研究Discovery Saga

【キーワード】深層学習 / カーネル法 / 汎化誤差解析 / ノンパラメトリック統計 / モデル圧縮 (他14件)

【概要】深層学習は現在機械学習でも中心的な役割を果たしており，多くのタスクで高い性能を示している．一方で，その原理への理論的理解は進んでおらず，ブラックボックス化しているのが研究開始当初の状況であった．その状況を改善するために，本研究では深層学習の原理解明に関して以下の研究成果を得た．(1) カーネル法的視点による深層学習の圧縮型汎化誤差解析，(2) 統計自由度による最適なモデル構造の探索とモデル圧縮への...

【情報学】情報基礎学：数理統計／深層学習を含む研究件

【キーワード】深層学習 / カーネル法 / 汎化誤差解析 / ノンパラメトリック統計 / モデル圧縮 (他14件)

【概要】深層学習は現在機械学習でも中心的な役割を果たしており，多くのタスクで高い性能を示している．一方で，その原理への理論的理解は進んでおらず，ブラックボックス化しているのが研究開始当初の状況であった．その状況を改善するために，本研究では深層学習の原理解明に関して以下の研究成果を得た．(1) カーネル法的視点による深層学習の圧縮型汎化誤差解析，(2) 統計自由度による最適なモデル構造の探索とモデル圧縮への...

【情報学】情報基礎学：スパース推定／深層学習を含む研究件

【キーワード】構造的正則化 / テンソルモデリング / ベイズ推定 / 再生核ヒルベルト空間 / ガウシアンプロセス (他21件)

【概要】近年あらゆる分野において扱うデータは急速に大規模化している．また同時に，巨大なデータは内在的に多様な構造を有するようにもなってきている．そのような多量かつ多様なデータを扱うため，構造的スパース性に着目し，それを利用した推定方法を体系的に提案・分析した．そのため，構造的正則化学習と呼ばれる学習方法を高速に解くための確率的最適化手法として，確率的交互方向乗数法を提案した．また，テンソルモデリングと呼...

【情報学】情報基礎学：確率密度比／深層学習を含む研究件

【キーワード】構造的正則化 / テンソルモデリング / ベイズ推定 / 再生核ヒルベルト空間 / ガウシアンプロセス (他21件)

【概要】近年あらゆる分野において扱うデータは急速に大規模化している．また同時に，巨大なデータは内在的に多様な構造を有するようにもなってきている．そのような多量かつ多様なデータを扱うため，構造的スパース性に着目し，それを利用した推定方法を体系的に提案・分析した．そのため，構造的正則化学習と呼ばれる学習方法を高速に解くための確率的最適化手法として，確率的交互方向乗数法を提案した．また，テンソルモデリングと呼...

【情報学】情報基礎学：為替レート／深層学習を含む研究件

❏ファイナンス理論の臨床性評価における深層学習の活用(19H01508)

【研究代表者】北村能寛早稲田大学, 社会科学総合学術院, 教授 (90409566)

【キーワード】深層学習 / 指値注文 / 注文板情報 / 機械学習 / 指値注文板 (他8件)

【概要】売買価格と取引量が記録された注文板の情報を利用して為替レートの予測ができるか。さらには、その予測方法として深層学習を用いたところに本研究の特徴がある。深層学習の中でも時系列分析モデルであるLong Short Term Memory (LSTM)を用いた。このモデルの特徴は、過去の情報を長期、短期に記憶することができる点にある。まず、注文板から、注文板上で生じた新規の指値注文、指値注文の変更等のイ...

【情報学】情報基礎学：ガウシアンプロセス／深層学習を含む研究件

【キーワード】構造的正則化 / テンソルモデリング / ベイズ推定 / 再生核ヒルベルト空間 / ガウシアンプロセス (他21件)

【概要】近年あらゆる分野において扱うデータは急速に大規模化している．また同時に，巨大なデータは内在的に多様な構造を有するようにもなってきている．そのような多量かつ多様なデータを扱うため，構造的スパース性に着目し，それを利用した推定方法を体系的に提案・分析した．そのため，構造的正則化学習と呼ばれる学習方法を高速に解くための確率的最適化手法として，確率的交互方向乗数法を提案した．また，テンソルモデリングと呼...

【情報学】情報基礎学：ガウシアンプロセス事前分布／深層学習を含む研究件

【キーワード】構造的正則化 / テンソルモデリング / ベイズ推定 / 再生核ヒルベルト空間 / ガウシアンプロセス (他21件)

【概要】近年あらゆる分野において扱うデータは急速に大規模化している．また同時に，巨大なデータは内在的に多様な構造を有するようにもなってきている．そのような多量かつ多様なデータを扱うため，構造的スパース性に着目し，それを利用した推定方法を体系的に提案・分析した．そのため，構造的正則化学習と呼ばれる学習方法を高速に解くための確率的最適化手法として，確率的交互方向乗数法を提案した．また，テンソルモデリングと呼...

【情報学】情報基礎学：ガウス近似／深層学習を含む研究件

【概要】本研究の目的は、深層モデルに適用可能な統計的推論法を開発することである。深層モデルには、層の数に関する複雑性とパラメータの膨大性という二つの特徴があり、それらを考慮した推論法を開発するという二つの困難さがある。また層の数に関する技術的課題には、線形モデルやガウス性を用いた近似を解する方法と、深層構造を直接制御する二つの方策がある。これらの方針のもとで以下のような研究の進捗を得た。 1. 線形性やガ...

【情報学】情報基礎学：低ランクテンソル推定／深層学習を含む研究件

【キーワード】構造的正則化 / テンソルモデリング / ベイズ推定 / 再生核ヒルベルト空間 / ガウシアンプロセス (他21件)

【概要】近年あらゆる分野において扱うデータは急速に大規模化している．また同時に，巨大なデータは内在的に多様な構造を有するようにもなってきている．そのような多量かつ多様なデータを扱うため，構造的スパース性に着目し，それを利用した推定方法を体系的に提案・分析した．そのため，構造的正則化学習と呼ばれる学習方法を高速に解くための確率的最適化手法として，確率的交互方向乗数法を提案した．また，テンソルモデリングと呼...

【情報学】情報基礎学：交互最適化／深層学習を含む研究件

【キーワード】構造的正則化 / テンソルモデリング / ベイズ推定 / 再生核ヒルベルト空間 / ガウシアンプロセス (他21件)

【概要】近年あらゆる分野において扱うデータは急速に大規模化している．また同時に，巨大なデータは内在的に多様な構造を有するようにもなってきている．そのような多量かつ多様なデータを扱うため，構造的スパース性に着目し，それを利用した推定方法を体系的に提案・分析した．そのため，構造的正則化学習と呼ばれる学習方法を高速に解くための確率的最適化手法として，確率的交互方向乗数法を提案した．また，テンソルモデリングと呼...

【情報学】情報基礎学：交互方向乗数法／深層学習を含む研究件

【キーワード】構造的正則化 / テンソルモデリング / ベイズ推定 / 再生核ヒルベルト空間 / ガウシアンプロセス (他21件)

【概要】近年あらゆる分野において扱うデータは急速に大規模化している．また同時に，巨大なデータは内在的に多様な構造を有するようにもなってきている．そのような多量かつ多様なデータを扱うため，構造的スパース性に着目し，それを利用した推定方法を体系的に提案・分析した．そのため，構造的正則化学習と呼ばれる学習方法を高速に解くための確率的最適化手法として，確率的交互方向乗数法を提案した．また，テンソルモデリングと呼...

【情報学】情報基礎学：交互方向定数法／深層学習を含む研究件

【キーワード】構造的正則化 / テンソルモデリング / ベイズ推定 / 再生核ヒルベルト空間 / ガウシアンプロセス (他21件)

【概要】近年あらゆる分野において扱うデータは急速に大規模化している．また同時に，巨大なデータは内在的に多様な構造を有するようにもなってきている．そのような多量かつ多様なデータを扱うため，構造的スパース性に着目し，それを利用した推定方法を体系的に提案・分析した．そのため，構造的正則化学習と呼ばれる学習方法を高速に解くための確率的最適化手法として，確率的交互方向乗数法を提案した．また，テンソルモデリングと呼...

【情報学】情報基礎学：テンソルモデリング／深層学習を含む研究件

【キーワード】構造的正則化 / テンソルモデリング / ベイズ推定 / 再生核ヒルベルト空間 / ガウシアンプロセス (他21件)

【概要】近年あらゆる分野において扱うデータは急速に大規模化している．また同時に，巨大なデータは内在的に多様な構造を有するようにもなってきている．そのような多量かつ多様なデータを扱うため，構造的スパース性に着目し，それを利用した推定方法を体系的に提案・分析した．そのため，構造的正則化学習と呼ばれる学習方法を高速に解くための確率的最適化手法として，確率的交互方向乗数法を提案した．また，テンソルモデリングと呼...

【情報学】情報基礎学：深層モデル／深層学習を含む研究件

【概要】本研究の目的は、深層モデルに適用可能な統計的推論法を開発することである。深層モデルには、層の数に関する複雑性とパラメータの膨大性という二つの特徴があり、それらを考慮した推論法を開発するという二つの困難さがある。また層の数に関する技術的課題には、線形モデルやガウス性を用いた近似を解する方法と、深層構造を直接制御する二つの方策がある。これらの方針のもとで以下のような研究の進捗を得た。 1. 線形性やガ...

【情報学】情報基礎学：多変量解析／深層学習を含む研究件

【キーワード】特許 / テキストマイニング / イノベーション / 研究開発 / 生産性 (他14件)

【概要】研究代表者（關　智一）は、国際ビジネス研究学会全国大会にて「製造業・研究開発部門の生産性変化とグローバル化」について報告した。研究分担者の一人（菰田文男）は、人工知能をテーマとした『Paradigm Shift in Technologies and Innovation Systems』を刊行した。研究分担者の一人（井口知栄）は、2020年度に学会報告をした論文「Subsidiary Compe...

【情報学】情報基礎学：構造的正則化／深層学習を含む研究件

【キーワード】構造的正則化 / テンソルモデリング / ベイズ推定 / 再生核ヒルベルト空間 / ガウシアンプロセス (他21件)

【概要】近年あらゆる分野において扱うデータは急速に大規模化している．また同時に，巨大なデータは内在的に多様な構造を有するようにもなってきている．そのような多量かつ多様なデータを扱うため，構造的スパース性に着目し，それを利用した推定方法を体系的に提案・分析した．そのため，構造的正則化学習と呼ばれる学習方法を高速に解くための確率的最適化手法として，確率的交互方向乗数法を提案した．また，テンソルモデリングと呼...

【情報学】情報基礎学：統計的推論／深層学習を含む研究件

【概要】本研究の目的は、深層モデルに適用可能な統計的推論法を開発することである。深層モデルには、層の数に関する複雑性とパラメータの膨大性という二つの特徴があり、それらを考慮した推論法を開発するという二つの困難さがある。また層の数に関する技術的課題には、線形モデルやガウス性を用いた近似を解する方法と、深層構造を直接制御する二つの方策がある。これらの方針のもとで以下のような研究の進捗を得た。 1. 線形性やガ...

【情報学】情報基礎学：過剰パラメータ／深層学習を含む研究件

【概要】本研究の目的は、深層モデルに適用可能な統計的推論法を開発することである。深層モデルには、層の数に関する複雑性とパラメータの膨大性という二つの特徴があり、それらを考慮した推論法を開発するという二つの困難さがある。また層の数に関する技術的課題には、線形モデルやガウス性を用いた近似を解する方法と、深層構造を直接制御する二つの方策がある。これらの方針のもとで以下のような研究の進捗を得た。 1. 線形性やガ...

【情報学】情報基礎学：高次元統計／深層学習を含む研究件

【キーワード】深層学習 / カーネル法 / 汎化誤差解析 / ノンパラメトリック統計 / モデル圧縮 (他14件)

【概要】深層学習は現在機械学習でも中心的な役割を果たしており，多くのタスクで高い性能を示している．一方で，その原理への理論的理解は進んでおらず，ブラックボックス化しているのが研究開始当初の状況であった．その状況を改善するために，本研究では深層学習の原理解明に関して以下の研究成果を得た．(1) カーネル法的視点による深層学習の圧縮型汎化誤差解析，(2) 統計自由度による最適なモデル構造の探索とモデル圧縮への...

【キーワード】構造的正則化 / テンソルモデリング / ベイズ推定 / 再生核ヒルベルト空間 / ガウシアンプロセス (他21件)

【概要】近年あらゆる分野において扱うデータは急速に大規模化している．また同時に，巨大なデータは内在的に多様な構造を有するようにもなってきている．そのような多量かつ多様なデータを扱うため，構造的スパース性に着目し，それを利用した推定方法を体系的に提案・分析した．そのため，構造的正則化学習と呼ばれる学習方法を高速に解くための確率的最適化手法として，確率的交互方向乗数法を提案した．また，テンソルモデリングと呼...

【情報学】計算基盤：熱伝導問題解析／深層学習を含む研究件

【キーワード】ディープラーニング / 数値解析 / 機械学習 / マルチスケール / 数値シミュレーション (他11件)

【概要】本研究目的は，人工ニューラルネットワーク（ANN）とマルチスケール解析手法を融合した全く新しい数値シミュレーション法を開発することである．本手法が確立されれば，従来手法と同様の高精度解をより低コストに算出することが期待できる上，適用に制約がなく原理上あらゆる物理現象の解析が可能となる．平成29年度は，提案法に用いるANNとして，画像認識能力に優れている畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を導...

【情報学】計算基盤：再構成可能LSI ／深層学習を含む研究件

【キーワード】FPGA / Radio Telescope / Digital Signal / Spectrometer / FFT (他16件)

【概要】分光器の演算順序を入換えたアルゴリズムと剰余数系(Residue Number System: RNS)を適用したFFTを既存設備であるROACH2ボードに実装し, CASPERが公開している既存の分光器と比較して, 50倍の帯域・16384倍の分解能を持つ分光器を実現した. 観測後のデータ分類器をCNN(Convolutional Neural Network)を対象としてハードウェア化した. ...

【情報学】計算基盤：Noise Convolution ／深層学習を含む研究件

【キーワード】ニューラルネットワーク / 雑音畳み込み / FPGA / AI / 深層学習 (他12件)

【概要】白色雑音回路の設計方法は様々あるが、書き換え可能なFPGAをプロトタイプとして選択し、FPGAの基本構成要素であるLUTを使った雑音回路を採用した。今年度は佐野研究グループでは、FPGAを用いた雑音畳み込みをはじめとするニューラルネットワーク回路を回路構成要素であるLUTやDSPブロックに効率よくマッピングする手法について研究開発した。また、FPGAに開発したニューラルネットワークを実装して、その...

【情報学】計算基盤：雑音畳み込み／深層学習を含む研究件

【キーワード】ニューラルネットワーク / 雑音畳み込み / FPGA / AI / 深層学習 (他12件)

【概要】白色雑音回路の設計方法は様々あるが、書き換え可能なFPGAをプロトタイプとして選択し、FPGAの基本構成要素であるLUTを使った雑音回路を採用した。今年度は佐野研究グループでは、FPGAを用いた雑音畳み込みをはじめとするニューラルネットワーク回路を回路構成要素であるLUTやDSPブロックに効率よくマッピングする手法について研究開発した。また、FPGAに開発したニューラルネットワークを実装して、その...

【情報学】計算基盤：超高速超低遅延システム／深層学習を含む研究件

【研究代表者】池永剛早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (90367178)

【キーワード】映像認識 / 超高速超低遅延システム / FPGA / ハードウェアアーキテクチャ / FA検査 (他12件)

【概要】インタラクティブ応用のための次世代映像センシングのコアとなる、超高速（1000fps）、超低遅延(1から2ミリ秒)映像認識システム実現のための基盤技術創出を行うことを目的として、様々な映像センシングシステム実現の鍵となる、画像の特徴を用いたマッチング、追跡、分類の３つの基本処理に対し、実環境下で高い精度が得られる超高速・超低遅延向き映像認識アルゴリズム構成法とそれに基づくハードウェアアーキテクチャ...

【情報学】計算基盤：RNS ／深層学習を含む研究件

【キーワード】FPGA / Radio Telescope / Digital Signal / Spectrometer / FFT (他16件)

【概要】分光器の演算順序を入換えたアルゴリズムと剰余数系(Residue Number System: RNS)を適用したFFTを既存設備であるROACH2ボードに実装し, CASPERが公開している既存の分光器と比較して, 50倍の帯域・16384倍の分解能を持つ分光器を実現した. 観測後のデータ分類器をCNN(Convolutional Neural Network)を対象としてハードウェア化した. ...

【情報学】計算基盤：デジタル信号／深層学習を含む研究件

【キーワード】FPGA / Radio Telescope / Digital Signal / Spectrometer / FFT (他16件)

【概要】分光器の演算順序を入換えたアルゴリズムと剰余数系(Residue Number System: RNS)を適用したFFTを既存設備であるROACH2ボードに実装し, CASPERが公開している既存の分光器と比較して, 50倍の帯域・16384倍の分解能を持つ分光器を実現した. 観測後のデータ分類器をCNN(Convolutional Neural Network)を対象としてハードウェア化した. ...

【情報学】計算基盤：映像センシング／深層学習を含む研究件

【研究代表者】池永剛早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (90367178)

【キーワード】映像認識 / 超高速超低遅延システム / FPGA / ハードウェアアーキテクチャ / FA検査 (他12件)

【概要】インタラクティブ応用のための次世代映像センシングのコアとなる、超高速（1000fps）、超低遅延(1から2ミリ秒)映像認識システム実現のための基盤技術創出を行うことを目的として、様々な映像センシングシステム実現の鍵となる、画像の特徴を用いたマッチング、追跡、分類の３つの基本処理に対し、実環境下で高い精度が得られる超高速・超低遅延向き映像認識アルゴリズム構成法とそれに基づくハードウェアアーキテクチャ...

【情報学】計算基盤：映像認識システム／深層学習を含む研究件

【研究代表者】池永剛早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (90367178)

【キーワード】映像認識 / 超高速超低遅延システム / FPGA / ハードウェアアーキテクチャ / FA検査 (他12件)

【概要】インタラクティブ応用のための次世代映像センシングのコアとなる、超高速（1000fps）、超低遅延(1から2ミリ秒)映像認識システム実現のための基盤技術創出を行うことを目的として、様々な映像センシングシステム実現の鍵となる、画像の特徴を用いたマッチング、追跡、分類の３つの基本処理に対し、実環境下で高い精度が得られる超高速・超低遅延向き映像認識アルゴリズム構成法とそれに基づくハードウェアアーキテクチャ...

【情報学】計算基盤：FA検査／深層学習を含む研究件

【研究代表者】池永剛早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (90367178)

【キーワード】映像認識 / 超高速超低遅延システム / FPGA / ハードウェアアーキテクチャ / FA検査 (他12件)

【概要】インタラクティブ応用のための次世代映像センシングのコアとなる、超高速（1000fps）、超低遅延(1から2ミリ秒)映像認識システム実現のための基盤技術創出を行うことを目的として、様々な映像センシングシステム実現の鍵となる、画像の特徴を用いたマッチング、追跡、分類の３つの基本処理に対し、実環境下で高い精度が得られる超高速・超低遅延向き映像認識アルゴリズム構成法とそれに基づくハードウェアアーキテクチャ...

【情報学】計算基盤：FPGAアーキテクチャ／深層学習を含む研究件

【研究代表者】池永剛早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (90367178)

【キーワード】映像認識 / 超高速超低遅延システム / FPGA / ハードウェアアーキテクチャ / FA検査 (他12件)

【概要】インタラクティブ応用のための次世代映像センシングのコアとなる、超高速（1000fps）、超低遅延(1から2ミリ秒)映像認識システム実現のための基盤技術創出を行うことを目的として、様々な映像センシングシステム実現の鍵となる、画像の特徴を用いたマッチング、追跡、分類の３つの基本処理に対し、実環境下で高い精度が得られる超高速・超低遅延向き映像認識アルゴリズム構成法とそれに基づくハードウェアアーキテクチャ...

【情報学】計算基盤：マンマシンI/F ／深層学習を含む研究件

【研究代表者】池永剛早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (90367178)

【キーワード】映像認識 / 超高速超低遅延システム / FPGA / ハードウェアアーキテクチャ / FA検査 (他12件)

【概要】インタラクティブ応用のための次世代映像センシングのコアとなる、超高速（1000fps）、超低遅延(1から2ミリ秒)映像認識システム実現のための基盤技術創出を行うことを目的として、様々な映像センシングシステム実現の鍵となる、画像の特徴を用いたマッチング、追跡、分類の３つの基本処理に対し、実環境下で高い精度が得られる超高速・超低遅延向き映像認識アルゴリズム構成法とそれに基づくハードウェアアーキテクチャ...

