人工知能、機械学習、深層学習、テキストマイニング、自然言語処理

人間の知能を探究し、人工知能を創り出す

深層学習(Deep Learning)による言語処理

従来、単語や文は記号的表現であるため、コンピュータにとってそれらの意味をとらえることは困難な課題でした。しかし、深層学習における埋め込み技術により、単語やフレーズ、文のもつ意味を数値ベクトルに埋め込むことができるようになってきました。さらに、深層学習の枠組みの中で、画像や音声等のデータと言語情報を統一的に扱うことが可能になってきています。当研究室では、特に言語情報と知識の埋め込み技術の研究を積極的に行っています。

サイエンス・インフォマティクス

生物・医学・薬学・物資工学・機械工学などの科学・工学（サイエンス＆エンジニアリング）に対して深層学習を適用する研究を進めています。機械設計における深層代理モデルの構築、および文献情報から重要情報を自動抽出する研究を進めています。たとえば、医薬文献から相互作用を起こす薬のペアを自動抽出する研究を行い、その成果はバイオインフォマティクス分野のトップジャーナルであるBioinformatics誌に掲載されました。

自動運転の研究

近年、実用化された自動運転のレベルが徐々に上がってきていますが、最終形態であるレベル5は人間の運転手に依存しない完全自動運転であり、人工知能を実現するのと同等の困難さを伴っています。当研究室では、未来のレベル5実現に向けて交通法規やマナーに関する知識を体系化した知識ベースを構築、および交通知識ベースを使って運転免許試験問題を解く研究を行っています。また、深層強化学習により小型車両Jackalの走行制御を行う研究も実施しています。

スマート情報技術研究センター活動報告

• 2022年度シンポジウム概要
• 2022年度シンポジウムでの活動報告「物質工学文献からの情報抽出のための コーパス構築とその評価」

産学連携について

• 共同研究のご提案「知能数理研究室」
• 本学の産学連携制度