当研究室では、情報通信ステムを活用することにより、労働人口の減少やデジタルデバイド等の社会課題の解決をめざします。具体的には、建物内を自由かつ安全に移動することができる電動車いすの自動運転を支援するためのシステム間連携制御技術、大量の映像情報等をクラウドで即時処理するための高速オフロード制御技術や身近な課題を解決するIoT (Internet of Things) 技術の研究を行います。

音声・音楽・環境音・映像など、「音」を中心としたマルチメディア情報を対象にして、それらを人間のように処理・認識・理解するコンピュータシステムに関する研究を行います。音声認識や話者認識、音楽情報処理、画像認識といった技術に焦点をあて、これらを利用した、人や社会に役立つ知的な情報システムの実現を目指し、研究活動を展開します。

人工知能の分野の中でも特に推論や学習、最適解探索を中心に研究を進めています。観察により得られたデータから新しい知識やルールを獲得したり、膨大な解候補から効率よく最適解を見つけたりする方法を考案します。個人の感性に即した自動作曲システムの開発にも取り組んでいます。

ソフトウェア工学とは、ソフトウェアの開発・テスト・保守に関して体系的・定量的に考察する分野です。新たな情報技術を社会で利用するためには高品質なソフトウェアを効率良く開発することが課題となっています。本研究室では、ソフトウェア工学によりソフトウェアを高品質・高効率に開発する研究を行い、社会に貢献することを目指します。

数値データを画像化することで人々のコミュニケーションを円滑にするシステムを研究しています。そのために、新しい可視化技法、拡張現実(AR)・仮想現実(VR)システムを活用し、利用者の立場に立った使いやすく、分かりやすい可視化システムの構築を目指します。

信号処理技術は、音響、画像、通信、計測、医療、メカトロニクス等の幅広い分野の横断的基盤であり、ユビキタスコンピューティングをはじめとする新しい社会基盤を支えています。その統一的な再定式化を、凸解析学の理論を用いて行い、拡張することにより、次世代信号処理に必要な理論的な基盤を確立し,処理手法を開発します。

当研究室では、インテリジェント無線技術および物理層セキュリティの最先端研究を行っています。AI・機械学習を駆使した無線チャンネルの時空間変動を高精度に予測し、無線リソースの最適化と適応型物理層セキュリティ技術を通じ、次世代通信システムの安全性向上を目指します。

五感に訴えかけるVR・メタバースシステム、我々の衣食住をAI等も用い充実させるシステム、人間の能力を拡張するシステムや技能習得支援システム等、ヒューマンコンピュータインタラクションに関する研究テーマについて取り組みます。情報メディアが支える“未来のあたりまえ”を描く研究をしていきます。

データの分析は、これまでに得ることのできなかった新たな知見をもたらすことがあり、その活用により、様々な恩恵を得ることができるようになります。本研究室では、機械学習と呼ばれるデータの背後に存在する規則性を発見するための手法を活用し、必要な情報を獲得するための方法を検討していきます。

本研究室では、数学的な視点から機械学習の仕組みを探究し、新たなアルゴリズムや応用方法の開発に取り組みます。数式や構造を用いて学習の本質を理解し、より効率的で柔軟なモデルの設計を目指します。これにより、データが持つ情報をより深く引き出し、人工知能やデータ解析の発展に貢献することを目的としています。