【情報学】計算基盤：ハードウェアアーキテクチャ／深層学習を含む研究件

【研究代表者】池永剛早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (90367178)

【キーワード】映像認識 / 超高速超低遅延システム / FPGA / ハードウェアアーキテクチャ / FA検査 (他12件)

【概要】インタラクティブ応用のための次世代映像センシングのコアとなる、超高速（1000fps）、超低遅延(1から2ミリ秒)映像認識システム実現のための基盤技術創出を行うことを目的として、様々な映像センシングシステム実現の鍵となる、画像の特徴を用いたマッチング、追跡、分類の３つの基本処理に対し、実環境下で高い精度が得られる超高速・超低遅延向き映像認識アルゴリズム構成法とそれに基づくハードウェアアーキテクチャ...

【情報学】計算基盤：実時間画像処理／深層学習を含む研究件

【研究代表者】池永剛早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (90367178)

【キーワード】映像認識 / 超高速超低遅延システム / FPGA / ハードウェアアーキテクチャ / FA検査 (他12件)

【概要】インタラクティブ応用のための次世代映像センシングのコアとなる、超高速（1000fps）、超低遅延(1から2ミリ秒)映像認識システム実現のための基盤技術創出を行うことを目的として、様々な映像センシングシステム実現の鍵となる、画像の特徴を用いたマッチング、追跡、分類の３つの基本処理に対し、実環境下で高い精度が得られる超高速・超低遅延向き映像認識アルゴリズム構成法とそれに基づくハードウェアアーキテクチャ...

【情報学】計算基盤：設計最適化／深層学習を含む研究件

【キーワード】電磁界数値解析 / トポロジー最適化 / 磁気特性測定 / 深層学習 / 感度解析 (他18件)

【概要】国内のエネルギーの半分以上が，モータに使用されている．本研究では，「1. モータの高出力化を主眼とした電磁界数値解析とトポロジー最適化を併用した革新的な設計最適化手法の構築」，さらには，「2.設計最適化手法で必要となるモータ鉄芯の磁気特性測定の高速化」を行った．1の研究では，三相交流回路で駆動される永久磁石同期電動機において，電磁界・電気回路の強連成，ロータの回転，鉄芯の磁気非線形性，定常状態にお...

【情報学】計算基盤：ジョブスケジューリング／深層学習を含む研究件

【概要】データセンターの運用の自動化のため、データセンターからのデータを取得して仮想空間上に再現する方法と、その仮想空間上で運用ポリシーを最適化する方法を研究した。前者のデータ取得については、機器によるデータフォーマットの違いやデータの用途に依存することなく、様々な運用に役立つ汎用的なデータを多くのデータセンターから収集できる一般的なデータフォーマットと保存形式を定義することに成功した。後者の運用最適化...

【情報学】計算基盤：matrix powers kernel ／深層学習を含む研究件

【キーワード】通信削減アルゴリズム / matrix powers kernel / parallel computing / sparse matrix / spMV (他10件)

【概要】We implemented DMPK (Diamond Matrix Powers Kernel) with parallelization of MPI and optimized assignment of tasks to processors. We also analyzed the amount of communication and redundant computation ...

【情報学】計算基盤：スキニング／深層学習を含む研究件

【キーワード】物理法則アニメーション / データ駆動法 / 深層学習 / キャラクタアニメーション / 髪アニメーション (他21件)

【概要】本研究の目的は，物理法則アニメーションについて，リアルタイムアニメーションを実現するためのデータ駆動型手法によるアプローチを確立することである．ここでは，物理法則アニメーションの中の研究トピックとして，脆性破壊，髪，人体変形の３つのアニメーションを取り上げ，その計算処理の中でボトルネックとなる処理を深層学習による処理に置き換える，というアプローチを採った．様々な実験を通じて，主に処理の高速化や効率...

【情報学】計算基盤：スケジューラ／深層学習を含む研究件

【概要】データセンターの運用の自動化のため、データセンターからのデータを取得して仮想空間上に再現する方法と、その仮想空間上で運用ポリシーを最適化する方法を研究した。前者のデータ取得については、機器によるデータフォーマットの違いやデータの用途に依存することなく、様々な運用に役立つ汎用的なデータを多くのデータセンターから収集できる一般的なデータフォーマットと保存形式を定義することに成功した。後者の運用最適化...

【情報学】計算基盤：脆性破壊シミュレーション／深層学習を含む研究件

【キーワード】物理法則アニメーション / データ駆動法 / 深層学習 / キャラクタアニメーション / 髪アニメーション (他21件)

【概要】本研究の目的は，物理法則アニメーションについて，リアルタイムアニメーションを実現するためのデータ駆動型手法によるアプローチを確立することである．ここでは，物理法則アニメーションの中の研究トピックとして，脆性破壊，髪，人体変形の３つのアニメーションを取り上げ，その計算処理の中でボトルネックとなる処理を深層学習による処理に置き換える，というアプローチを採った．様々な実験を通じて，主に処理の高速化や効率...

【情報学】計算基盤：力条件マップ／深層学習を含む研究件

【キーワード】物理法則アニメーション / データ駆動法 / 深層学習 / キャラクタアニメーション / 髪アニメーション (他21件)

【概要】本研究の目的は，物理法則アニメーションについて，リアルタイムアニメーションを実現するためのデータ駆動型手法によるアプローチを確立することである．ここでは，物理法則アニメーションの中の研究トピックとして，脆性破壊，髪，人体変形の３つのアニメーションを取り上げ，その計算処理の中でボトルネックとなる処理を深層学習による処理に置き換える，というアプローチを採った．様々な実験を通じて，主に処理の高速化や効率...

【情報学】計算基盤：スパース行列／深層学習を含む研究件

【キーワード】通信削減アルゴリズム / matrix powers kernel / parallel computing / sparse matrix / spMV (他10件)

【概要】We implemented DMPK (Diamond Matrix Powers Kernel) with parallelization of MPI and optimized assignment of tasks to processors. We also analyzed the amount of communication and redundant computation ...

【情報学】計算基盤：ログ収集／深層学習を含む研究件

【概要】データセンターの運用の自動化のため、データセンターからのデータを取得して仮想空間上に再現する方法と、その仮想空間上で運用ポリシーを最適化する方法を研究した。前者のデータ取得については、機器によるデータフォーマットの違いやデータの用途に依存することなく、様々な運用に役立つ汎用的なデータを多くのデータセンターから収集できる一般的なデータフォーマットと保存形式を定義することに成功した。後者の運用最適化...

【情報学】計算基盤：物理エンジン／深層学習を含む研究件

【キーワード】物理法則アニメーション / データ駆動法 / 深層学習 / キャラクタアニメーション / 髪アニメーション (他21件)

【概要】本研究の目的は，物理法則アニメーションについて，リアルタイムアニメーションを実現するためのデータ駆動型手法によるアプローチを確立することである．ここでは，物理法則アニメーションの中の研究トピックとして，脆性破壊，髪，人体変形の３つのアニメーションを取り上げ，その計算処理の中でボトルネックとなる処理を深層学習による処理に置き換える，というアプローチを採った．様々な実験を通じて，主に処理の高速化や効率...

【情報学】計算基盤：計算機運用／深層学習を含む研究件

【概要】データセンターの運用の自動化のため、データセンターからのデータを取得して仮想空間上に再現する方法と、その仮想空間上で運用ポリシーを最適化する方法を研究した。前者のデータ取得については、機器によるデータフォーマットの違いやデータの用途に依存することなく、様々な運用に役立つ汎用的なデータを多くのデータセンターから収集できる一般的なデータフォーマットと保存形式を定義することに成功した。後者の運用最適化...

【情報学】計算基盤：parallel computing ／深層学習を含む研究件

【キーワード】通信削減アルゴリズム / matrix powers kernel / parallel computing / sparse matrix / spMV (他10件)

【概要】We implemented DMPK (Diamond Matrix Powers Kernel) with parallelization of MPI and optimized assignment of tasks to processors. We also analyzed the amount of communication and redundant computation ...

【情報学】計算基盤：オーバーコミット／深層学習を含む研究件

【概要】データセンターの運用の自動化のため、データセンターからのデータを取得して仮想空間上に再現する方法と、その仮想空間上で運用ポリシーを最適化する方法を研究した。前者のデータ取得については、機器によるデータフォーマットの違いやデータの用途に依存することなく、様々な運用に役立つ汎用的なデータを多くのデータセンターから収集できる一般的なデータフォーマットと保存形式を定義することに成功した。後者の運用最適化...

【情報学】計算基盤：Pruning ／深層学習を含む研究件

【キーワード】通信削減アルゴリズム / matrix powers kernel / parallel computing / sparse matrix / spMV (他10件)

【概要】We implemented DMPK (Diamond Matrix Powers Kernel) with parallelization of MPI and optimized assignment of tasks to processors. We also analyzed the amount of communication and redundant computation ...

【情報学】計算基盤：条件付きGAN ／深層学習を含む研究件

【キーワード】物理法則アニメーション / データ駆動法 / 深層学習 / キャラクタアニメーション / 髪アニメーション (他21件)

【概要】本研究の目的は，物理法則アニメーションについて，リアルタイムアニメーションを実現するためのデータ駆動型手法によるアプローチを確立することである．ここでは，物理法則アニメーションの中の研究トピックとして，脆性破壊，髪，人体変形の３つのアニメーションを取り上げ，その計算処理の中でボトルネックとなる処理を深層学習による処理に置き換える，というアプローチを採った．様々な実験を通じて，主に処理の高速化や効率...

【情報学】計算基盤：破壊分割パターンマップ／深層学習を含む研究件

【キーワード】物理法則アニメーション / データ駆動法 / 深層学習 / キャラクタアニメーション / 髪アニメーション (他21件)

【概要】本研究の目的は，物理法則アニメーションについて，リアルタイムアニメーションを実現するためのデータ駆動型手法によるアプローチを確立することである．ここでは，物理法則アニメーションの中の研究トピックとして，脆性破壊，髪，人体変形の３つのアニメーションを取り上げ，その計算処理の中でボトルネックとなる処理を深層学習による処理に置き換える，というアプローチを採った．様々な実験を通じて，主に処理の高速化や効率...

【情報学】計算基盤：Cycle-GAN ／深層学習を含む研究件

【キーワード】物理法則アニメーション / データ駆動法 / 深層学習 / キャラクタアニメーション / 髪アニメーション (他21件)

【概要】本研究の目的は，物理法則アニメーションについて，リアルタイムアニメーションを実現するためのデータ駆動型手法によるアプローチを確立することである．ここでは，物理法則アニメーションの中の研究トピックとして，脆性破壊，髪，人体変形の３つのアニメーションを取り上げ，その計算処理の中でボトルネックとなる処理を深層学習による処理に置き換える，というアプローチを採った．様々な実験を通じて，主に処理の高速化や効率...

【情報学】計算基盤：Dense layer ／深層学習を含む研究件

【キーワード】通信削減アルゴリズム / matrix powers kernel / parallel computing / sparse matrix / spMV (他10件)

【概要】We implemented DMPK (Diamond Matrix Powers Kernel) with parallelization of MPI and optimized assignment of tasks to processors. We also analyzed the amount of communication and redundant computation ...

【情報学】計算基盤：通信削減アルゴリズム／深層学習を含む研究件

【キーワード】通信削減アルゴリズム / matrix powers kernel / parallel computing / sparse matrix / spMV (他10件)

【概要】We implemented DMPK (Diamond Matrix Powers Kernel) with parallelization of MPI and optimized assignment of tasks to processors. We also analyzed the amount of communication and redundant computation ...

【情報学】計算基盤：データ駆動型物理法則CG アニメーション／深層学習を含む研究件

【キーワード】物理法則アニメーション / データ駆動法 / 深層学習 / キャラクタアニメーション / 髪アニメーション (他21件)

【概要】本研究の目的は，物理法則アニメーションについて，リアルタイムアニメーションを実現するためのデータ駆動型手法によるアプローチを確立することである．ここでは，物理法則アニメーションの中の研究トピックとして，脆性破壊，髪，人体変形の３つのアニメーションを取り上げ，その計算処理の中でボトルネックとなる処理を深層学習による処理に置き換える，というアプローチを採った．様々な実験を通じて，主に処理の高速化や効率...

【情報学】計算基盤：低ランク行列／深層学習を含む研究件

【キーワード】構造的正則化 / テンソルモデリング / ベイズ推定 / 再生核ヒルベルト空間 / ガウシアンプロセス (他21件)

【概要】近年あらゆる分野において扱うデータは急速に大規模化している．また同時に，巨大なデータは内在的に多様な構造を有するようにもなってきている．そのような多量かつ多様なデータを扱うため，構造的スパース性に着目し，それを利用した推定方法を体系的に提案・分析した．そのため，構造的正則化学習と呼ばれる学習方法を高速に解くための確率的最適化手法として，確率的交互方向乗数法を提案した．また，テンソルモデリングと呼...

【情報学】計算基盤：髪アニメーション／深層学習を含む研究件

【キーワード】物理法則アニメーション / データ駆動法 / 深層学習 / キャラクタアニメーション / 髪アニメーション (他21件)

【概要】本研究の目的は，物理法則アニメーションについて，リアルタイムアニメーションを実現するためのデータ駆動型手法によるアプローチを確立することである．ここでは，物理法則アニメーションの中の研究トピックとして，脆性破壊，髪，人体変形の３つのアニメーションを取り上げ，その計算処理の中でボトルネックとなる処理を深層学習による処理に置き換える，というアプローチを採った．様々な実験を通じて，主に処理の高速化や効率...

【情報学】計算基盤：髪シミュレーション／深層学習を含む研究件

【キーワード】物理法則アニメーション / データ駆動法 / 深層学習 / キャラクタアニメーション / 髪アニメーション (他21件)

【概要】本研究の目的は，物理法則アニメーションについて，リアルタイムアニメーションを実現するためのデータ駆動型手法によるアプローチを確立することである．ここでは，物理法則アニメーションの中の研究トピックとして，脆性破壊，髪，人体変形の３つのアニメーションを取り上げ，その計算処理の中でボトルネックとなる処理を深層学習による処理に置き換える，というアプローチを採った．様々な実験を通じて，主に処理の高速化や効率...

【情報学】計算基盤：spMV ／深層学習を含む研究件

【キーワード】通信削減アルゴリズム / matrix powers kernel / parallel computing / sparse matrix / spMV (他10件)

【概要】We implemented DMPK (Diamond Matrix Powers Kernel) with parallelization of MPI and optimized assignment of tasks to processors. We also analyzed the amount of communication and redundant computation ...

【情報学】計算基盤：反復法／深層学習を含む研究件

【キーワード】通信削減アルゴリズム / matrix powers kernel / parallel computing / sparse matrix / spMV (他10件)

【概要】We implemented DMPK (Diamond Matrix Powers Kernel) with parallelization of MPI and optimized assignment of tasks to processors. We also analyzed the amount of communication and redundant computation ...

【情報学】計算基盤：グラフアテンションネットワーク／深層学習を含む研究件

【キーワード】物理法則アニメーション / データ駆動法 / 深層学習 / キャラクタアニメーション / 髪アニメーション (他21件)

【概要】本研究の目的は，物理法則アニメーションについて，リアルタイムアニメーションを実現するためのデータ駆動型手法によるアプローチを確立することである．ここでは，物理法則アニメーションの中の研究トピックとして，脆性破壊，髪，人体変形の３つのアニメーションを取り上げ，その計算処理の中でボトルネックとなる処理を深層学習による処理に置き換える，というアプローチを採った．様々な実験を通じて，主に処理の高速化や効率...

【情報学】計算基盤：ニューラル画像変換／深層学習を含む研究件

【キーワード】物理法則アニメーション / データ駆動法 / 深層学習 / キャラクタアニメーション / 髪アニメーション (他21件)

【概要】本研究の目的は，物理法則アニメーションについて，リアルタイムアニメーションを実現するためのデータ駆動型手法によるアプローチを確立することである．ここでは，物理法則アニメーションの中の研究トピックとして，脆性破壊，髪，人体変形の３つのアニメーションを取り上げ，その計算処理の中でボトルネックとなる処理を深層学習による処理に置き換える，というアプローチを採った．様々な実験を通じて，主に処理の高速化や効率...

【情報学】計算基盤：画像データ／深層学習を含む研究件

❏画像データで革新する経済学の実証研究(22K18257)

【研究代表者】中島賢太郎一橋大学, 大学院経営管理研究科, 准教授 (60507698)

【キーワード】都市経済学 / 画像データ / 深層学習 / リモートセンシング

❏クラウド側とエッジ側機器の動的な協調に基づく自律分散共進化AI基盤技術の研究開発(19H04099)

【情報学】計算基盤：動的更新／深層学習を含む研究件

【概要】エッジノードとクラウドサーバとの間で協調しながら深層学習モデルを随時アップデートするためには、継続的な学習が必要となる。そこで2021年度は継続学習の代表的な手法であるリプレイ技術に着目した。継続学習では、例えば物体検出タスクにおいて、検出対象クラスが時間の経過とともに増加していく時、過去に学習したモデルを生かしながら新たに加わるクラスを学習する。リプレイ技術では過去に用いた学習データの一部を保存...

【情報学】計算基盤：知的センシング／深層学習を含む研究件

❏クラウド側とエッジ側機器の動的な協調に基づく自律分散共進化AI基盤技術の研究開発(19H04099)

【概要】エッジノードとクラウドサーバとの間で協調しながら深層学習モデルを随時アップデートするためには、継続的な学習が必要となる。そこで2021年度は継続学習の代表的な手法であるリプレイ技術に着目した。継続学習では、例えば物体検出タスクにおいて、検出対象クラスが時間の経過とともに増加していく時、過去に学習したモデルを生かしながら新たに加わるクラスを学習する。リプレイ技術では過去に用いた学習データの一部を保存...

【情報学】計算基盤：NFV ／深層学習を含む研究件

❏DNSオープンリゾルバを悪用した増幅攻撃に対する検知手法と動的防御システムの確立(26330101)

【キーワード】サイバーセキュリティ / DNS / SDN / NFV / Hadoop (他17件)

【概要】本研究では、主にDNSを主としたパケット増幅攻撃に対して、その攻撃の予兆を分析するための手法提案とシステム実装を行った。実装したシステム、誰でも利用できるオープンな実装として公開した。また、本システムを使った検知の事例を示し、パケット増幅攻撃や情報漏えいにつながる攻撃をSDN技術を用いて防御するための手法を提案した。本防御手法は、インターネットの基幹部分であるインターネットエクスチェンジ (IX)...

【情報学】計算基盤：NTP ／深層学習を含む研究件

❏DNSオープンリゾルバを悪用した増幅攻撃に対する検知手法と動的防御システムの確立(26330101)

【キーワード】サイバーセキュリティ / DNS / SDN / NFV / Hadoop (他17件)

【概要】本研究では、主にDNSを主としたパケット増幅攻撃に対して、その攻撃の予兆を分析するための手法提案とシステム実装を行った。実装したシステム、誰でも利用できるオープンな実装として公開した。また、本システムを使った検知の事例を示し、パケット増幅攻撃や情報漏えいにつながる攻撃をSDN技術を用いて防御するための手法を提案した。本防御手法は、インターネットの基幹部分であるインターネットエクスチェンジ (IX)...

【情報学】計算基盤：エッジ側／深層学習を含む研究件

❏クラウド側とエッジ側機器の動的な協調に基づく自律分散共進化AI基盤技術の研究開発(19H04099)

【概要】エッジノードとクラウドサーバとの間で協調しながら深層学習モデルを随時アップデートするためには、継続的な学習が必要となる。そこで2021年度は継続学習の代表的な手法であるリプレイ技術に着目した。継続学習では、例えば物体検出タスクにおいて、検出対象クラスが時間の経過とともに増加していく時、過去に学習したモデルを生かしながら新たに加わるクラスを学習する。リプレイ技術では過去に用いた学習データの一部を保存...

【情報学】計算基盤：エッジ側知的処理／深層学習を含む研究件

❏クラウド側とエッジ側機器の動的な協調に基づく自律分散共進化AI基盤技術の研究開発(19H04099)

【概要】エッジノードとクラウドサーバとの間で協調しながら深層学習モデルを随時アップデートするためには、継続的な学習が必要となる。そこで2021年度は継続学習の代表的な手法であるリプレイ技術に着目した。継続学習では、例えば物体検出タスクにおいて、検出対象クラスが時間の経過とともに増加していく時、過去に学習したモデルを生かしながら新たに加わるクラスを学習する。リプレイ技術では過去に用いた学習データの一部を保存...

【情報学】計算基盤：DDoS ／深層学習を含む研究件

❏DNSオープンリゾルバを悪用した増幅攻撃に対する検知手法と動的防御システムの確立(26330101)

【キーワード】サイバーセキュリティ / DNS / SDN / NFV / Hadoop (他17件)

【概要】本研究では、主にDNSを主としたパケット増幅攻撃に対して、その攻撃の予兆を分析するための手法提案とシステム実装を行った。実装したシステム、誰でも利用できるオープンな実装として公開した。また、本システムを使った検知の事例を示し、パケット増幅攻撃や情報漏えいにつながる攻撃をSDN技術を用いて防御するための手法を提案した。本防御手法は、インターネットの基幹部分であるインターネットエクスチェンジ (IX)...

