりも正確な応答を行うシステム。蜘蛛の映像と文の情報との対応関係を数値化して学習し、文から映像をイメージするしくみを取り入れることで、正確な応答文を導き出します。人工知能が発達し、人間とロボットが共存する社会になりつつある中で、両者のコミュニケーションの促進に貢献できると考えています。

メッセージ

人間と会話できるロボットや、質問に応答するWebサービスには、まだ多くの課題が残っています。この研究室では、「マルチメディアデータ理解」をテーマに、言葉や映像の内容を、コンピュータが人間と同じように理解する方法と、それによる新しい付加価値を持つ応用システムの研究を行っています。機械学習に興味がある人や、新しいものをつくってみたいと思う人は、ぜひ研究室の扉を叩いてほしいと思います
蜘蛛が動いている動画と、蜘蛛の文の意味を数値化。文から映像を連想するシステムを取り入れます。
グラフ構造を使ったシステムを構築。キーワードの相関を明らかにすることで、より具体的な文章表現が可能になります。

蚊野 浩 教授

先進医療や自動運転に応用できる
創造的なアイデアに基づいた画像・映像の開発

画像や映像は、デジタル機器やネットワークシステムなどにおいて重要な情報メディアであり、次々と新しい技術が生まれている領域です。研究室では、その最先端の技術を理解し、さらに社会への応用を目指した研究に取り組んでいます。例えば、通常のカメラと異なり、レンズに入射する光をデータとして記録するカメラ。撮影後に任意の部分へピントを合わせることや、3D写真への出力が可能になり、街頭の監視カメラへの応用が期待されています。ほかにも、名刺サイズのコンピュータ基板と小型カメラを搭載した自動車模型を利用し、自動運転のしくみの再現にも取り組んでいます。画像や映像の技術は、テレビやゲーム機だけでなく、医療やものづくりの現場など社会のあらゆるシーンで活用されています。最先端の技術に触れて生まれた各自のアイデアに基づき、新たな可能性を見いだす画像・映像システムの開発を志しています。

秋山 豊和 教授

バスの車両と運転手の状態をリアルタイムで分析
安全運転を支えるシステムを開発

研究室では、学生がそれぞれ関心のあるテーマを選び、主体的に研究に取組んでいる
より効率的で簡単にアプリケーションを開発するためのプラットフォーム(インターネットミドルウェア)や、アプリケーションそのものの開発など、広いテーマで研究を行っています。例えば今取り組んでいるのは、バス会社と提携し、リアルタイムでバスの安全運転を支援するシステムの開発。車両に取り付けられたセンサーが、現在地やエンジンの稼働状況など、走行中の車両の状況に加え、心拍数や呼吸など、運転手の健康状態を計測します。データベースに集められた情報を活用することで、運転手の傾向や、事故のリスクが高い地点を検出。さらにリアルタイムで過去の運転状況と比較し、システムが危険な状態を検知した場合、運転手に警告を伝えることができます。これからさらに精度と汎用性を高めることで、このシステムを全国に展開し、より安全な社会の実現に貢献することを目指しています。
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