【情報学】計算基盤：DDoS攻撃／深層学習を含む研究件

❏DNSオープンリゾルバを悪用した増幅攻撃に対する検知手法と動的防御システムの確立(26330101)

【キーワード】サイバーセキュリティ / DNS / SDN / NFV / Hadoop (他17件)

【概要】本研究では、主にDNSを主としたパケット増幅攻撃に対して、その攻撃の予兆を分析するための手法提案とシステム実装を行った。実装したシステム、誰でも利用できるオープンな実装として公開した。また、本システムを使った検知の事例を示し、パケット増幅攻撃や情報漏えいにつながる攻撃をSDN技術を用いて防御するための手法を提案した。本防御手法は、インターネットの基幹部分であるインターネットエクスチェンジ (IX)...

【情報学】計算基盤：ボットネット／深層学習を含む研究件

❏DNSオープンリゾルバを悪用した増幅攻撃に対する検知手法と動的防御システムの確立(26330101)

【キーワード】サイバーセキュリティ / DNS / SDN / NFV / Hadoop (他17件)

【概要】本研究では、主にDNSを主としたパケット増幅攻撃に対して、その攻撃の予兆を分析するための手法提案とシステム実装を行った。実装したシステム、誰でも利用できるオープンな実装として公開した。また、本システムを使った検知の事例を示し、パケット増幅攻撃や情報漏えいにつながる攻撃をSDN技術を用いて防御するための手法を提案した。本防御手法は、インターネットの基幹部分であるインターネットエクスチェンジ (IX)...

【情報学】計算基盤：SDN ／深層学習を含む研究件

❏DNSオープンリゾルバを悪用した増幅攻撃に対する検知手法と動的防御システムの確立(26330101)

【キーワード】サイバーセキュリティ / DNS / SDN / NFV / Hadoop (他17件)

【概要】本研究では、主にDNSを主としたパケット増幅攻撃に対して、その攻撃の予兆を分析するための手法提案とシステム実装を行った。実装したシステム、誰でも利用できるオープンな実装として公開した。また、本システムを使った検知の事例を示し、パケット増幅攻撃や情報漏えいにつながる攻撃をSDN技術を用いて防御するための手法を提案した。本防御手法は、インターネットの基幹部分であるインターネットエクスチェンジ (IX)...

【情報学】計算基盤：増幅攻撃／深層学習を含む研究件

❏DNSオープンリゾルバを悪用した増幅攻撃に対する検知手法と動的防御システムの確立(26330101)

【キーワード】サイバーセキュリティ / DNS / SDN / NFV / Hadoop (他17件)

【概要】本研究では、主にDNSを主としたパケット増幅攻撃に対して、その攻撃の予兆を分析するための手法提案とシステム実装を行った。実装したシステム、誰でも利用できるオープンな実装として公開した。また、本システムを使った検知の事例を示し、パケット増幅攻撃や情報漏えいにつながる攻撃をSDN技術を用いて防御するための手法を提案した。本防御手法は、インターネットの基幹部分であるインターネットエクスチェンジ (IX)...

【情報学】計算基盤：トラフィック解析／深層学習を含む研究件

❏DNSオープンリゾルバを悪用した増幅攻撃に対する検知手法と動的防御システムの確立(26330101)

【キーワード】サイバーセキュリティ / DNS / SDN / NFV / Hadoop (他17件)

【概要】本研究では、主にDNSを主としたパケット増幅攻撃に対して、その攻撃の予兆を分析するための手法提案とシステム実装を行った。実装したシステム、誰でも利用できるオープンな実装として公開した。また、本システムを使った検知の事例を示し、パケット増幅攻撃や情報漏えいにつながる攻撃をSDN技術を用いて防御するための手法を提案した。本防御手法は、インターネットの基幹部分であるインターネットエクスチェンジ (IX)...

【情報学】計算基盤：クラウド側／深層学習を含む研究件

❏クラウド側とエッジ側機器の動的な協調に基づく自律分散共進化AI基盤技術の研究開発(19H04099)

【概要】エッジノードとクラウドサーバとの間で協調しながら深層学習モデルを随時アップデートするためには、継続的な学習が必要となる。そこで2021年度は継続学習の代表的な手法であるリプレイ技術に着目した。継続学習では、例えば物体検出タスクにおいて、検出対象クラスが時間の経過とともに増加していく時、過去に学習したモデルを生かしながら新たに加わるクラスを学習する。リプレイ技術では過去に用いた学習データの一部を保存...

【情報学】計算基盤：攻撃緩和／深層学習を含む研究件

❏DNSオープンリゾルバを悪用した増幅攻撃に対する検知手法と動的防御システムの確立(26330101)

【キーワード】サイバーセキュリティ / DNS / SDN / NFV / Hadoop (他17件)

【概要】本研究では、主にDNSを主としたパケット増幅攻撃に対して、その攻撃の予兆を分析するための手法提案とシステム実装を行った。実装したシステム、誰でも利用できるオープンな実装として公開した。また、本システムを使った検知の事例を示し、パケット増幅攻撃や情報漏えいにつながる攻撃をSDN技術を用いて防御するための手法を提案した。本防御手法は、インターネットの基幹部分であるインターネットエクスチェンジ (IX)...

【情報学】計算基盤：hadoop ／深層学習を含む研究件

❏DNSオープンリゾルバを悪用した増幅攻撃に対する検知手法と動的防御システムの確立(26330101)

【キーワード】サイバーセキュリティ / DNS / SDN / NFV / Hadoop (他17件)

【概要】本研究では、主にDNSを主としたパケット増幅攻撃に対して、その攻撃の予兆を分析するための手法提案とシステム実装を行った。実装したシステム、誰でも利用できるオープンな実装として公開した。また、本システムを使った検知の事例を示し、パケット増幅攻撃や情報漏えいにつながる攻撃をSDN技術を用いて防御するための手法を提案した。本防御手法は、インターネットの基幹部分であるインターネットエクスチェンジ (IX)...

【情報学】計算基盤：動的記号実行／深層学習を含む研究件

【キーワード】バイナリコード / マルウェア解析 / 記号実行 / API / ネィティブコード (他12件)

【概要】記号実行は1970年頃に提案され、現在では多くの主要言語に対する実装がなされている。バイナリコードでは2015年頃からx86命令セットを対象とするMeyhem,Ankr等の実装が輩出し、マルウェアの制御隠蔽手法に対し有効であることが知られている。本研究は2021年度には、ARM命令セットにおける動的記号実行器の異環境実行の合成に基づく拡張の実装を進めてきた。単一環境下のARM命令セットの動的記号...

【情報学】計算基盤：2次最適化／深層学習を含む研究件

【キーワード】深層学習 / 2次最適化 / 継続学習 / クロネッカー因子分解 / H行列 (他9件)

【概要】最近の深層ニューラルネットワーク (DNN) の傾向を見ると、個々のタスクに特化した小規模なモデルを皆が冗長に学習するのではなく、大規模なモデルを用いて様々なタスクを一元的かつ継続的に学習する方向に向かっている。本研究では、このような超巨大ニューラルネットの継続学習を行う際に用いられるフィッシャー情報行列を高速に計算する方法を開発する。2021年度は、「分散並列二次最適化の BERT-Large ...

【情報学】計算基盤：形式仕様自動抽出／深層学習を含む研究件

【キーワード】バイナリコード / マルウェア解析 / 記号実行 / API / ネィティブコード (他12件)

【概要】記号実行は1970年頃に提案され、現在では多くの主要言語に対する実装がなされている。バイナリコードでは2015年頃からx86命令セットを対象とするMeyhem,Ankr等の実装が輩出し、マルウェアの制御隠蔽手法に対し有効であることが知られている。本研究は2021年度には、ARM命令セットにおける動的記号実行器の異環境実行の合成に基づく拡張の実装を進めてきた。単一環境下のARM命令セットの動的記号...

【情報学】計算基盤：形式的意味自動抽出／深層学習を含む研究件

【キーワード】バイナリコード / マルウェア解析 / 記号実行 / API / ネィティブコード (他12件)

【概要】記号実行は1970年頃に提案され、現在では多くの主要言語に対する実装がなされている。バイナリコードでは2015年頃からx86命令セットを対象とするMeyhem,Ankr等の実装が輩出し、マルウェアの制御隠蔽手法に対し有効であることが知られている。本研究は2021年度には、ARM命令セットにおける動的記号実行器の異環境実行の合成に基づく拡張の実装を進めてきた。単一環境下のARM命令セットの動的記号...

【情報学】計算基盤：分散深層学習／深層学習を含む研究件

【キーワード】深層学習 / 2次最適化 / 継続学習 / クロネッカー因子分解 / H行列 (他9件)

【概要】最近の深層ニューラルネットワーク (DNN) の傾向を見ると、個々のタスクに特化した小規模なモデルを皆が冗長に学習するのではなく、大規模なモデルを用いて様々なタスクを一元的かつ継続的に学習する方向に向かっている。本研究では、このような超巨大ニューラルネットの継続学習を行う際に用いられるフィッシャー情報行列を高速に計算する方法を開発する。2021年度は、「分散並列二次最適化の BERT-Large ...

【情報学】計算基盤：着色／深層学習を含む研究件

【概要】本研究では、２つの命題について取り組んだ。一方は、漫画のデータセットであり、もう一方は、着色を中心とした漫画の新技術の研究である。前者は、109巻、約2万ページ、約50万のアノテーションからなり、研究コミュニティが自由に学術研究に利用できる。後者の新技術では、着色と検索、検出に取り組んだ。着色：たった一枚の参照画像からcGANのトレーニングを行い、同一キャラクタを彩色できることを示した。検索：2種...

【情報学】計算基盤：中割り／深層学習を含む研究件

【概要】本研究では、２つの命題について取り組んだ。一方は、漫画のデータセットであり、もう一方は、着色を中心とした漫画の新技術の研究である。前者は、109巻、約2万ページ、約50万のアノテーションからなり、研究コミュニティが自由に学術研究に利用できる。後者の新技術では、着色と検索、検出に取り組んだ。着色：たった一枚の参照画像からcGANのトレーニングを行い、同一キャラクタを彩色できることを示した。検索：2種...

【情報学】計算基盤：セリフ検出／深層学習を含む研究件

【概要】本研究では、２つの命題について取り組んだ。一方は、漫画のデータセットであり、もう一方は、着色を中心とした漫画の新技術の研究である。前者は、109巻、約2万ページ、約50万のアノテーションからなり、研究コミュニティが自由に学術研究に利用できる。後者の新技術では、着色と検索、検出に取り組んだ。着色：たった一枚の参照画像からcGANのトレーニングを行い、同一キャラクタを彩色できることを示した。検索：2種...

【情報学】計算基盤：線形代数ライブラリー／深層学習を含む研究件

【キーワード】深層学習 / 2次最適化 / 継続学習 / クロネッカー因子分解 / H行列 (他9件)

【概要】最近の深層ニューラルネットワーク (DNN) の傾向を見ると、個々のタスクに特化した小規模なモデルを皆が冗長に学習するのではなく、大規模なモデルを用いて様々なタスクを一元的かつ継続的に学習する方向に向かっている。本研究では、このような超巨大ニューラルネットの継続学習を行う際に用いられるフィッシャー情報行列を高速に計算する方法を開発する。2021年度は、「分散並列二次最適化の BERT-Large ...

【情報学】計算基盤：データセンター／深層学習を含む研究件

【概要】データセンターの運用の自動化のため、データセンターからのデータを取得して仮想空間上に再現する方法と、その仮想空間上で運用ポリシーを最適化する方法を研究した。前者のデータ取得については、機器によるデータフォーマットの違いやデータの用途に依存することなく、様々な運用に役立つ汎用的なデータを多くのデータセンターから収集できる一般的なデータフォーマットと保存形式を定義することに成功した。後者の運用最適化...

【情報学】計算基盤：マルウェア／深層学習を含む研究件

❏深層学習と仮想化技術の融合によるバンキングマルウェア対策(20K21788)

【研究代表者】品川高廣東京大学, 情報基盤センター, 准教授 (40361745)

【キーワード】仮想化技術 / セキュリティ / 深層学習 / 機械学習 / マルウェア

【概要】本研究では、深層学習と仮想化技術を融合したバンキングマルウェア対策に関する研究をおこなった。バンキングマルウェアには亜種が多いという特徴を活用して、深層学習により高い精度で亜種の分類をおこなうことができる手法を研究した。また、仮想化技術との融合を目指して、仮想化技術で取得可能なバイナリレベルでのデータからマルウェア画像を生成して検知可能な技術に関する研究をおこなった。秘匿化対策のためのラベルの工夫...

【キーワード】バイナリコード / マルウェア解析 / 記号実行 / API / ネィティブコード (他12件)

【概要】記号実行は1970年頃に提案され、現在では多くの主要言語に対する実装がなされている。バイナリコードでは2015年頃からx86命令セットを対象とするMeyhem,Ankr等の実装が輩出し、マルウェアの制御隠蔽手法に対し有効であることが知られている。本研究は2021年度には、ARM命令セットにおける動的記号実行器の異環境実行の合成に基づく拡張の実装を進めてきた。単一環境下のARM命令セットの動的記号...

【情報学】計算基盤：マルウェア意味解析／深層学習を含む研究件

【キーワード】バイナリコード / マルウェア解析 / 記号実行 / API / ネィティブコード (他12件)

【概要】記号実行は1970年頃に提案され、現在では多くの主要言語に対する実装がなされている。バイナリコードでは2015年頃からx86命令セットを対象とするMeyhem,Ankr等の実装が輩出し、マルウェアの制御隠蔽手法に対し有効であることが知られている。本研究は2021年度には、ARM命令セットにおける動的記号実行器の異環境実行の合成に基づく拡張の実装を進めてきた。単一環境下のARM命令セットの動的記号...

【情報学】計算基盤：マルウェア解析／深層学習を含む研究件

【キーワード】バイナリコード / マルウェア解析 / 記号実行 / API / ネィティブコード (他12件)

【概要】記号実行は1970年頃に提案され、現在では多くの主要言語に対する実装がなされている。バイナリコードでは2015年頃からx86命令セットを対象とするMeyhem,Ankr等の実装が輩出し、マルウェアの制御隠蔽手法に対し有効であることが知られている。本研究は2021年度には、ARM命令セットにおける動的記号実行器の異環境実行の合成に基づく拡張の実装を進めてきた。単一環境下のARM命令セットの動的記号...

【情報学】計算基盤：無線通信工学／深層学習を含む研究件

❏深層展開に基づく信号処理アルゴリズム構築論の深化と展開(22H00514)

【研究代表者】和田山正名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (20275374)

【キーワード】深層学習 / 信号処理 / 無線通信工学 / 深層展開

【情報学】計算基盤：クロネッカー因子分解／深層学習を含む研究件

【キーワード】深層学習 / 2次最適化 / 継続学習 / クロネッカー因子分解 / H行列 (他9件)

【概要】最近の深層ニューラルネットワーク (DNN) の傾向を見ると、個々のタスクに特化した小規模なモデルを皆が冗長に学習するのではなく、大規模なモデルを用いて様々なタスクを一元的かつ継続的に学習する方向に向かっている。本研究では、このような超巨大ニューラルネットの継続学習を行う際に用いられるフィッシャー情報行列を高速に計算する方法を開発する。2021年度は、「分散並列二次最適化の BERT-Large ...

【情報学】計算基盤：ネィティブコード／深層学習を含む研究件

【キーワード】バイナリコード / マルウェア解析 / 記号実行 / API / ネィティブコード (他12件)

【概要】記号実行は1970年頃に提案され、現在では多くの主要言語に対する実装がなされている。バイナリコードでは2015年頃からx86命令セットを対象とするMeyhem,Ankr等の実装が輩出し、マルウェアの制御隠蔽手法に対し有効であることが知られている。本研究は2021年度には、ARM命令セットにおける動的記号実行器の異環境実行の合成に基づく拡張の実装を進めてきた。単一環境下のARM命令セットの動的記号...

【情報学】計算基盤：H行列／深層学習を含む研究件

【キーワード】深層学習 / 2次最適化 / 継続学習 / クロネッカー因子分解 / H行列 (他9件)

【概要】最近の深層ニューラルネットワーク (DNN) の傾向を見ると、個々のタスクに特化した小規模なモデルを皆が冗長に学習するのではなく、大規模なモデルを用いて様々なタスクを一元的かつ継続的に学習する方向に向かっている。本研究では、このような超巨大ニューラルネットの継続学習を行う際に用いられるフィッシャー情報行列を高速に計算する方法を開発する。2021年度は、「分散並列二次最適化の BERT-Large ...

【情報学】計算基盤：バイナリコード／深層学習を含む研究件

【キーワード】バイナリコード / マルウェア解析 / 記号実行 / API / ネィティブコード (他12件)

【概要】記号実行は1970年頃に提案され、現在では多くの主要言語に対する実装がなされている。バイナリコードでは2015年頃からx86命令セットを対象とするMeyhem,Ankr等の実装が輩出し、マルウェアの制御隠蔽手法に対し有効であることが知られている。本研究は2021年度には、ARM命令セットにおける動的記号実行器の異環境実行の合成に基づく拡張の実装を進めてきた。単一環境下のARM命令セットの動的記号...

【情報学】計算基盤：高次元データ／深層学習を含む研究件

【概要】青嶋と矢田と中山は、高次元データの特徴空間を幾何学的に捉え、カーネル法の高次元漸近理論を展開して、高速かつ高精度な高次元異常値検出法を考案した。青嶋と矢田と石井は、高次元データの異質性を特徴空間における幾何学的差異に見い出し、高精度な高次元分類法を提案した。植木は、医療・生命科学の大規模複雑データに対して、ゲノムデータと環境要因を組み合わせたモデリング法を研究した。小森は、クラスタリングにおけるk...

【情報学】計算基盤：高次元小標本／深層学習を含む研究件

【概要】青嶋と矢田と中山は、高次元データの特徴空間を幾何学的に捉え、カーネル法の高次元漸近理論を展開して、高速かつ高精度な高次元異常値検出法を考案した。青嶋と矢田と石井は、高次元データの異質性を特徴空間における幾何学的差異に見い出し、高精度な高次元分類法を提案した。植木は、医療・生命科学の大規模複雑データに対して、ゲノムデータと環境要因を組み合わせたモデリング法を研究した。小森は、クラスタリングにおけるk...

【情報学】計算基盤：高次元統計解析／深層学習を含む研究件

【概要】青嶋と矢田と中山は、高次元データの特徴空間を幾何学的に捉え、カーネル法の高次元漸近理論を展開して、高速かつ高精度な高次元異常値検出法を考案した。青嶋と矢田と石井は、高次元データの異質性を特徴空間における幾何学的差異に見い出し、高精度な高次元分類法を提案した。植木は、医療・生命科学の大規模複雑データに対して、ゲノムデータと環境要因を組み合わせたモデリング法を研究した。小森は、クラスタリングにおけるk...

【情報学】計算基盤：Massive MIMO ／深層学習を含む研究件

【キーワード】深層学習 / 適応量子化情報 / 条件付き相互情報量 / 転移学習 / 変調識別器 (他14件)

【概要】本研究では，無線通信路に適した適応量子化及び量子化情報に基づく信号処理設計と，深層学習に基づくパラメータ最適化・入力推定を用いた超大容量・超低遅延・超低消費電力無線通信の実現を目指す．２０２１年度は，例えば複数の無線通信システムが混在するcognitive環境において，通信システムの変調方式を特定する深層学習に基づく軽量の変調識別器を設計した．計算機シミュレーションに基づく評価の結果，提案法は軽...

【情報学】計算基盤：フォント／深層学習を含む研究件

【概要】本研究では、２つの命題について取り組んだ。一方は、漫画のデータセットであり、もう一方は、着色を中心とした漫画の新技術の研究である。前者は、109巻、約2万ページ、約50万のアノテーションからなり、研究コミュニティが自由に学術研究に利用できる。後者の新技術では、着色と検索、検出に取り組んだ。着色：たった一枚の参照画像からcGANのトレーニングを行い、同一キャラクタを彩色できることを示した。検索：2種...

【情報学】計算基盤：セグメンテーション／深層学習を含む研究件

【キーワード】人口知能 / 機械学習 / セグメンテーション / ヒトiPS細胞 / ヒトES細胞 (他11件)

【概要】拍動心筋細胞の動画を全自動撮影し、ベクトル解析によって心筋細胞を同定することで非心筋細胞との領域を判別する拍動心筋細胞動画撮影システムを開発した。また、セグメンテーションアルゴリズムにより拍動する心筋細胞を効率的に評価する画期的な深層学習法の開発を行い、改良することでより正確な領域判定を可能にした。心筋と非心筋細胞を見分けるのに有効な分類器を機械学習により構築し、加えて学習器を可視化することで分類...

【キーワード】医用画像工学 / 転移性骨腫瘍 / X線CT / 深層学習 / コンピュータ支援検出 (他11件)

【概要】CT画像からの骨転移の検出について、深層学習を用いた前回検査との比較による強調表示アルゴリズムを作成した。前回のCT画像と今回のCT画像を入力すると、骨硬化性転移、溶骨性転移のどちらも検出し、出力することができる。単純な時間差分ではなく、深層学習により骨密度の予想変化と、さらに予想変化のばらつきを計算してからそれにしたがって異常検知を行うので、より偽陽性が少ない。このため、2次元投影像でも簡単に転...

【情報学】計算基盤：BPアルゴリズム／深層学習を含む研究件

【キーワード】深層学習 / 適応量子化情報 / 条件付き相互情報量 / 転移学習 / 変調識別器 (他14件)

【概要】本研究では，無線通信路に適した適応量子化及び量子化情報に基づく信号処理設計と，深層学習に基づくパラメータ最適化・入力推定を用いた超大容量・超低遅延・超低消費電力無線通信の実現を目指す．２０２１年度は，例えば複数の無線通信システムが混在するcognitive環境において，通信システムの変調方式を特定する深層学習に基づく軽量の変調識別器を設計した．計算機シミュレーションに基づく評価の結果，提案法は軽...

【情報学】計算基盤：BP復号／深層学習を含む研究件

【キーワード】深層学習 / 適応量子化情報 / 条件付き相互情報量 / 転移学習 / 変調識別器 (他14件)

【概要】本研究では，無線通信路に適した適応量子化及び量子化情報に基づく信号処理設計と，深層学習に基づくパラメータ最適化・入力推定を用いた超大容量・超低遅延・超低消費電力無線通信の実現を目指す．２０２１年度は，例えば複数の無線通信システムが混在するcognitive環境において，通信システムの変調方式を特定する深層学習に基づく軽量の変調識別器を設計した．計算機シミュレーションに基づく評価の結果，提案法は軽...

【情報学】計算基盤：エッジコンピューティング／深層学習を含む研究件

❏クラウド側とエッジ側機器の動的な協調に基づく自律分散共進化AI基盤技術の研究開発(19H04099)

【概要】エッジノードとクラウドサーバとの間で協調しながら深層学習モデルを随時アップデートするためには、継続的な学習が必要となる。そこで2021年度は継続学習の代表的な手法であるリプレイ技術に着目した。継続学習では、例えば物体検出タスクにおいて、検出対象クラスが時間の経過とともに増加していく時、過去に学習したモデルを生かしながら新たに加わるクラスを学習する。リプレイ技術では過去に用いた学習データの一部を保存...

【情報学】計算基盤：polar符号／深層学習を含む研究件

【キーワード】深層学習 / 適応量子化情報 / 条件付き相互情報量 / 転移学習 / 変調識別器 (他14件)

【概要】本研究では，無線通信路に適した適応量子化及び量子化情報に基づく信号処理設計と，深層学習に基づくパラメータ最適化・入力推定を用いた超大容量・超低遅延・超低消費電力無線通信の実現を目指す．２０２１年度は，例えば複数の無線通信システムが混在するcognitive環境において，通信システムの変調方式を特定する深層学習に基づく軽量の変調識別器を設計した．計算機シミュレーションに基づく評価の結果，提案法は軽...

【情報学】計算基盤：条件付き相互情報量／深層学習を含む研究件

【キーワード】深層学習 / 適応量子化情報 / 条件付き相互情報量 / 転移学習 / 変調識別器 (他14件)

【概要】本研究では，無線通信路に適した適応量子化及び量子化情報に基づく信号処理設計と，深層学習に基づくパラメータ最適化・入力推定を用いた超大容量・超低遅延・超低消費電力無線通信の実現を目指す．２０２１年度は，例えば複数の無線通信システムが混在するcognitive環境において，通信システムの変調方式を特定する深層学習に基づく軽量の変調識別器を設計した．計算機シミュレーションに基づく評価の結果，提案法は軽...

【情報学】計算基盤：変調識別器／深層学習を含む研究件

【キーワード】深層学習 / 適応量子化情報 / 条件付き相互情報量 / 転移学習 / 変調識別器 (他14件)

【概要】本研究では，無線通信路に適した適応量子化及び量子化情報に基づく信号処理設計と，深層学習に基づくパラメータ最適化・入力推定を用いた超大容量・超低遅延・超低消費電力無線通信の実現を目指す．２０２１年度は，例えば複数の無線通信システムが混在するcognitive環境において，通信システムの変調方式を特定する深層学習に基づく軽量の変調識別器を設計した．計算機シミュレーションに基づく評価の結果，提案法は軽...

【情報学】計算基盤：CSIフィードバック／深層学習を含む研究件

【キーワード】深層学習 / 適応量子化情報 / 条件付き相互情報量 / 転移学習 / 変調識別器 (他14件)

【概要】本研究では，無線通信路に適した適応量子化及び量子化情報に基づく信号処理設計と，深層学習に基づくパラメータ最適化・入力推定を用いた超大容量・超低遅延・超低消費電力無線通信の実現を目指す．２０２１年度は，例えば複数の無線通信システムが混在するcognitive環境において，通信システムの変調方式を特定する深層学習に基づく軽量の変調識別器を設計した．計算機シミュレーションに基づく評価の結果，提案法は軽...

【情報学】計算基盤：DCT ／深層学習を含む研究件

【概要】近年、深層学習の研究が急速に発展し様々な分野で用いられ、従来の古典的なアプローチでは到底到達できないような画期的な成果が得られている。本研究課題では、信号処理と深層学習の融合による高速高精度画像復元技術の開発を行うことを目的とする。画像復元とは、ノイズ等の様々な劣化要因により汚れた画像から、元の画像を復元することである。 2021年度は、DCTを用いて高速高精度なデブラー技術の開発を行なった。さら...

【情報学】計算基盤：ディフェンシング／深層学習を含む研究件

【概要】近年、深層学習の研究が急速に発展し様々な分野で用いられ、従来の古典的なアプローチでは到底到達できないような画期的な成果が得られている。本研究課題では、信号処理と深層学習の融合による高速高精度画像復元技術の開発を行うことを目的とする。画像復元とは、ノイズ等の様々な劣化要因により汚れた画像から、元の画像を復元することである。 2021年度は、DCTを用いて高速高精度なデブラー技術の開発を行なった。さら...

【情報学】計算基盤：顔検出／深層学習を含む研究件

❏深層学習を用いたテレビの内容分析の革新：政治家の顔検出とトラッキング(20K20513)

【研究代表者】小林哲郎神戸大学, 法学研究科, 研究員 (60455194)

【キーワード】深層学習 / テレビの内容分析 / 顔検出 / 顔トラッキング / 政治コミュニケーション

【概要】新型コロナウイルスの蔓延に伴う入国制限によりポスドクの採用が遅れたが、2021年5月に採用できたことにより研究が加速した。まず、研究計画における第一フェーズに相当する、顔検出アルゴリズムの改良に取り組んだ。その際、バリデーションに用いる目視アノテーションデータの精度を高めるため、再度サンプリングされたNHK News7のデータのアノテーションを外部に委託して行った。この新しいアノテーションデータの...

【情報学】計算基盤：DNS ／深層学習を含む研究件

❏DNSオープンリゾルバを悪用した増幅攻撃に対する検知手法と動的防御システムの確立(26330101)

【キーワード】サイバーセキュリティ / DNS / SDN / NFV / Hadoop (他17件)

【概要】本研究では、主にDNSを主としたパケット増幅攻撃に対して、その攻撃の予兆を分析するための手法提案とシステム実装を行った。実装したシステム、誰でも利用できるオープンな実装として公開した。また、本システムを使った検知の事例を示し、パケット増幅攻撃や情報漏えいにつながる攻撃をSDN技術を用いて防御するための手法を提案した。本防御手法は、インターネットの基幹部分であるインターネットエクスチェンジ (IX)...

【情報学】計算基盤：dropout ／深層学習を含む研究件

【概要】脳の活動伝搬経路を、全脳の神経活動から推測し、伝播経路に規則や特徴が存在するか解明することを本研究では試みた。具体的には脳活動の開始部位と終着部位とが明確な場合に、その間の脳回路を神経活動が並列にあるいは直列に伝播するのかといった伝搬経路の性質を明らかにすることを目指した。このためにfMRI計測データ（麻酔下マウスの海馬を光遺伝学的に刺激した時の応答を計測したデータ；Takata et al. 2...

【情報学】計算基盤：運用／深層学習を含む研究件

【概要】データセンターの運用の自動化のため、データセンターからのデータを取得して仮想空間上に再現する方法と、その仮想空間上で運用ポリシーを最適化する方法を研究した。前者のデータ取得については、機器によるデータフォーマットの違いやデータの用途に依存することなく、様々な運用に役立つ汎用的なデータを多くのデータセンターから収集できる一般的なデータフォーマットと保存形式を定義することに成功した。後者の運用最適化...

【情報学】計算基盤：デブラー／深層学習を含む研究件

【概要】近年、深層学習の研究が急速に発展し様々な分野で用いられ、従来の古典的なアプローチでは到底到達できないような画期的な成果が得られている。本研究課題では、信号処理と深層学習の融合による高速高精度画像復元技術の開発を行うことを目的とする。画像復元とは、ノイズ等の様々な劣化要因により汚れた画像から、元の画像を復元することである。 2021年度は、DCTを用いて高速高精度なデブラー技術の開発を行なった。さら...

【情報学】計算基盤：光ファイバー通信／深層学習を含む研究件

【キーワード】光ファイバ通信 / 光信号伝送 / 歪補償 / 深層学習 / 畳み込みニューラルネットワーク (他7件)

【概要】令和2年度において、人工ニューラルネットワーク（ANN）における非線形補償性能を得られるサンプル／シンボル数、学習データとして適切な符号の選択の目途を立てた。その情報をもとに、令和３年度は以下の検討を行った。 (1)EVMを評価基準とし、DBP法による非線形補償性能に対するANNの補償性能の改善効果を定量的に検証した。(2)引き続いて、２次元畳み込みニューラルネットワーク（CNN）による非線形補償...

【情報学】計算基盤：適応量子化情報／深層学習を含む研究件

【キーワード】深層学習 / 適応量子化情報 / 条件付き相互情報量 / 転移学習 / 変調識別器 (他14件)

【概要】本研究では，無線通信路に適した適応量子化及び量子化情報に基づく信号処理設計と，深層学習に基づくパラメータ最適化・入力推定を用いた超大容量・超低遅延・超低消費電力無線通信の実現を目指す．２０２１年度は，例えば複数の無線通信システムが混在するcognitive環境において，通信システムの変調方式を特定する深層学習に基づく軽量の変調識別器を設計した．計算機シミュレーションに基づく評価の結果，提案法は軽...

【情報学】計算基盤：FDD ／深層学習を含む研究件

【キーワード】深層学習 / 適応量子化情報 / 条件付き相互情報量 / 転移学習 / 変調識別器 (他14件)

【概要】本研究では，無線通信路に適した適応量子化及び量子化情報に基づく信号処理設計と，深層学習に基づくパラメータ最適化・入力推定を用いた超大容量・超低遅延・超低消費電力無線通信の実現を目指す．２０２１年度は，例えば複数の無線通信システムが混在するcognitive環境において，通信システムの変調方式を特定する深層学習に基づく軽量の変調識別器を設計した．計算機シミュレーションに基づく評価の結果，提案法は軽...

【情報学】計算基盤：グラフ深層学習／深層学習を含む研究件

【キーワード】信号処理 / 数理モデリング / 深層学習 / グラフ深層学習 / 深層展開 (他8件)

【概要】本年度においては，エクストリーム信号処理のための理論的検討の核となる，以下の3点に関する研究を行った． 1) 深層展開によるグラフ上データの復元：深層展開（deep algorithm unrolling; DAU）は，（凸）最適化の繰り返し処理アルゴリズムのパラメータを誤差逆伝播法などの深層学習技術を用いて学習データから調整する手法の一群である．本年度では，深層展開をグラフ上データ復元のために利...

【情報学】計算基盤：パイロット汚染／深層学習を含む研究件

【キーワード】深層学習 / 適応量子化情報 / 条件付き相互情報量 / 転移学習 / 変調識別器 (他14件)

【概要】本研究では，無線通信路に適した適応量子化及び量子化情報に基づく信号処理設計と，深層学習に基づくパラメータ最適化・入力推定を用いた超大容量・超低遅延・超低消費電力無線通信の実現を目指す．２０２１年度は，例えば複数の無線通信システムが混在するcognitive環境において，通信システムの変調方式を特定する深層学習に基づく軽量の変調識別器を設計した．計算機シミュレーションに基づく評価の結果，提案法は軽...

【情報学】計算基盤：サンプリング定理／深層学習を含む研究件

【キーワード】信号処理 / 数理モデリング / 深層学習 / グラフ深層学習 / 深層展開 (他8件)

【概要】本年度においては，エクストリーム信号処理のための理論的検討の核となる，以下の3点に関する研究を行った． 1) 深層展開によるグラフ上データの復元：深層展開（deep algorithm unrolling; DAU）は，（凸）最適化の繰り返し処理アルゴリズムのパラメータを誤差逆伝播法などの深層学習技術を用いて学習データから調整する手法の一群である．本年度では，深層展開をグラフ上データ復元のために利...

【情報学】計算基盤：画像圧縮／深層学習を含む研究件

【キーワード】ニューラルネットワーク / 雑音畳み込み / FPGA / AI / 深層学習 (他12件)

【概要】白色雑音回路の設計方法は様々あるが、書き換え可能なFPGAをプロトタイプとして選択し、FPGAの基本構成要素であるLUTを使った雑音回路を採用した。今年度は佐野研究グループでは、FPGAを用いた雑音畳み込みをはじめとするニューラルネットワーク回路を回路構成要素であるLUTやDSPブロックに効率よくマッピングする手法について研究開発した。また、FPGAに開発したニューラルネットワークを実装して、その...

【情報学】計算基盤：彩色／深層学習を含む研究件

【概要】本研究では、２つの命題について取り組んだ。一方は、漫画のデータセットであり、もう一方は、着色を中心とした漫画の新技術の研究である。前者は、109巻、約2万ページ、約50万のアノテーションからなり、研究コミュニティが自由に学術研究に利用できる。後者の新技術では、着色と検索、検出に取り組んだ。着色：たった一枚の参照画像からcGANのトレーニングを行い、同一キャラクタを彩色できることを示した。検索：2種...

【情報学】計算基盤：超高速情報処理／深層学習を含む研究件

【キーワード】機械学習 / 画像認識 / 深層学習 / 畳み込みニューラルネットワーク / 重力波 (他19件)

【概要】重力波天文学に代表される時間領域天文学に必須となる天体観測装置のソフトウェア的な基盤技術の開発を行った。現在のロボット観測においてどうしても人間が介在せざるを得ない、観測スケジュールのアレンジと取得画像からの突発天体抽出の完全自動化のために、深層学習やGPUを用いた気象識別と全く新しい突発天体検出アルゴリズムを開発した。これらは、既存のハードウェアをそのまま応用して、多くの観測所で使用することが可...

【情報学】計算基盤：自動撮影／深層学習を含む研究件

【概要】ハスは、花托と呼ばれる花の中心部分が発熱し、約4日間の開花中30～37度の間に維持される恒温性という機能を持つ。本研究は、東京大学附属生態調和農学機構のハス見本園において複数の品種のハス花を対象に花托の発熱パターンを調べ品種間での形態的及び遺伝的変異を利用して、目的①「ハス花の発熱が訪花昆虫を誘引し結実率を高める」という仮説の検証及び目的②ハス花の発熱・恒温性に関連する遺伝子の同定を行っている。目...

【情報学】計算基盤：出自管理／深層学習を含む研究件

❏ELITE：出自管理と深層学習に基づく専門知識獲得基盤の開発とその視覚計算応用(21H04916)

【研究代表者】藤代一成慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 教授 (00181347)

【キーワード】知識獲得 / 出自管理 / 深層学習 / 視覚計算応用

【概要】全5カ年計画の初年度にあたる本年度に実施した主要な研究内容は，以下の5項目に要約できる． 1. MSPL (Multi-Scale Planar Lattice，マルチスカラ平面格子)のデータ表現の概念設計から出発し，視覚発見プロセス（2006）に基づいてMSPLの出自を管理するとともに，その遷移を深層学習できるような制御レイヤを追加した計算パラダイムとして，視考支援基盤を提案した．これは，研究代...

【情報学】計算基盤：視覚計算応用／深層学習を含む研究件

❏ELITE：出自管理と深層学習に基づく専門知識獲得基盤の開発とその視覚計算応用(21H04916)

【研究代表者】藤代一成慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 教授 (00181347)

【キーワード】知識獲得 / 出自管理 / 深層学習 / 視覚計算応用

【概要】全5カ年計画の初年度にあたる本年度に実施した主要な研究内容は，以下の5項目に要約できる． 1. MSPL (Multi-Scale Planar Lattice，マルチスカラ平面格子)のデータ表現の概念設計から出発し，視覚発見プロセス（2006）に基づいてMSPLの出自を管理するとともに，その遷移を深層学習できるような制御レイヤを追加した計算パラダイムとして，視考支援基盤を提案した．これは，研究代...

【情報学】人間情報学：ヒューマン・AI・インテグレーション／深層学習を含む研究件

【キーワード】サイレントスピーチ / 人間拡張 / 人工知能 / 音声処理 / 深層学習 (他13件)

【概要】音声インタフェースは急速に普及してきているが、公共環境や騒音環境で利用できないなどの制限があった。本課題では、深層学習による無音声発話認識の研究を行った。顎の下側に取り付けられた超音波イメージングプローブによって観察される口腔内映像から発声内容を認識する深層学習器、皮膚運動を顎や喉に添付した加速度センサーから発話を推定する機構、マスクに添付した加速度センサーにより発話を認識する機構を構築し、スマー...

【情報学】人間情報学：スピーチインターフェース／深層学習を含む研究件

【キーワード】サイレントスピーチ / 人間拡張 / 人工知能 / 音声処理 / 深層学習 (他13件)

【概要】音声インタフェースは急速に普及してきているが、公共環境や騒音環境で利用できないなどの制限があった。本課題では、深層学習による無音声発話認識の研究を行った。顎の下側に取り付けられた超音波イメージングプローブによって観察される口腔内映像から発声内容を認識する深層学習器、皮膚運動を顎や喉に添付した加速度センサーから発話を推定する機構、マスクに添付した加速度センサーにより発話を認識する機構を構築し、スマー...

【情報学】人間情報学：スピーチインタラクション／深層学習を含む研究件

【キーワード】サイレントスピーチ / 人間拡張 / 人工知能 / 音声処理 / 深層学習 (他13件)

【概要】音声インタフェースは急速に普及してきているが、公共環境や騒音環境で利用できないなどの制限があった。本課題では、深層学習による無音声発話認識の研究を行った。顎の下側に取り付けられた超音波イメージングプローブによって観察される口腔内映像から発声内容を認識する深層学習器、皮膚運動を顎や喉に添付した加速度センサーから発話を推定する機構、マスクに添付した加速度センサーにより発話を認識する機構を構築し、スマー...

【情報学】人間情報学：ウィスパースピーチ／深層学習を含む研究件

【キーワード】サイレントスピーチ / 人間拡張 / 人工知能 / 音声処理 / 深層学習 (他13件)

【概要】音声インタフェースは急速に普及してきているが、公共環境や騒音環境で利用できないなどの制限があった。本課題では、深層学習による無音声発話認識の研究を行った。顎の下側に取り付けられた超音波イメージングプローブによって観察される口腔内映像から発声内容を認識する深層学習器、皮膚運動を顎や喉に添付した加速度センサーから発話を推定する機構、マスクに添付した加速度センサーにより発話を認識する機構を構築し、スマー...

【情報学】人間情報学：スマートテキスタイル／深層学習を含む研究件

【キーワード】認知症 / 意思決定支援 / 人工知能 / ヒューマンエージェントインタラクション / ロボティクス (他18件)

【概要】認知症の初期のころは本人の意思が尊重されるが、中期、後期になると本人の理解力、判断能力の低下などから家族が判断するようになり、本人の思いが置き去りになる場合も少なくなかった。こういった問題に対して本研究の目的は、AI、ロボット技術などに基づく人間拡張技術により、認知症の人の意思や感情の表出を支援する研究開発を行った。その上で、技術により人間拡張された認知症者の意思の倫理的・法的・社会的受容性、医療...

【情報学】人間情報学：認知症ケア／深層学習を含む研究件

【キーワード】認知症 / 意思決定支援 / 人工知能 / ヒューマンエージェントインタラクション / ロボティクス (他18件)

【概要】認知症の初期のころは本人の意思が尊重されるが、中期、後期になると本人の理解力、判断能力の低下などから家族が判断するようになり、本人の思いが置き去りになる場合も少なくなかった。こういった問題に対して本研究の目的は、AI、ロボット技術などに基づく人間拡張技術により、認知症の人の意思や感情の表出を支援する研究開発を行った。その上で、技術により人間拡張された認知症者の意思の倫理的・法的・社会的受容性、医療...

【情報学】人間情報学：認知症介護／深層学習を含む研究件

【キーワード】認知症 / 意思決定支援 / 人工知能 / ヒューマンエージェントインタラクション / ロボティクス (他18件)

【概要】認知症の初期のころは本人の意思が尊重されるが、中期、後期になると本人の理解力、判断能力の低下などから家族が判断するようになり、本人の思いが置き去りになる場合も少なくなかった。こういった問題に対して本研究の目的は、AI、ロボット技術などに基づく人間拡張技術により、認知症の人の意思や感情の表出を支援する研究開発を行った。その上で、技術により人間拡張された認知症者の意思の倫理的・法的・社会的受容性、医療...

【情報学】人間情報学：注視誘導／深層学習を含む研究件

【概要】人と調和する情報環境の実現に寄与する新しいデバイスとして、インテリジェントグラスなどの小型カメラを備えたウェアラブル透過型ディスプレイが注目されている。我々は、ウェアラブルカメラにより撮影される一人称視点映像より、人の内部状態（意図・興味）を推定するための重要な手掛かりである視覚的注意を高精度に推定する技術の実現に取り組んだ。また、人の日常的な活動を支援する情報提示空間の実現を目指し、ウェアラブル...

【情報学】人間情報学：意思推定／深層学習を含む研究件

【キーワード】認知症 / 意思決定支援 / 人工知能 / ヒューマンエージェントインタラクション / ロボティクス (他18件)

【概要】認知症の初期のころは本人の意思が尊重されるが、中期、後期になると本人の理解力、判断能力の低下などから家族が判断するようになり、本人の思いが置き去りになる場合も少なくなかった。こういった問題に対して本研究の目的は、AI、ロボット技術などに基づく人間拡張技術により、認知症の人の意思や感情の表出を支援する研究開発を行った。その上で、技術により人間拡張された認知症者の意思の倫理的・法的・社会的受容性、医療...

【情報学】人間情報学：感情推定／深層学習を含む研究件

【キーワード】認知症 / 意思決定支援 / 人工知能 / ヒューマンエージェントインタラクション / ロボティクス (他18件)

【概要】認知症の初期のころは本人の意思が尊重されるが、中期、後期になると本人の理解力、判断能力の低下などから家族が判断するようになり、本人の思いが置き去りになる場合も少なくなかった。こういった問題に対して本研究の目的は、AI、ロボット技術などに基づく人間拡張技術により、認知症の人の意思や感情の表出を支援する研究開発を行った。その上で、技術により人間拡張された認知症者の意思の倫理的・法的・社会的受容性、医療...

【情報学】人間情報学：一人称視点／深層学習を含む研究件

【概要】人と調和する情報環境の実現に寄与する新しいデバイスとして、インテリジェントグラスなどの小型カメラを備えたウェアラブル透過型ディスプレイが注目されている。我々は、ウェアラブルカメラにより撮影される一人称視点映像より、人の内部状態（意図・興味）を推定するための重要な手掛かりである視覚的注意を高精度に推定する技術の実現に取り組んだ。また、人の日常的な活動を支援する情報提示空間の実現を目指し、ウェアラブル...

【情報学】人間情報学：一人称視点映像／深層学習を含む研究件

【概要】人と調和する情報環境の実現に寄与する新しいデバイスとして、インテリジェントグラスなどの小型カメラを備えたウェアラブル透過型ディスプレイが注目されている。我々は、ウェアラブルカメラにより撮影される一人称視点映像より、人の内部状態（意図・興味）を推定するための重要な手掛かりである視覚的注意を高精度に推定する技術の実現に取り組んだ。また、人の日常的な活動を支援する情報提示空間の実現を目指し、ウェアラブル...

【情報学】人間情報学：姿勢推定／深層学習を含む研究件

【概要】スポーツ運動分析や介護姿勢推定を目的として、機械学習により映像から骨格情報抽出を行い、動作整合を自動的に行う手法の高精度化を達成した。基本的な姿勢検出については、前年度までの手法を踏襲した。まず機械学習により映像中の各フレームの人物画像に対して骨格情報を抽出し、関節の座標値と信頼度数値を得る。推定された２５個の関節点から重要な１２個を選択し６６次元の特徴ベクトルを形成する。これらをフレーム毎に求め...

【情報学】人間情報学：運動知覚／深層学習を含む研究件

【情報学】人間情報学：視覚的顕著性／深層学習を含む研究件

【概要】人と調和する情報環境の実現に寄与する新しいデバイスとして、インテリジェントグラスなどの小型カメラを備えたウェアラブル透過型ディスプレイが注目されている。我々は、ウェアラブルカメラにより撮影される一人称視点映像より、人の内部状態（意図・興味）を推定するための重要な手掛かりである視覚的注意を高精度に推定する技術の実現に取り組んだ。また、人の日常的な活動を支援する情報提示空間の実現を目指し、ウェアラブル...

【情報学】人間情報学：Human-AI-Integration ／深層学習を含む研究件

【キーワード】サイレントスピーチ / 人間拡張 / 人工知能 / 音声処理 / 深層学習 (他13件)

【概要】音声インタフェースは急速に普及してきているが、公共環境や騒音環境で利用できないなどの制限があった。本課題では、深層学習による無音声発話認識の研究を行った。顎の下側に取り付けられた超音波イメージングプローブによって観察される口腔内映像から発声内容を認識する深層学習器、皮膚運動を顎や喉に添付した加速度センサーから発話を推定する機構、マスクに添付した加速度センサーにより発話を認識する機構を構築し、スマー...

【情報学】人間情報学：サイレントスピーチ／深層学習を含む研究件

【キーワード】サイレントスピーチ / 人間拡張 / 人工知能 / 音声処理 / 深層学習 (他13件)

【概要】音声インタフェースは急速に普及してきているが、公共環境や騒音環境で利用できないなどの制限があった。本課題では、深層学習による無音声発話認識の研究を行った。顎の下側に取り付けられた超音波イメージングプローブによって観察される口腔内映像から発声内容を認識する深層学習器、皮膚運動を顎や喉に添付した加速度センサーから発話を推定する機構、マスクに添付した加速度センサーにより発話を認識する機構を構築し、スマー...

【情報学】人間情報学：サイレントボイス／深層学習を含む研究件

【キーワード】サイレントスピーチ / 人間拡張 / 人工知能 / 音声処理 / 深層学習 (他13件)

【概要】音声インタフェースは急速に普及してきているが、公共環境や騒音環境で利用できないなどの制限があった。本課題では、深層学習による無音声発話認識の研究を行った。顎の下側に取り付けられた超音波イメージングプローブによって観察される口腔内映像から発声内容を認識する深層学習器、皮膚運動を顎や喉に添付した加速度センサーから発話を推定する機構、マスクに添付した加速度センサーにより発話を認識する機構を構築し、スマー...

【情報学】人間情報学：道具・環境モデル獲得／深層学習を含む研究件

❏ヒューマノイド系列による行為観察と対人反復に基づく身体・道具環境・行動様式の獲得(26220003)

【概要】身体サイズ・構造・構成法が異なるヒューマノイドを対象として知能ロボット基盤ソフトウェアの環境を構成し、その身体、それが扱う物体、道具、環境、それが行う行動のモデルを基盤にその環境での行動目的を実現するシステム研究を行ってきている．本研究では新しい状況や環境でもそれらを獲得して行動目的を達成してゆけるようにする方法論と構成法を明らかにした．多彩な行動実現研究を行いながら異なるヒューマノイド・道具環境...

【情報学】人間情報学：道具操作獲得／深層学習を含む研究件

❏ヒューマノイド系列による行為観察と対人反復に基づく身体・道具環境・行動様式の獲得(26220003)

【概要】身体サイズ・構造・構成法が異なるヒューマノイドを対象として知能ロボット基盤ソフトウェアの環境を構成し、その身体、それが扱う物体、道具、環境、それが行う行動のモデルを基盤にその環境での行動目的を実現するシステム研究を行ってきている．本研究では新しい状況や環境でもそれらを獲得して行動目的を達成してゆけるようにする方法論と構成法を明らかにした．多彩な行動実現研究を行いながら異なるヒューマノイド・道具環境...

【情報学】人間情報学：ロボット動作学習／深層学習を含む研究件

【キーワード】深層学習 / 予測学習 / マルチモーダル / 動作プリミティブ / RTミドルウェア (他16件)

【概要】近年，深層学習が多様な領域で利用されているが，その適用範囲は電子化されたデータ処理に特化されており，実世界での作業性が十分に得られていない．一方，ロボットを用いた生活支援が強く期待されている．近年は，汎用型のロボットOSを利用した多機能型汎用ロボットの可能性が着目されている．そこで本研究では，ロボットOSと深層学習を用いたロボット動作学習を実現し，ロボットの知能化と開発コスト削減を行った．具体的...

【情報学】人間情報学：RTミドルウェア／深層学習を含む研究件

【キーワード】深層学習 / 予測学習 / マルチモーダル / 動作プリミティブ / RTミドルウェア (他16件)

【概要】近年，深層学習が多様な領域で利用されているが，その適用範囲は電子化されたデータ処理に特化されており，実世界での作業性が十分に得られていない．一方，ロボットを用いた生活支援が強く期待されている．近年は，汎用型のロボットOSを利用した多機能型汎用ロボットの可能性が着目されている．そこで本研究では，ロボットOSと深層学習を用いたロボット動作学習を実現し，ロボットの知能化と開発コスト削減を行った．具体的...

【情報学】人間情報学：視覚認識／深層学習を含む研究件

❏ヒューマノイド系列による行為観察と対人反復に基づく身体・道具環境・行動様式の獲得(26220003)

【概要】身体サイズ・構造・構成法が異なるヒューマノイドを対象として知能ロボット基盤ソフトウェアの環境を構成し、その身体、それが扱う物体、道具、環境、それが行う行動のモデルを基盤にその環境での行動目的を実現するシステム研究を行ってきている．本研究では新しい状況や環境でもそれらを獲得して行動目的を達成してゆけるようにする方法論と構成法を明らかにした．多彩な行動実現研究を行いながら異なるヒューマノイド・道具環境...

【情報学】人間情報学：End to End学習／深層学習を含む研究件

【キーワード】深層学習 / 予測学習 / マルチモーダル / 動作プリミティブ / RTミドルウェア (他16件)

【概要】近年，深層学習が多様な領域で利用されているが，その適用範囲は電子化されたデータ処理に特化されており，実世界での作業性が十分に得られていない．一方，ロボットを用いた生活支援が強く期待されている．近年は，汎用型のロボットOSを利用した多機能型汎用ロボットの可能性が着目されている．そこで本研究では，ロボットOSと深層学習を用いたロボット動作学習を実現し，ロボットの知能化と開発コスト削減を行った．具体的...

【情報学】人間情報学：多指ロボットハンド／深層学習を含む研究件

❏深層学習による複数触覚センサの統合を用いた多指ロボットハンドによる操り動作の実現(22K17979)

【研究代表者】船橋賢早稲田大学, 次世代ロボット研究機構, 次席研究員(研究院講師) (00905151)

【キーワード】多指ロボットハンド / 触覚センサ / 深層学習

【情報学】人間情報学：軌道最適化／深層学習を含む研究件

【キーワード】軌道最適化 / 深層強化学習 / 動作計画 / 深層学習 / ニューラルネットワーク (他6件)

【概要】本研究では，実ロボットに適用可能な，複雑な軌道を計画する方法を学習することのできる階層型深層強化学習アルゴリズムの開発することを目標としている．本研究においては，タスクを実行するための多様な解を見つけ出し，それぞれをオプションとして使い分けることで，複雑な軌道を計画することを目指す．提案するシステムの実現には，多様な軌道を学習し，一つのニューラルネットワークでモデル化することが必要になる． 3年目...

【情報学】人間情報学：身体拡張／深層学習を含む研究件

❏ヒューマノイド系列による行為観察と対人反復に基づく身体・道具環境・行動様式の獲得(26220003)

【概要】身体サイズ・構造・構成法が異なるヒューマノイドを対象として知能ロボット基盤ソフトウェアの環境を構成し、その身体、それが扱う物体、道具、環境、それが行う行動のモデルを基盤にその環境での行動目的を実現するシステム研究を行ってきている．本研究では新しい状況や環境でもそれらを獲得して行動目的を達成してゆけるようにする方法論と構成法を明らかにした．多彩な行動実現研究を行いながら異なるヒューマノイド・道具環境...

【情報学】人間情報学：身体割り込み注意／深層学習を含む研究件

❏ヒューマノイド系列による行為観察と対人反復に基づく身体・道具環境・行動様式の獲得(26220003)

【概要】身体サイズ・構造・構成法が異なるヒューマノイドを対象として知能ロボット基盤ソフトウェアの環境を構成し、その身体、それが扱う物体、道具、環境、それが行う行動のモデルを基盤にその環境での行動目的を実現するシステム研究を行ってきている．本研究では新しい状況や環境でもそれらを獲得して行動目的を達成してゆけるようにする方法論と構成法を明らかにした．多彩な行動実現研究を行いながら異なるヒューマノイド・道具環境...

【情報学】人間情報学：身体割込み注意／深層学習を含む研究件

❏ヒューマノイド系列による行為観察と対人反復に基づく身体・道具環境・行動様式の獲得(26220003)

【概要】身体サイズ・構造・構成法が異なるヒューマノイドを対象として知能ロボット基盤ソフトウェアの環境を構成し、その身体、それが扱う物体、道具、環境、それが行う行動のモデルを基盤にその環境での行動目的を実現するシステム研究を行ってきている．本研究では新しい状況や環境でもそれらを獲得して行動目的を達成してゆけるようにする方法論と構成法を明らかにした．多彩な行動実現研究を行いながら異なるヒューマノイド・道具環境...

【情報学】人間情報学：身体割込注意／深層学習を含む研究件

❏ヒューマノイド系列による行為観察と対人反復に基づく身体・道具環境・行動様式の獲得(26220003)

【概要】身体サイズ・構造・構成法が異なるヒューマノイドを対象として知能ロボット基盤ソフトウェアの環境を構成し、その身体、それが扱う物体、道具、環境、それが行う行動のモデルを基盤にその環境での行動目的を実現するシステム研究を行ってきている．本研究では新しい状況や環境でもそれらを獲得して行動目的を達成してゆけるようにする方法論と構成法を明らかにした．多彩な行動実現研究を行いながら異なるヒューマノイド・道具環境...

【情報学】人間情報学：身体図式／深層学習を含む研究件

❏ヒューマノイド系列による行為観察と対人反復に基づく身体・道具環境・行動様式の獲得(26220003)

【概要】身体サイズ・構造・構成法が異なるヒューマノイドを対象として知能ロボット基盤ソフトウェアの環境を構成し、その身体、それが扱う物体、道具、環境、それが行う行動のモデルを基盤にその環境での行動目的を実現するシステム研究を行ってきている．本研究では新しい状況や環境でもそれらを獲得して行動目的を達成してゆけるようにする方法論と構成法を明らかにした．多彩な行動実現研究を行いながら異なるヒューマノイド・道具環境...

【情報学】人間情報学：身体像／深層学習を含む研究件

❏ヒューマノイド系列による行為観察と対人反復に基づく身体・道具環境・行動様式の獲得(26220003)

【概要】身体サイズ・構造・構成法が異なるヒューマノイドを対象として知能ロボット基盤ソフトウェアの環境を構成し、その身体、それが扱う物体、道具、環境、それが行う行動のモデルを基盤にその環境での行動目的を実現するシステム研究を行ってきている．本研究では新しい状況や環境でもそれらを獲得して行動目的を達成してゆけるようにする方法論と構成法を明らかにした．多彩な行動実現研究を行いながら異なるヒューマノイド・道具環境...

【情報学】人間情報学：身体像獲得／深層学習を含む研究件

❏ヒューマノイド系列による行為観察と対人反復に基づく身体・道具環境・行動様式の獲得(26220003)

【概要】身体サイズ・構造・構成法が異なるヒューマノイドを対象として知能ロボット基盤ソフトウェアの環境を構成し、その身体、それが扱う物体、道具、環境、それが行う行動のモデルを基盤にその環境での行動目的を実現するシステム研究を行ってきている．本研究では新しい状況や環境でもそれらを獲得して行動目的を達成してゆけるようにする方法論と構成法を明らかにした．多彩な行動実現研究を行いながら異なるヒューマノイド・道具環境...

【情報学】人間情報学：多目的ロボット／深層学習を含む研究件

【キーワード】深層学習 / 予測学習 / マルチモーダル / 動作プリミティブ / RTミドルウェア (他16件)

【概要】近年，深層学習が多様な領域で利用されているが，その適用範囲は電子化されたデータ処理に特化されており，実世界での作業性が十分に得られていない．一方，ロボットを用いた生活支援が強く期待されている．近年は，汎用型のロボットOSを利用した多機能型汎用ロボットの可能性が着目されている．そこで本研究では，ロボットOSと深層学習を用いたロボット動作学習を実現し，ロボットの知能化と開発コスト削減を行った．具体的...

【情報学】人間情報学：マルチモーダルシステム／深層学習を含む研究件

【キーワード】深層学習 / 予測学習 / マルチモーダル / 動作プリミティブ / RTミドルウェア (他16件)

【概要】近年，深層学習が多様な領域で利用されているが，その適用範囲は電子化されたデータ処理に特化されており，実世界での作業性が十分に得られていない．一方，ロボットを用いた生活支援が強く期待されている．近年は，汎用型のロボットOSを利用した多機能型汎用ロボットの可能性が着目されている．そこで本研究では，ロボットOSと深層学習を用いたロボット動作学習を実現し，ロボットの知能化と開発コスト削減を行った．具体的...

【情報学】人間情報学：自己身体像獲得／深層学習を含む研究件

❏ヒューマノイド系列による行為観察と対人反復に基づく身体・道具環境・行動様式の獲得(26220003)

【概要】身体サイズ・構造・構成法が異なるヒューマノイドを対象として知能ロボット基盤ソフトウェアの環境を構成し、その身体、それが扱う物体、道具、環境、それが行う行動のモデルを基盤にその環境での行動目的を実現するシステム研究を行ってきている．本研究では新しい状況や環境でもそれらを獲得して行動目的を達成してゆけるようにする方法論と構成法を明らかにした．多彩な行動実現研究を行いながら異なるヒューマノイド・道具環境...

【情報学】人間情報学：行動様式獲得／深層学習を含む研究件

❏ヒューマノイド系列による行為観察と対人反復に基づく身体・道具環境・行動様式の獲得(26220003)

【概要】身体サイズ・構造・構成法が異なるヒューマノイドを対象として知能ロボット基盤ソフトウェアの環境を構成し、その身体、それが扱う物体、道具、環境、それが行う行動のモデルを基盤にその環境での行動目的を実現するシステム研究を行ってきている．本研究では新しい状況や環境でもそれらを獲得して行動目的を達成してゆけるようにする方法論と構成法を明らかにした．多彩な行動実現研究を行いながら異なるヒューマノイド・道具環境...

【情報学】人間情報学：予測学習／深層学習を含む研究件

【キーワード】深層学習 / 予測学習 / マルチモーダル / 動作プリミティブ / RTミドルウェア (他16件)

【概要】近年，深層学習が多様な領域で利用されているが，その適用範囲は電子化されたデータ処理に特化されており，実世界での作業性が十分に得られていない．一方，ロボットを用いた生活支援が強く期待されている．近年は，汎用型のロボットOSを利用した多機能型汎用ロボットの可能性が着目されている．そこで本研究では，ロボットOSと深層学習を用いたロボット動作学習を実現し，ロボットの知能化と開発コスト削減を行った．具体的...

【情報学】人間情報学：車線変更／深層学習を含む研究件

【キーワード】自動運転 / ミクロ交通流シミュレーション / 深層学習 / 強化学習 / 車線変更 (他16件)

【概要】本研究は，将来的なコネクティッド車両や自動走行車両（CA車両）の普及を想定し，交通管制側からCA車両の挙動を介入的に制御することで，渋滞発生の緩和，ショックウェーブの解消，それに伴う事故防止のための交通流マネジメント手法に関わる諸要素の理論構築を行う．とりわけ，従来の研究では考慮されていなかった車線変更を含むCA車両と一般車両の相互作用や，現実的なリアルタイムデータ取得環境を考慮した上で，ロバスト...

【情報学】人間情報学：病変部位相関グラフ／深層学習を含む研究件

【研究代表者】鎌田清一郎早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (00204602)

【キーワード】グラフニューラルネットワーク / 画像認識 / スパースグラフ表現 / 顔認識 / ニューラルネットワーク (他20件)

【概要】近年、ニューラルネットワークの一般化としてグラフＮＮ（ＧＮＮ）が活発に研究されている。本研究では深層ＣＮＮとほぼ同等の認識性能を有するスパースグラフ表現によるＧＮＮ(ＳＧＮＮ)を検討した。これは画像より得られた局所特徴を有するスパースグラフを構築し、コンパクトなＧＮＮ構造により認識を行うものである。またどのようなスパースグラフが高い認識性能を有するかを検討し、そのスパース条件を明らかにした。さらに...

【情報学】人間情報学：高速画像検索／深層学習を含む研究件

【研究代表者】鎌田清一郎早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (00204602)

【キーワード】画像検索 / 画像認識 / スパースグラフ / ニューラルネットワーク / ビジュアルビッグデータ (他17件)

【概要】ビジュアルメディアのビッグデータ（以下、ビジュアルビッグデータとする）を利活用し、画像の検索および認識に関する研究において、できるだけ計算量を削減するための情報理論における圧縮可能性について再検討し、高精度かつ高速な画像検索および認識の方法論を確立した。特に近年注目をされているディープラーニングとの融合により、顔のビジュアルビッグデータを基にしてスパースグラフニューラルネットワークという新たな研究...

【情報学】人間情報学：高速画像認識／深層学習を含む研究件

【研究代表者】鎌田清一郎早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (00204602)

【キーワード】画像検索 / 画像認識 / スパースグラフ / ニューラルネットワーク / ビジュアルビッグデータ (他17件)

【概要】ビジュアルメディアのビッグデータ（以下、ビジュアルビッグデータとする）を利活用し、画像の検索および認識に関する研究において、できるだけ計算量を削減するための情報理論における圧縮可能性について再検討し、高精度かつ高速な画像検索および認識の方法論を確立した。特に近年注目をされているディープラーニングとの融合により、顔のビジュアルビッグデータを基にしてスパースグラフニューラルネットワークという新たな研究...

【情報学】人間情報学：高速特徴記述／深層学習を含む研究件

【研究代表者】鎌田清一郎早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (00204602)

【キーワード】画像検索 / 画像認識 / スパースグラフ / ニューラルネットワーク / ビジュアルビッグデータ (他17件)

【概要】ビジュアルメディアのビッグデータ（以下、ビジュアルビッグデータとする）を利活用し、画像の検索および認識に関する研究において、できるだけ計算量を削減するための情報理論における圧縮可能性について再検討し、高精度かつ高速な画像検索および認識の方法論を確立した。特に近年注目をされているディープラーニングとの融合により、顔のビジュアルビッグデータを基にしてスパースグラフニューラルネットワークという新たな研究...

【情報学】人間情報学：高速特徴点検出／深層学習を含む研究件

【研究代表者】鎌田清一郎早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (00204602)

【キーワード】画像検索 / 画像認識 / スパースグラフ / ニューラルネットワーク / ビジュアルビッグデータ (他17件)

【概要】ビジュアルメディアのビッグデータ（以下、ビジュアルビッグデータとする）を利活用し、画像の検索および認識に関する研究において、できるだけ計算量を削減するための情報理論における圧縮可能性について再検討し、高精度かつ高速な画像検索および認識の方法論を確立した。特に近年注目をされているディープラーニングとの融合により、顔のビジュアルビッグデータを基にしてスパースグラフニューラルネットワークという新たな研究...

【情報学】人間情報学：ヒアリハット／深層学習を含む研究件

【研究代表者】鎌田清一郎早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (00204602)

【キーワード】グラフニューラルネットワーク / 画像認識 / スパースグラフ表現 / 顔認識 / ニューラルネットワーク (他20件)

【概要】近年、ニューラルネットワークの一般化としてグラフＮＮ（ＧＮＮ）が活発に研究されている。本研究では深層ＣＮＮとほぼ同等の認識性能を有するスパースグラフ表現によるＧＮＮ(ＳＧＮＮ)を検討した。これは画像より得られた局所特徴を有するスパースグラフを構築し、コンパクトなＧＮＮ構造により認識を行うものである。またどのようなスパースグラフが高い認識性能を有するかを検討し、そのスパース条件を明らかにした。さらに...

【情報学】人間情報学：Long Short-term Memory ／深層学習を含む研究件

【概要】本事業では，動画において，動きでしか種類が分からないほど小さく写る物体の検出と分類に取り組んだ．野鳥の広域監視を出口として，風車周辺の海ワシ類を対象に4Kの解像度の動画収集を行い768GBの動画に対し鳥の軌跡や背景の部分のラベル付が完了した．検出・分類の手法として，最終的に深層特徴の相関フィルタを用いた追跡と畳込LSTMによる動きの学習により，物体を追跡しながら動きパターンにより鳥か否かを識別する...

【情報学】人間情報学：ビジュアルビッグデータ／深層学習を含む研究件

【研究代表者】鎌田清一郎早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (00204602)

【キーワード】画像検索 / 画像認識 / スパースグラフ / ニューラルネットワーク / ビジュアルビッグデータ (他17件)

【概要】ビジュアルメディアのビッグデータ（以下、ビジュアルビッグデータとする）を利活用し、画像の検索および認識に関する研究において、できるだけ計算量を削減するための情報理論における圧縮可能性について再検討し、高精度かつ高速な画像検索および認識の方法論を確立した。特に近年注目をされているディープラーニングとの融合により、顔のビジュアルビッグデータを基にしてスパースグラフニューラルネットワークという新たな研究...

【情報学】人間情報学：LSTM ／深層学習を含む研究件

❏ファイナンス理論の臨床性評価における深層学習の活用(19H01508)

【研究代表者】北村能寛早稲田大学, 社会科学総合学術院, 教授 (90409566)

【キーワード】深層学習 / 指値注文 / 注文板情報 / 機械学習 / 指値注文板 (他8件)

【概要】売買価格と取引量が記録された注文板の情報を利用して為替レートの予測ができるか。さらには、その予測方法として深層学習を用いたところに本研究の特徴がある。深層学習の中でも時系列分析モデルであるLong Short Term Memory (LSTM)を用いた。このモデルの特徴は、過去の情報を長期、短期に記憶することができる点にある。まず、注文板から、注文板上で生じた新規の指値注文、指値注文の変更等のイ...

【概要】本事業では，動画において，動きでしか種類が分からないほど小さく写る物体の検出と分類に取り組んだ．野鳥の広域監視を出口として，風車周辺の海ワシ類を対象に4Kの解像度の動画収集を行い768GBの動画に対し鳥の軌跡や背景の部分のラベル付が完了した．検出・分類の手法として，最終的に深層特徴の相関フィルタを用いた追跡と畳込LSTMによる動きの学習により，物体を追跡しながら動きパターンにより鳥か否かを識別する...

【情報学】人間情報学：知覚情報処理／深層学習を含む研究件

❏深層学習によるマルチモーダル時系列データ認識基盤の構築(16H02845)

【キーワード】知覚情報処理 / 音声情報処理 / 動画情報処理 / 深層学習

【概要】本研究では深層学習を用いてマルチモーダル時系列信号を高精度に認識することを目的とした。深層学習におけるEnd-to-End学習方式、少ないデータ量でも動作する深層モデル、マルチタスク学習、耐ノイズ認識などの手法を開発した。特に、音源分離と音声認識の同時学習、音声からの認知症診断、口唇画像を用いたマルチモーダル認識、耐雑音音声認識、の4つのテーマについてこれらの技術を適用し、各々の応用において、識別...

【情報学】人間情報学：特徴表現学習／深層学習を含む研究件

【キーワード】話者照合 / 特徴抽出 / 深層学習 / 特徴表現学習 / 深層ニューラルネットワーク (他6件)

【概要】話者性と音韻性は分離可能であると仮定し，音韻の影響を受けない話者表現を得るためのニューラルネットワークを構築することを試みた．その成果として，音響特徴量から音韻性と話者性をフレーム単位で分離・抽出するディスエンタングリング・ニューラルネットワークの構築に成功した．発話単位で表出する話者情報をフレーム単位の特徴量に反映させるために統計的プーリングを導入し，特に識別の直前にプーリングを行うことの重要性...

【情報学】人間情報学：MTL ／深層学習を含む研究件

【キーワード】深層学習 / マルチタスク学習 / ニューラルネットワーク / 物体検出 / 物体追跡 (他8件)

【概要】申請者は，本事業において，マルチタスク学習（MTL, Multitask Learning）を行う深層学習器，特に，物体の検出と意味領域分割，及び，物体の追跡と検出を行うMTLの開発を行ってきた．タスクの組み合わせやデータセットの選定を行い，MTLを実現する交差接続の提案と改善を行い，MTLによる汎化性能の向上について確認した．交差接続の畳み込みをリカレントニューラルネットワークで代替し，時系列デ...

【情報学】人間情報学：領域分割／深層学習を含む研究件

【キーワード】深層学習 / マルチタスク学習 / ニューラルネットワーク / 物体検出 / 物体追跡 (他8件)

【概要】申請者は，本事業において，マルチタスク学習（MTL, Multitask Learning）を行う深層学習器，特に，物体の検出と意味領域分割，及び，物体の追跡と検出を行うMTLの開発を行ってきた．タスクの組み合わせやデータセットの選定を行い，MTLを実現する交差接続の提案と改善を行い，MTLによる汎化性能の向上について確認した．交差接続の畳み込みをリカレントニューラルネットワークで代替し，時系列デ...

【情報学】人間情報学：スパースグラフ／深層学習を含む研究件

【研究代表者】鎌田清一郎早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (00204602)

【キーワード】グラフニューラルネットワーク / 画像認識 / スパースグラフ表現 / 顔認識 / ニューラルネットワーク (他20件)

【概要】近年、ニューラルネットワークの一般化としてグラフＮＮ（ＧＮＮ）が活発に研究されている。本研究では深層ＣＮＮとほぼ同等の認識性能を有するスパースグラフ表現によるＧＮＮ(ＳＧＮＮ)を検討した。これは画像より得られた局所特徴を有するスパースグラフを構築し、コンパクトなＧＮＮ構造により認識を行うものである。またどのようなスパースグラフが高い認識性能を有するかを検討し、そのスパース条件を明らかにした。さらに...

【研究代表者】鎌田清一郎早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (00204602)

【キーワード】画像検索 / 画像認識 / スパースグラフ / ニューラルネットワーク / ビジュアルビッグデータ (他17件)

【概要】ビジュアルメディアのビッグデータ（以下、ビジュアルビッグデータとする）を利活用し、画像の検索および認識に関する研究において、できるだけ計算量を削減するための情報理論における圧縮可能性について再検討し、高精度かつ高速な画像検索および認識の方法論を確立した。特に近年注目をされているディープラーニングとの融合により、顔のビジュアルビッグデータを基にしてスパースグラフニューラルネットワークという新たな研究...

【情報学】人間情報学：スパースグラフ表現／深層学習を含む研究件

【研究代表者】鎌田清一郎早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (00204602)

【キーワード】グラフニューラルネットワーク / 画像認識 / スパースグラフ表現 / 顔認識 / ニューラルネットワーク (他20件)

【概要】近年、ニューラルネットワークの一般化としてグラフＮＮ（ＧＮＮ）が活発に研究されている。本研究では深層ＣＮＮとほぼ同等の認識性能を有するスパースグラフ表現によるＧＮＮ(ＳＧＮＮ)を検討した。これは画像より得られた局所特徴を有するスパースグラフを構築し、コンパクトなＧＮＮ構造により認識を行うものである。またどのようなスパースグラフが高い認識性能を有するかを検討し、そのスパース条件を明らかにした。さらに...

【情報学】人間情報学：スパースフーリエ変換／深層学習を含む研究件

【研究代表者】杉本憲治郎早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 次席研究員 (00773483)

【キーワード】スパースフーリエ変換 / 定数時間ガウシアンフィルタ / 定数時間バイラテラルフィルタ / 深層学習 / フーリエ変換 (他8件)

【概要】工学において重要な高速フーリエ変換の発展形であるスパースフーリエ変換の高度化に取り組んだ．またそれに関連してスペクトルスパース性に基づく定数時間フィルタを提案し，計算量と近似精度の両面からの性能向上を実現した．当該研究期間である2016-2017年度での研究業績としての成果は，ジャーナル論文1件，学会発表16件（内訳は国際会議7件，国内会議9件），受賞3件であった．国際会議発表の多くは当該分野で最...

【情報学】人間情報学：物体検出／深層学習を含む研究件

【キーワード】アクセシビリティ / 視覚障害 / 屋外移動支援 / ナビゲーション / データセット (他21件)

【概要】開発したデータセットは約3万2000枚の画像に対して54万のインスタンス登録がなされており、国内における視覚障害当事者を対象とした画像認識データセットでは最大のデータセットとなった。実際に本データセットを利用した製品「EyeNavi」アプリケーションも開発され、実験結果からは8割以上の利用ユーザが本システムが実際の屋外歩行支援において役立つシステムであることを報告している。これらデータセットを継続...

【キーワード】深層学習 / マルチタスク学習 / ニューラルネットワーク / 物体検出 / 物体追跡 (他8件)

【概要】申請者は，本事業において，マルチタスク学習（MTL, Multitask Learning）を行う深層学習器，特に，物体の検出と意味領域分割，及び，物体の追跡と検出を行うMTLの開発を行ってきた．タスクの組み合わせやデータセットの選定を行い，MTLを実現する交差接続の提案と改善を行い，MTLによる汎化性能の向上について確認した．交差接続の畳み込みをリカレントニューラルネットワークで代替し，時系列デ...

【概要】本研究では、２つの命題について取り組んだ。一方は、漫画のデータセットであり、もう一方は、着色を中心とした漫画の新技術の研究である。前者は、109巻、約2万ページ、約50万のアノテーションからなり、研究コミュニティが自由に学術研究に利用できる。後者の新技術では、着色と検索、検出に取り組んだ。着色：たった一枚の参照画像からcGANのトレーニングを行い、同一キャラクタを彩色できることを示した。検索：2種...

【情報学】人間情報学：物体追跡／深層学習を含む研究件

【キーワード】深層学習 / マルチタスク学習 / ニューラルネットワーク / 物体検出 / 物体追跡 (他8件)

【概要】申請者は，本事業において，マルチタスク学習（MTL, Multitask Learning）を行う深層学習器，特に，物体の検出と意味領域分割，及び，物体の追跡と検出を行うMTLの開発を行ってきた．タスクの組み合わせやデータセットの選定を行い，MTLを実現する交差接続の提案と改善を行い，MTLによる汎化性能の向上について確認した．交差接続の畳み込みをリカレントニューラルネットワークで代替し，時系列デ...

【情報学】人間情報学：準線型時間アルゴリズム／深層学習を含む研究件

【研究代表者】杉本憲治郎早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 次席研究員 (00773483)

【キーワード】スパースフーリエ変換 / 定数時間ガウシアンフィルタ / 定数時間バイラテラルフィルタ / 深層学習 / フーリエ変換 (他8件)

【概要】工学において重要な高速フーリエ変換の発展形であるスパースフーリエ変換の高度化に取り組んだ．またそれに関連してスペクトルスパース性に基づく定数時間フィルタを提案し，計算量と近似精度の両面からの性能向上を実現した．当該研究期間である2016-2017年度での研究業績としての成果は，ジャーナル論文1件，学会発表16件（内訳は国際会議7件，国内会議9件），受賞3件であった．国際会議発表の多くは当該分野で最...

【情報学】人間情報学：スペクトルフィルタ／深層学習を含む研究件

【研究代表者】鎌田清一郎早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (00204602)

【キーワード】グラフニューラルネットワーク / 画像認識 / スパースグラフ表現 / 顔認識 / ニューラルネットワーク (他20件)

【概要】近年、ニューラルネットワークの一般化としてグラフＮＮ（ＧＮＮ）が活発に研究されている。本研究では深層ＣＮＮとほぼ同等の認識性能を有するスパースグラフ表現によるＧＮＮ(ＳＧＮＮ)を検討した。これは画像より得られた局所特徴を有するスパースグラフを構築し、コンパクトなＧＮＮ構造により認識を行うものである。またどのようなスパースグラフが高い認識性能を有するかを検討し、そのスパース条件を明らかにした。さらに...

【情報学】人間情報学：圧縮可能性／深層学習を含む研究件

【研究代表者】鎌田清一郎早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (00204602)

【キーワード】画像検索 / 画像認識 / スパースグラフ / ニューラルネットワーク / ビジュアルビッグデータ (他17件)

【概要】ビジュアルメディアのビッグデータ（以下、ビジュアルビッグデータとする）を利活用し、画像の検索および認識に関する研究において、できるだけ計算量を削減するための情報理論における圧縮可能性について再検討し、高精度かつ高速な画像検索および認識の方法論を確立した。特に近年注目をされているディープラーニングとの融合により、顔のビジュアルビッグデータを基にしてスパースグラフニューラルネットワークという新たな研究...

【情報学】人間情報学：少サンプル学習／深層学習を含む研究件

❏畳み込み層の識別的初期化に基づく少サンプル深層学習法の構築(26730085)

【研究期間】2014-04-01 - 2016-03-31

【研究代表者】中山英樹東京大学, 情報理工学(系)研究科, 講師 (00643305)

【キーワード】深層学習 / ディープラーニング / 画像認識 / 畳み込みニューラルネットワーク / 表現学習 (他7件)

【概要】本研究では、少数の教師付学習サンプルから高速かつ安定な学習を可能とする新しい深層学習の枠組を提案した。まず、フィッシャー重みマップ法による識別的な解析解により畳み込み層を算出し、これを順次積み上げることで多層畳み込みニューラルネットワーク(CNN)をボトムアップに構築する。さらに、これを初期状態として誤差逆伝播法による学習を進めることで、より優れた局所解に高速に到達させることを狙う。提案手法は、M...

【情報学】人間情報学：話者照合／深層学習を含む研究件

【キーワード】話者照合 / 特徴抽出 / 深層学習 / 特徴表現学習 / 深層ニューラルネットワーク (他6件)

【概要】話者性と音韻性は分離可能であると仮定し，音韻の影響を受けない話者表現を得るためのニューラルネットワークを構築することを試みた．その成果として，音響特徴量から音韻性と話者性をフレーム単位で分離・抽出するディスエンタングリング・ニューラルネットワークの構築に成功した．発話単位で表出する話者情報をフレーム単位の特徴量に反映させるために統計的プーリングを導入し，特に識別の直前にプーリングを行うことの重要性...

【情報学】人間情報学：話者認識／深層学習を含む研究件

【概要】前年度に「(A)音韻性と雑音の分離」と「(B)音韻性と話者性の分離」について、ある程度の性能向上が達成されたため、今年度はこれらを活用して、「(D)音源分離」の応用に着手した。より具体的には、これまで開発してきた波形ベースの音声信号処理システムをベースに、複数の話者の音声を分離する音源分離のフレームワークをまず構築した。そして、「(A)音韻性と雑音の分離」の成果をもとに、音源から雑音を除去する仕組...

【情報学】人間情報学：話者分離／深層学習を含む研究件

【概要】前年度に「(A)音韻性と雑音の分離」と「(B)音韻性と話者性の分離」について、ある程度の性能向上が達成されたため、今年度はこれらを活用して、「(D)音源分離」の応用に着手した。より具体的には、これまで開発してきた波形ベースの音声信号処理システムをベースに、複数の話者の音声を分離する音源分離のフレームワークをまず構築した。そして、「(A)音韻性と雑音の分離」の成果をもとに、音源から雑音を除去する仕組...

【情報学】人間情報学：センサーデータ／深層学習を含む研究件

【概要】データセンターの運用の自動化のため、データセンターからのデータを取得して仮想空間上に再現する方法と、その仮想空間上で運用ポリシーを最適化する方法を研究した。前者のデータ取得については、機器によるデータフォーマットの違いやデータの用途に依存することなく、様々な運用に役立つ汎用的なデータを多くのデータセンターから収集できる一般的なデータフォーマットと保存形式を定義することに成功した。後者の運用最適化...

【情報学】人間情報学：調剤過誤防止／深層学習を含む研究件

【研究代表者】鎌田清一郎早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (00204602)

【キーワード】グラフニューラルネットワーク / 画像認識 / スパースグラフ表現 / 顔認識 / ニューラルネットワーク (他20件)

【概要】近年、ニューラルネットワークの一般化としてグラフＮＮ（ＧＮＮ）が活発に研究されている。本研究では深層ＣＮＮとほぼ同等の認識性能を有するスパースグラフ表現によるＧＮＮ(ＳＧＮＮ)を検討した。これは画像より得られた局所特徴を有するスパースグラフを構築し、コンパクトなＧＮＮ構造により認識を行うものである。またどのようなスパースグラフが高い認識性能を有するかを検討し、そのスパース条件を明らかにした。さらに...

【情報学】人間情報学：ベイズ学習／深層学習を含む研究件

【概要】2021年度は、音楽認識に関して、これまで培った各種技術の統合と高度化に取り組むとともに、音楽生成に関して、自動編曲技術の開発にも着手した。まず、相互依存関係を持つコードとキーの同時推定に関して、コード推論モデルとクロマベクトル生成モデルの同時学習を行うための変分自己符号化器 (VAE) を拡張し、キー系列・コード系列・クロマベクトル系列の三階層からなる階層VAEを定式化することで、キー推論モデル...

【情報学】人間情報学：畳込ニューラルネットワーク／深層学習を含む研究件

【研究代表者】鎌田清一郎早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (00204602)

【キーワード】グラフニューラルネットワーク / 画像認識 / スパースグラフ表現 / 顔認識 / ニューラルネットワーク (他20件)

【概要】近年、ニューラルネットワークの一般化としてグラフＮＮ（ＧＮＮ）が活発に研究されている。本研究では深層ＣＮＮとほぼ同等の認識性能を有するスパースグラフ表現によるＧＮＮ(ＳＧＮＮ)を検討した。これは画像より得られた局所特徴を有するスパースグラフを構築し、コンパクトなＧＮＮ構造により認識を行うものである。またどのようなスパースグラフが高い認識性能を有するかを検討し、そのスパース条件を明らかにした。さらに...

【情報学】人間情報学：ガウス過程回帰／深層学習を含む研究件

【キーワード】テキスト音声合成 / 統計的パラメトリック音声合成 / 韻律生成 / ガウス過程回帰 / GPR音声合成 (他10件)

【概要】多様で表情豊かな音声合成の実現に向け，統計的パラメトリック音声合成の新たな枠組みであるガウス過程回帰に基づく音声合成（GPR音声合成）技術の確立をめざして研究を行った。ガウス過程回帰に基づいたスペクトルパラメータ生成に加え，基本周波数および音韻継続長予測からなる韻律生成手法を提案し，GPR音声合成システムを構築した。評価実験を通してGPR音声合成手法の有効性を示すとともに，多様な話者性やスタイルに...

【情報学】人間情報学：鳥／深層学習を含む研究件

【概要】本事業では，動画において，動きでしか種類が分からないほど小さく写る物体の検出と分類に取り組んだ．野鳥の広域監視を出口として，風車周辺の海ワシ類を対象に4Kの解像度の動画収集を行い768GBの動画に対し鳥の軌跡や背景の部分のラベル付が完了した．検出・分類の手法として，最終的に深層特徴の相関フィルタを用いた追跡と畳込LSTMによる動きの学習により，物体を追跡しながら動きパターンにより鳥か否かを識別する...

【情報学】人間情報学：眼底画像識別／深層学習を含む研究件

【研究代表者】鎌田清一郎早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (00204602)

【キーワード】グラフニューラルネットワーク / 画像認識 / スパースグラフ表現 / 顔認識 / ニューラルネットワーク (他20件)

【概要】近年、ニューラルネットワークの一般化としてグラフＮＮ（ＧＮＮ）が活発に研究されている。本研究では深層ＣＮＮとほぼ同等の認識性能を有するスパースグラフ表現によるＧＮＮ(ＳＧＮＮ)を検討した。これは画像より得られた局所特徴を有するスパースグラフを構築し、コンパクトなＧＮＮ構造により認識を行うものである。またどのようなスパースグラフが高い認識性能を有するかを検討し、そのスパース条件を明らかにした。さらに...

【情報学】人間情報学：追跡／深層学習を含む研究件

【概要】本事業では，動画において，動きでしか種類が分からないほど小さく写る物体の検出と分類に取り組んだ．野鳥の広域監視を出口として，風車周辺の海ワシ類を対象に4Kの解像度の動画収集を行い768GBの動画に対し鳥の軌跡や背景の部分のラベル付が完了した．検出・分類の手法として，最終的に深層特徴の相関フィルタを用いた追跡と畳込LSTMによる動きの学習により，物体を追跡しながら動きパターンにより鳥か否かを識別する...

【情報学】人間情報学：顔画像認識／深層学習を含む研究件

【研究代表者】鎌田清一郎早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (00204602)

【キーワード】グラフニューラルネットワーク / 画像認識 / スパースグラフ表現 / 顔認識 / ニューラルネットワーク (他20件)

【概要】近年、ニューラルネットワークの一般化としてグラフＮＮ（ＧＮＮ）が活発に研究されている。本研究では深層ＣＮＮとほぼ同等の認識性能を有するスパースグラフ表現によるＧＮＮ(ＳＧＮＮ)を検討した。これは画像より得られた局所特徴を有するスパースグラフを構築し、コンパクトなＧＮＮ構造により認識を行うものである。またどのようなスパースグラフが高い認識性能を有するかを検討し、そのスパース条件を明らかにした。さらに...

【情報学】人間情報学：顔認識／深層学習を含む研究件

【研究代表者】鎌田清一郎早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (00204602)

【キーワード】グラフニューラルネットワーク / 画像認識 / スパースグラフ表現 / 顔認識 / ニューラルネットワーク (他20件)

【概要】近年、ニューラルネットワークの一般化としてグラフＮＮ（ＧＮＮ）が活発に研究されている。本研究では深層ＣＮＮとほぼ同等の認識性能を有するスパースグラフ表現によるＧＮＮ(ＳＧＮＮ)を検討した。これは画像より得られた局所特徴を有するスパースグラフを構築し、コンパクトなＧＮＮ構造により認識を行うものである。またどのようなスパースグラフが高い認識性能を有するかを検討し、そのスパース条件を明らかにした。さらに...

【情報学】人間情報学：韻律生成／深層学習を含む研究件

【キーワード】テキスト音声合成 / 統計的パラメトリック音声合成 / 韻律生成 / ガウス過程回帰 / GPR音声合成 (他10件)

【概要】多様で表情豊かな音声合成の実現に向け，統計的パラメトリック音声合成の新たな枠組みであるガウス過程回帰に基づく音声合成（GPR音声合成）技術の確立をめざして研究を行った。ガウス過程回帰に基づいたスペクトルパラメータ生成に加え，基本周波数および音韻継続長予測からなる韻律生成手法を提案し，GPR音声合成システムを構築した。評価実験を通してGPR音声合成手法の有効性を示すとともに，多様な話者性やスタイルに...

【情報学】人間情報学：基底関数分解／深層学習を含む研究件

【研究代表者】鎌田清一郎早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (00204602)

【キーワード】画像検索 / 画像認識 / スパースグラフ / ニューラルネットワーク / ビジュアルビッグデータ (他17件)

【概要】ビジュアルメディアのビッグデータ（以下、ビジュアルビッグデータとする）を利活用し、画像の検索および認識に関する研究において、できるだけ計算量を削減するための情報理論における圧縮可能性について再検討し、高精度かつ高速な画像検索および認識の方法論を確立した。特に近年注目をされているディープラーニングとの融合により、顔のビジュアルビッグデータを基にしてスパースグラフニューラルネットワークという新たな研究...

【情報学】人間情報学：テキスト音声合成／深層学習を含む研究件

【キーワード】テキスト音声合成 / 統計的パラメトリック音声合成 / 韻律生成 / ガウス過程回帰 / GPR音声合成 (他10件)

【概要】多様で表情豊かな音声合成の実現に向け，統計的パラメトリック音声合成の新たな枠組みであるガウス過程回帰に基づく音声合成（GPR音声合成）技術の確立をめざして研究を行った。ガウス過程回帰に基づいたスペクトルパラメータ生成に加え，基本周波数および音韻継続長予測からなる韻律生成手法を提案し，GPR音声合成システムを構築した。評価実験を通してGPR音声合成手法の有効性を示すとともに，多様な話者性やスタイルに...

【情報学】人間情報学：視覚障害者支援／深層学習を含む研究件

【キーワード】アクセシビリティ / 視覚障害 / 屋外移動支援 / ナビゲーション / データセット (他21件)

【概要】開発したデータセットは約3万2000枚の画像に対して54万のインスタンス登録がなされており、国内における視覚障害当事者を対象とした画像認識データセットでは最大のデータセットとなった。実際に本データセットを利用した製品「EyeNavi」アプリケーションも開発され、実験結果からは8割以上の利用ユーザが本システムが実際の屋外歩行支援において役立つシステムであることを報告している。これらデータセットを継続...

【情報学】人間情報学：定数時間ガウシアンフィルタ／深層学習を含む研究件

【研究代表者】杉本憲治郎早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 次席研究員 (00773483)

【キーワード】スパースフーリエ変換 / 定数時間ガウシアンフィルタ / 定数時間バイラテラルフィルタ / 深層学習 / フーリエ変換 (他8件)

【概要】工学において重要な高速フーリエ変換の発展形であるスパースフーリエ変換の高度化に取り組んだ．またそれに関連してスペクトルスパース性に基づく定数時間フィルタを提案し，計算量と近似精度の両面からの性能向上を実現した．当該研究期間である2016-2017年度での研究業績としての成果は，ジャーナル論文1件，学会発表16件（内訳は国際会議7件，国内会議9件），受賞3件であった．国際会議発表の多くは当該分野で最...

【情報学】人間情報学：定数時間バイラテラルフィルタ／深層学習を含む研究件

【研究代表者】杉本憲治郎早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 次席研究員 (00773483)

【キーワード】スパースフーリエ変換 / 定数時間ガウシアンフィルタ / 定数時間バイラテラルフィルタ / 深層学習 / フーリエ変換 (他8件)

【概要】工学において重要な高速フーリエ変換の発展形であるスパースフーリエ変換の高度化に取り組んだ．またそれに関連してスペクトルスパース性に基づく定数時間フィルタを提案し，計算量と近似精度の両面からの性能向上を実現した．当該研究期間である2016-2017年度での研究業績としての成果は，ジャーナル論文1件，学会発表16件（内訳は国際会議7件，国内会議9件），受賞3件であった．国際会議発表の多くは当該分野で最...

【情報学】人間情報学：定数時間フィルタ／深層学習を含む研究件

【研究代表者】杉本憲治郎早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 次席研究員 (00773483)

【キーワード】スパースフーリエ変換 / 定数時間ガウシアンフィルタ / 定数時間バイラテラルフィルタ / 深層学習 / フーリエ変換 (他8件)

【概要】工学において重要な高速フーリエ変換の発展形であるスパースフーリエ変換の高度化に取り組んだ．またそれに関連してスペクトルスパース性に基づく定数時間フィルタを提案し，計算量と近似精度の両面からの性能向上を実現した．当該研究期間である2016-2017年度での研究業績としての成果は，ジャーナル論文1件，学会発表16件（内訳は国際会議7件，国内会議9件），受賞3件であった．国際会議発表の多くは当該分野で最...

【研究代表者】鎌田清一郎早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (00204602)

【キーワード】画像検索 / 画像認識 / スパースグラフ / ニューラルネットワーク / ビジュアルビッグデータ (他17件)

【概要】ビジュアルメディアのビッグデータ（以下、ビジュアルビッグデータとする）を利活用し、画像の検索および認識に関する研究において、できるだけ計算量を削減するための情報理論における圧縮可能性について再検討し、高精度かつ高速な画像検索および認識の方法論を確立した。特に近年注目をされているディープラーニングとの融合により、顔のビジュアルビッグデータを基にしてスパースグラフニューラルネットワークという新たな研究...

【情報学】人間情報学：衛星測位／深層学習を含む研究件

【キーワード】機械学習 / 画像認識 / 深層学習 / 畳み込みニューラルネットワーク / 重力波 (他19件)

【概要】重力波天文学に代表される時間領域天文学に必須となる天体観測装置のソフトウェア的な基盤技術の開発を行った。現在のロボット観測においてどうしても人間が介在せざるを得ない、観測スケジュールのアレンジと取得画像からの突発天体抽出の完全自動化のために、深層学習やGPUを用いた気象識別と全く新しい突発天体検出アルゴリズムを開発した。これらは、既存のハードウェアをそのまま応用して、多くの観測所で使用することが可...

【情報学】人間情報学：深層／深層学習を含む研究件

【概要】本事業では，動画において，動きでしか種類が分からないほど小さく写る物体の検出と分類に取り組んだ．野鳥の広域監視を出口として，風車周辺の海ワシ類を対象に4Kの解像度の動画収集を行い768GBの動画に対し鳥の軌跡や背景の部分のラベル付が完了した．検出・分類の手法として，最終的に深層特徴の相関フィルタを用いた追跡と畳込LSTMによる動きの学習により，物体を追跡しながら動きパターンにより鳥か否かを識別する...

【情報学】人間情報学：深層ガウス過程／深層学習を含む研究件

【キーワード】テキスト音声合成 / 統計的パラメトリック音声合成 / 韻律生成 / ガウス過程回帰 / GPR音声合成 (他10件)

【概要】多様で表情豊かな音声合成の実現に向け，統計的パラメトリック音声合成の新たな枠組みであるガウス過程回帰に基づく音声合成（GPR音声合成）技術の確立をめざして研究を行った。ガウス過程回帰に基づいたスペクトルパラメータ生成に加え，基本周波数および音韻継続長予測からなる韻律生成手法を提案し，GPR音声合成システムを構築した。評価実験を通してGPR音声合成手法の有効性を示すとともに，多様な話者性やスタイルに...

【情報学】人間情報学：漫画／深層学習を含む研究件

【概要】本研究では、２つの命題について取り組んだ。一方は、漫画のデータセットであり、もう一方は、着色を中心とした漫画の新技術の研究である。前者は、109巻、約2万ページ、約50万のアノテーションからなり、研究コミュニティが自由に学術研究に利用できる。後者の新技術では、着色と検索、検出に取り組んだ。着色：たった一枚の参照画像からcGANのトレーニングを行い、同一キャラクタを彩色できることを示した。検索：2種...

【情報学】人間情報学：マシンビジョン／深層学習を含む研究件

【研究代表者】鎌田清一郎早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (00204602)

【キーワード】グラフニューラルネットワーク / 画像認識 / スパースグラフ表現 / 顔認識 / ニューラルネットワーク (他20件)

【概要】近年、ニューラルネットワークの一般化としてグラフＮＮ（ＧＮＮ）が活発に研究されている。本研究では深層ＣＮＮとほぼ同等の認識性能を有するスパースグラフ表現によるＧＮＮ(ＳＧＮＮ)を検討した。これは画像より得られた局所特徴を有するスパースグラフを構築し、コンパクトなＧＮＮ構造により認識を行うものである。またどのようなスパースグラフが高い認識性能を有するかを検討し、そのスパース条件を明らかにした。さらに...

【情報学】人間情報学：グラフィックス／深層学習を含む研究件

【概要】本研究では、２つの命題について取り組んだ。一方は、漫画のデータセットであり、もう一方は、着色を中心とした漫画の新技術の研究である。前者は、109巻、約2万ページ、約50万のアノテーションからなり、研究コミュニティが自由に学術研究に利用できる。後者の新技術では、着色と検索、検出に取り組んだ。着色：たった一枚の参照画像からcGANのトレーニングを行い、同一キャラクタを彩色できることを示した。検索：2種...

【情報学】人間情報学：マルチモーダル処理／深層学習を含む研究件

❏Deep Generative Model とその因子分解による音声情報処理基盤(25280058)

【研究代表者】篠田浩一東京工業大学, 情報理工学(系)研究科, 教授 (10343097)

【キーワード】音声情報処理 / 深層学習 / 話者適応 / マルチモーダル処理

【概要】多数話者の発声した大量の音声データから、Deep Neural Network (DNN)を構築し、それを音韻と話者の要因毎に分解することで高性能な音声認識モデルを獲得する枠組みの研究開発を行った。2つのDNNの一部を共有させた構造をもつDeep Siamese Networkを用いた話者認識、音韻構造を階層的な出力層で表現したDNNを用いた話者適応化、Soft Targetを教師としたStude...

【情報学】人間情報学：GPR音声合成／深層学習を含む研究件

【キーワード】テキスト音声合成 / 統計的パラメトリック音声合成 / 韻律生成 / ガウス過程回帰 / GPR音声合成 (他10件)

【概要】多様で表情豊かな音声合成の実現に向け，統計的パラメトリック音声合成の新たな枠組みであるガウス過程回帰に基づく音声合成（GPR音声合成）技術の確立をめざして研究を行った。ガウス過程回帰に基づいたスペクトルパラメータ生成に加え，基本周波数および音韻継続長予測からなる韻律生成手法を提案し，GPR音声合成システムを構築した。評価実験を通してGPR音声合成手法の有効性を示すとともに，多様な話者性やスタイルに...

【情報学】人間情報学：音声情報処理／深層学習を含む研究件

❏深層学習によるマルチモーダル時系列データ認識基盤の構築(16H02845)

【キーワード】知覚情報処理 / 音声情報処理 / 動画情報処理 / 深層学習

【概要】本研究では深層学習を用いてマルチモーダル時系列信号を高精度に認識することを目的とした。深層学習におけるEnd-to-End学習方式、少ないデータ量でも動作する深層モデル、マルチタスク学習、耐ノイズ認識などの手法を開発した。特に、音源分離と音声認識の同時学習、音声からの認知症診断、口唇画像を用いたマルチモーダル認識、耐雑音音声認識、の4つのテーマについてこれらの技術を適用し、各々の応用において、識別...

【キーワード】テキスト音声合成 / 統計的パラメトリック音声合成 / 韻律生成 / ガウス過程回帰 / GPR音声合成 (他10件)

【概要】多様で表情豊かな音声合成の実現に向け，統計的パラメトリック音声合成の新たな枠組みであるガウス過程回帰に基づく音声合成（GPR音声合成）技術の確立をめざして研究を行った。ガウス過程回帰に基づいたスペクトルパラメータ生成に加え，基本周波数および音韻継続長予測からなる韻律生成手法を提案し，GPR音声合成システムを構築した。評価実験を通してGPR音声合成手法の有効性を示すとともに，多様な話者性やスタイルに...

❏Deep Generative Model とその因子分解による音声情報処理基盤(25280058)

【研究代表者】篠田浩一東京工業大学, 情報理工学(系)研究科, 教授 (10343097)

【キーワード】音声情報処理 / 深層学習 / 話者適応 / マルチモーダル処理

【概要】多数話者の発声した大量の音声データから、Deep Neural Network (DNN)を構築し、それを音韻と話者の要因毎に分解することで高性能な音声認識モデルを獲得する枠組みの研究開発を行った。2つのDNNの一部を共有させた構造をもつDeep Siamese Networkを用いた話者認識、音韻構造を階層的な出力層で表現したDNNを用いた話者適応化、Soft Targetを教師としたStude...

【情報学】人間情報学：薬学リスクマネジメント／深層学習を含む研究件

【研究代表者】鎌田清一郎早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (00204602)

【キーワード】グラフニューラルネットワーク / 画像認識 / スパースグラフ表現 / 顔認識 / ニューラルネットワーク (他20件)

【概要】近年、ニューラルネットワークの一般化としてグラフＮＮ（ＧＮＮ）が活発に研究されている。本研究では深層ＣＮＮとほぼ同等の認識性能を有するスパースグラフ表現によるＧＮＮ(ＳＧＮＮ)を検討した。これは画像より得られた局所特徴を有するスパースグラフを構築し、コンパクトなＧＮＮ構造により認識を行うものである。またどのようなスパースグラフが高い認識性能を有するかを検討し、そのスパース条件を明らかにした。さらに...

【情報学】人間情報学：薬剤画像識別／深層学習を含む研究件

【研究代表者】鎌田清一郎早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (00204602)

【キーワード】グラフニューラルネットワーク / 画像認識 / スパースグラフ表現 / 顔認識 / ニューラルネットワーク (他20件)

【概要】近年、ニューラルネットワークの一般化としてグラフＮＮ（ＧＮＮ）が活発に研究されている。本研究では深層ＣＮＮとほぼ同等の認識性能を有するスパースグラフ表現によるＧＮＮ(ＳＧＮＮ)を検討した。これは画像より得られた局所特徴を有するスパースグラフを構築し、コンパクトなＧＮＮ構造により認識を行うものである。またどのようなスパースグラフが高い認識性能を有するかを検討し、そのスパース条件を明らかにした。さらに...

【情報学】人間情報学：自動運転／深層学習を含む研究件

【キーワード】自動運転 / ミクロ交通流シミュレーション / 深層学習 / 強化学習 / 車線変更 (他16件)

【概要】本研究は，将来的なコネクティッド車両や自動走行車両（CA車両）の普及を想定し，交通管制側からCA車両の挙動を介入的に制御することで，渋滞発生の緩和，ショックウェーブの解消，それに伴う事故防止のための交通流マネジメント手法に関わる諸要素の理論構築を行う．とりわけ，従来の研究では考慮されていなかった車線変更を含むCA車両と一般車両の相互作用や，現実的なリアルタイムデータ取得環境を考慮した上で，ロバスト...

【情報学】人間情報学：行動モデリング／深層学習を含む研究件

【概要】複数のパターン認識システムを協調的に最適化しながら，システム全体を効率的かつ自動で成長させる方式について検討を行った．特に，システムの使用者や使用環境の違いにより生じるデータの変動に対してシステムを適応的に改善するための要素技術として，データの性質の違いに頑健なクラスタリング技術および，複数システムを協調的に用いて認識を行うマルチストリームパターン認識フレームワークの開発を行った． ...

【情報学】人間情報学：統計的パラメトリック音声合成／深層学習を含む研究件

【キーワード】テキスト音声合成 / 統計的パラメトリック音声合成 / 韻律生成 / ガウス過程回帰 / GPR音声合成 (他10件)

【概要】多様で表情豊かな音声合成の実現に向け，統計的パラメトリック音声合成の新たな枠組みであるガウス過程回帰に基づく音声合成（GPR音声合成）技術の確立をめざして研究を行った。ガウス過程回帰に基づいたスペクトルパラメータ生成に加え，基本周波数および音韻継続長予測からなる韻律生成手法を提案し，GPR音声合成システムを構築した。評価実験を通してGPR音声合成手法の有効性を示すとともに，多様な話者性やスタイルに...

【情報学】人間情報学：ハッシュ関数／深層学習を含む研究件

【研究代表者】鎌田清一郎早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (00204602)

【キーワード】画像検索 / 画像認識 / スパースグラフ / ニューラルネットワーク / ビジュアルビッグデータ (他17件)

【概要】ビジュアルメディアのビッグデータ（以下、ビジュアルビッグデータとする）を利活用し、画像の検索および認識に関する研究において、できるだけ計算量を削減するための情報理論における圧縮可能性について再検討し、高精度かつ高速な画像検索および認識の方法論を確立した。特に近年注目をされているディープラーニングとの融合により、顔のビジュアルビッグデータを基にしてスパースグラフニューラルネットワークという新たな研究...

【情報学】人間情報学：性能予測／深層学習を含む研究件

【概要】複数のパターン認識システムを協調的に最適化しながら，システム全体を効率的かつ自動で成長させる方式について検討を行った．特に，システムの使用者や使用環境の違いにより生じるデータの変動に対してシステムを適応的に改善するための要素技術として，データの性質の違いに頑健なクラスタリング技術および，複数システムを協調的に用いて認識を行うマルチストリームパターン認識フレームワークの開発を行った． ...

【情報学】人間情報学：動き／深層学習を含む研究件

【概要】本事業では，動画において，動きでしか種類が分からないほど小さく写る物体の検出と分類に取り組んだ．野鳥の広域監視を出口として，風車周辺の海ワシ類を対象に4Kの解像度の動画収集を行い768GBの動画に対し鳥の軌跡や背景の部分のラベル付が完了した．検出・分類の手法として，最終的に深層特徴の相関フィルタを用いた追跡と畳込LSTMによる動きの学習により，物体を追跡しながら動きパターンにより鳥か否かを識別する...

【情報学】人間情報学：動画情報処理／深層学習を含む研究件

❏深層学習によるマルチモーダル時系列データ認識基盤の構築(16H02845)

【キーワード】知覚情報処理 / 音声情報処理 / 動画情報処理 / 深層学習

【概要】本研究では深層学習を用いてマルチモーダル時系列信号を高精度に認識することを目的とした。深層学習におけるEnd-to-End学習方式、少ないデータ量でも動作する深層モデル、マルチタスク学習、耐ノイズ認識などの手法を開発した。特に、音源分離と音声認識の同時学習、音声からの認知症診断、口唇画像を用いたマルチモーダル認識、耐雑音音声認識、の4つのテーマについてこれらの技術を適用し、各々の応用において、識別...

【情報学】人間情報学：画像フィルタリング／深層学習を含む研究件

【研究代表者】杉本憲治郎早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 次席研究員 (00773483)

【キーワード】スパースフーリエ変換 / 定数時間ガウシアンフィルタ / 定数時間バイラテラルフィルタ / 深層学習 / フーリエ変換 (他8件)

【概要】工学において重要な高速フーリエ変換の発展形であるスパースフーリエ変換の高度化に取り組んだ．またそれに関連してスペクトルスパース性に基づく定数時間フィルタを提案し，計算量と近似精度の両面からの性能向上を実現した．当該研究期間である2016-2017年度での研究業績としての成果は，ジャーナル論文1件，学会発表16件（内訳は国際会議7件，国内会議9件），受賞3件であった．国際会議発表の多くは当該分野で最...

【情報学】人間情報学：動作プリミティブ／深層学習を含む研究件

【キーワード】深層学習 / 予測学習 / マルチモーダル / 動作プリミティブ / RTミドルウェア (他16件)

【概要】近年，深層学習が多様な領域で利用されているが，その適用範囲は電子化されたデータ処理に特化されており，実世界での作業性が十分に得られていない．一方，ロボットを用いた生活支援が強く期待されている．近年は，汎用型のロボットOSを利用した多機能型汎用ロボットの可能性が着目されている．そこで本研究では，ロボットOSと深層学習を用いたロボット動作学習を実現し，ロボットの知能化と開発コスト削減を行った．具体的...

【情報学】人間情報学：動作計画／深層学習を含む研究件

【キーワード】軌道最適化 / 深層強化学習 / 動作計画 / 深層学習 / ニューラルネットワーク (他6件)

【概要】本研究では，実ロボットに適用可能な，複雑な軌道を計画する方法を学習することのできる階層型深層強化学習アルゴリズムの開発することを目標としている．本研究においては，タスクを実行するための多様な解を見つけ出し，それぞれをオプションとして使い分けることで，複雑な軌道を計画することを目指す．提案するシステムの実現には，多様な軌道を学習し，一つのニューラルネットワークでモデル化することが必要になる． 3年目...

【情報学】人間情報学：リアルタイム処理／深層学習を含む研究件

【キーワード】光ファイバ通信 / 光信号伝送 / 歪補償 / 深層学習 / 畳み込みニューラルネットワーク (他7件)

【概要】令和2年度において、人工ニューラルネットワーク（ANN）における非線形補償性能を得られるサンプル／シンボル数、学習データとして適切な符号の選択の目途を立てた。その情報をもとに、令和３年度は以下の検討を行った。 (1)EVMを評価基準とし、DBP法による非線形補償性能に対するANNの補償性能の改善効果を定量的に検証した。(2)引き続いて、２次元畳み込みニューラルネットワーク（CNN）による非線形補償...

【情報学】人間情報学：シナプス素子／深層学習を含む研究件

【情報学】人間情報学：不変表現学習／深層学習を含む研究件

【キーワード】不変表現学習 / ドメイン汎化 / 敵対的学習 / 深層学習 / 敵対的訓練 (他7件)

【概要】本研究の目的は、深層ニューラルネットワークが学習する表現が特定の情報を持たないように制御する要素技術の開発である。これにより、未知のユーザの行動を高精度に認識（ドメイン汎化）したり、深層ニューラルネットの判断基準が特定の因子によらないことを保証（プライバシー保護、公平性配慮）することができる。昨年度に引き続き、大きく次の２つの方向から研究を行った。 (1) 教師なしでの不変表現学習。既存の不変表...

【情報学】人間情報学：ジョイントモデリング／深層学習を含む研究件

【キーワード】自然言語処理 / 機械学習 / ニューラルネットワーク / 深層学習 / 句の表現 (他9件)

【概要】本研究プロジェクトの目的はあらゆる句を正規化であるが、それを行うためには、様々な言語表現によって記述される名詞句や動詞句間の類似性を数値的に表現できる必要がある。近年、そのような手法として、word2vecをはじめとする単語の分散表現の自動学習手法が注目を集めているが、我々はそれをさらに発展させ、「形容詞＋名詞句」や「主語＋動詞＋目的語」といった句の分散表現を、構文解析済みの大量のテキストから自...

【情報学】人間情報学：知識グラフ／深層学習を含む研究件

【キーワード】自然言語処理 / 知識獲得 / マルチモーダル / マルチメディア / 少量データ学習 (他13件)

【概要】本研究では、画像・動画像等のマルチメディアに言語概念をグラウンディング（記号接地）させ、時空間的な共起関係を手掛かりにさまざまな概念間の関連性を推定し、グラフ構造を有するデータベース（知識グラフ）として獲得する新しいアプローチを提案する。本年度は、大きく分けて以下に示す三つの成果を得た。１．BERTにより辞書データ(Wiktionary)から特徴抽出を行った単語概念と画像領域特徴をアラインメン...

【情報学】人間情報学：句の表現／深層学習を含む研究件

【キーワード】自然言語処理 / 機械学習 / ニューラルネットワーク / 深層学習 / 句の表現 (他9件)

【概要】本研究プロジェクトの目的はあらゆる句を正規化であるが、それを行うためには、様々な言語表現によって記述される名詞句や動詞句間の類似性を数値的に表現できる必要がある。近年、そのような手法として、word2vecをはじめとする単語の分散表現の自動学習手法が注目を集めているが、我々はそれをさらに発展させ、「形容詞＋名詞句」や「主語＋動詞＋目的語」といった句の分散表現を、構文解析済みの大量のテキストから自...

【情報学】人間情報学：MDL原理／深層学習を含む研究件

【概要】MDL原理に基づく学習理論の深化と応用について研究を行った．記述長最小原理（MDL原理）の基礎については，Barron and Coverの理論（BC理論）の教師あり学習への拡張と，深層学習との関連について考察した．BC理論と確率的コンプレキシティ（SC）を関係づける研究において，目標モデルを非指数型分布族に一般化することに成功した．その他，スパース学習を応用した誤り訂正符号への深層学習の応用やA...

【情報学】人間情報学：特徴抽出／深層学習を含む研究件

【キーワード】話者照合 / 特徴抽出 / 深層学習 / 特徴表現学習 / 深層ニューラルネットワーク (他6件)

【概要】話者性と音韻性は分離可能であると仮定し，音韻の影響を受けない話者表現を得るためのニューラルネットワークを構築することを試みた．その成果として，音響特徴量から音韻性と話者性をフレーム単位で分離・抽出するディスエンタングリング・ニューラルネットワークの構築に成功した．発話単位で表出する話者情報をフレーム単位の特徴量に反映させるために統計的プーリングを導入し，特に識別の直前にプーリングを行うことの重要性...

【情報学】人間情報学：空間結合圧縮センシング／深層学習を含む研究件

【キーワード】MRI / 深層学習 / 多重解像度 / ディープニューラルネットワーク / 脳動脈瘤 (他10件)

【概要】MRIの撮影時間を短縮すると情報が不足しMRI画像の画質が劣化する．我々は，劣化した画像から高品質なMRI画像を復元するディープニューラルネットワーク（DNN）を提案した．既存の超解像DNNはそのままではMRI画像を高画質化できない．我々は，これに多重解像度処理加えることで性能向上を図り，新たなDNNの構造を提案した．九州大学医学部の協力の下，健常者及び脳動脈瘤患者の頭部MRIデータを大量に用いて...

【情報学】人間情報学：ヒューマン・エージェント・インタラクション／深層学習を含む研究件

【キーワード】認知症 / 意思決定支援 / 人工知能 / ヒューマンエージェントインタラクション / ロボティクス (他18件)

【概要】認知症の初期のころは本人の意思が尊重されるが、中期、後期になると本人の理解力、判断能力の低下などから家族が判断するようになり、本人の思いが置き去りになる場合も少なくなかった。こういった問題に対して本研究の目的は、AI、ロボット技術などに基づく人間拡張技術により、認知症の人の意思や感情の表出を支援する研究開発を行った。その上で、技術により人間拡張された認知症者の意思の倫理的・法的・社会的受容性、医療...

【情報学】人間情報学：アンチ・スプーフィング／深層学習を含む研究件

【キーワード】音声合成 / アンチ・スプーフィング / 深層学習 / 話者認証 / 音声なりすまし (他9件)

【概要】音声合成技術は，人工的に音声を合成する技術である．合成音声の品質を改善するために，本研究では，敵対的学習を用いた統計的音声合成法を提案した．音質劣化の主要因は，音声パラメータの過剰な平滑化により生じたものである．提案法の学習基準は，通常の基準と敵対基準の重み付き和で得られる．敵対的学習は，自然・合成音声の分布間距離を最小化するため，過剰平滑化を効率的に緩和できる．実験的評価から，(1) 提案法はハ...

【情報学】人間情報学：群行動解析／深層学習を含む研究件

❏リアルタイム動物行動解析に向けた圧縮動画による半教師あり学習手法の開発(22H03637)

【研究代表者】山本雅人北海道大学, 情報科学研究院, 教授 (40292057)

【キーワード】深層学習 / 半教師あり学習 / 行動分類 / 群行動解析

【情報学】人間情報学：製品組立作業／深層学習を含む研究件

【キーワード】オントロジー / インテリジェントサービス / テキストマイニング / 知能ロボット/ (他20件)

【概要】オントロジーとデータマイニングに基づくインテリジェントサービス開発基盤を設計，実装，評価するために，(1)ビッグデータからパターンライブラリをマイニングする系列DM/TMモジュール，(2)ローカルリンクトデータ生成器，(3)リンクトデータクラウド生成器，(4)オントロジーアライメントモジュール（＋アプリケーションオントロジー生成器），(5)AIタスク合成器を個別に設計し実装した後，それらの成果物を...

【情報学】人間情報学：ストーリー生成／深層学習を含む研究件

【キーワード】自然言語処理 / 知識獲得 / マルチモーダル / マルチメディア / 少量データ学習 (他13件)

【概要】本研究では、画像・動画像等のマルチメディアに言語概念をグラウンディング（記号接地）させ、時空間的な共起関係を手掛かりにさまざまな概念間の関連性を推定し、グラフ構造を有するデータベース（知識グラフ）として獲得する新しいアプローチを提案する。本年度は、大きく分けて以下に示す三つの成果を得た。１．BERTにより辞書データ(Wiktionary)から特徴抽出を行った単語概念と画像領域特徴をアラインメン...

【情報学】人間情報学：フェアネス／深層学習を含む研究件

【キーワード】不変表現学習 / ドメイン汎化 / 敵対的学習 / 深層学習 / 敵対的訓練 (他7件)

【概要】本研究の目的は、深層ニューラルネットワークが学習する表現が特定の情報を持たないように制御する要素技術の開発である。これにより、未知のユーザの行動を高精度に認識（ドメイン汎化）したり、深層ニューラルネットの判断基準が特定の因子によらないことを保証（プライバシー保護、公平性配慮）することができる。昨年度に引き続き、大きく次の２つの方向から研究を行った。 (1) 教師なしでの不変表現学習。既存の不変表...

【情報学】人間情報学：スパース学習／深層学習を含む研究件

【概要】MDL原理に基づく学習理論の深化と応用について研究を行った．記述長最小原理（MDL原理）の基礎については，Barron and Coverの理論（BC理論）の教師あり学習への拡張と，深層学習との関連について考察した．BC理論と確率的コンプレキシティ（SC）を関係づける研究において，目標モデルを非指数型分布族に一般化することに成功した．その他，スパース学習を応用した誤り訂正符号への深層学習の応用やA...

【情報学】人間情報学：スパース重ね合わせ符号／深層学習を含む研究件

【概要】MDL原理に基づく学習理論の深化と応用について研究を行った．記述長最小原理（MDL原理）の基礎については，Barron and Coverの理論（BC理論）の教師あり学習への拡張と，深層学習との関連について考察した．BC理論と確率的コンプレキシティ（SC）を関係づける研究において，目標モデルを非指数型分布族に一般化することに成功した．その他，スパース学習を応用した誤り訂正符号への深層学習の応用やA...

【情報学】人間情報学：系列パターン評価指標／深層学習を含む研究件

【キーワード】オントロジー / インテリジェントサービス / テキストマイニング / 知能ロボット/ (他20件)

【概要】オントロジーとデータマイニングに基づくインテリジェントサービス開発基盤を設計，実装，評価するために，(1)ビッグデータからパターンライブラリをマイニングする系列DM/TMモジュール，(2)ローカルリンクトデータ生成器，(3)リンクトデータクラウド生成器，(4)オントロジーアライメントモジュール（＋アプリケーションオントロジー生成器），(5)AIタスク合成器を個別に設計し実装した後，それらの成果物を...

【情報学】人間情報学：再パラメータ化／深層学習を含む研究件

【キーワード】機械学習 / 生成モデル / 学習アルゴリズム / 表形式 / データ拡張 (他14件)

【概要】近年機械学習分野における生成モデルの発展は目覚ましく，現実的に存在しない人の画像や動画などが人の目には区別がつかないレベルまでになっている．しかし，そのような生成モデルの学習は，通常の識別モデルの学習とは異なり，目的関数の最適化の難しさに起因する学習の不安定性や生成物の評価の難しさに起因する定式化の非自明さなどが相まって，学習手法には多くのヒューリスティックスを要する場合が多い．本研究では，学習の...

【情報学】人間情報学：anti-spoofing ／深層学習を含む研究件

【キーワード】音声合成 / アンチ・スプーフィング / 深層学習 / 話者認証 / 音声なりすまし (他9件)

【概要】音声合成技術は，人工的に音声を合成する技術である．合成音声の品質を改善するために，本研究では，敵対的学習を用いた統計的音声合成法を提案した．音質劣化の主要因は，音声パラメータの過剰な平滑化により生じたものである．提案法の学習基準は，通常の基準と敵対基準の重み付き和で得られる．敵対的学習は，自然・合成音声の分布間距離を最小化するため，過剰平滑化を効率的に緩和できる．実験的評価から，(1) 提案法はハ...

【情報学】人間情報学：類推関係／深層学習を含む研究件

❏Theoretically founded algorithms for the automatic production of analogy tests in NLP(21K12038)

【研究代表者】LEPAGE YVES 早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (70573608)

【キーワード】自然言語処理 / 埋め込み表現 / 類推関係 / 類推関係データセット / アルゴリズム (他6件)

【概要】During the first year, work on the tasks (a) to (c) announced in the plan have been pursued in parallel. (a) Casting string edit distances into vector spaces. Review on 1-D clustering and multidimensi...

【情報学】人間情報学：類推関係データセット／深層学習を含む研究件

❏Theoretically founded algorithms for the automatic production of analogy tests in NLP(21K12038)

【研究代表者】LEPAGE YVES 早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (70573608)

【キーワード】自然言語処理 / 埋め込み表現 / 類推関係 / 類推関係データセット / アルゴリズム (他6件)

【概要】During the first year, work on the tasks (a) to (c) announced in the plan have been pursued in parallel. (a) Casting string edit distances into vector spaces. Review on 1-D clustering and multidimensi...

【情報学】人間情報学：逐次学習／深層学習を含む研究件

【キーワード】機械学習 / 生成モデル / 学習アルゴリズム / 表形式 / データ拡張 (他14件)

【概要】近年機械学習分野における生成モデルの発展は目覚ましく，現実的に存在しない人の画像や動画などが人の目には区別がつかないレベルまでになっている．しかし，そのような生成モデルの学習は，通常の識別モデルの学習とは異なり，目的関数の最適化の難しさに起因する学習の不安定性や生成物の評価の難しさに起因する定式化の非自明さなどが相まって，学習手法には多くのヒューリスティックスを要する場合が多い．本研究では，学習の...

【情報学】人間情報学：確率的コンプレキシティ／深層学習を含む研究件

【概要】MDL原理に基づく学習理論の深化と応用について研究を行った．記述長最小原理（MDL原理）の基礎については，Barron and Coverの理論（BC理論）の教師あり学習への拡張と，深層学習との関連について考察した．BC理論と確率的コンプレキシティ（SC）を関係づける研究において，目標モデルを非指数型分布族に一般化することに成功した．その他，スパース学習を応用した誤り訂正符号への深層学習の応用やA...

【情報学】人間情報学：確率的勾配法／深層学習を含む研究件

【キーワード】最適化 / 多様体 / 確率的勾配法 / 最適輸送問題 / Wasserstein距離 (他11件)

【概要】本研究では，ビッグデータを用いた実応用における品質精度と処理量効率性の大幅な向上を達成することを目指してリーマン多様体最適化手法に着目し，スケーラブルな非線形非凸多様体最適化手法について研究した．幾何的（多様体）制約付き深層学習のための深層学習確率的勾配法，二次最適性を実現する非厳密信頼領域，またそれらの応用について研究した．さらに，最適輸送問題の最適化手法とその応用について研究した． ...

【情報学】人間情報学：継続学習／深層学習を含む研究件

【キーワード】深層学習 / 2次最適化 / 継続学習 / クロネッカー因子分解 / H行列 (他9件)

【概要】最近の深層ニューラルネットワーク (DNN) の傾向を見ると、個々のタスクに特化した小規模なモデルを皆が冗長に学習するのではなく、大規模なモデルを用いて様々なタスクを一元的かつ継続的に学習する方向に向かっている。本研究では、このような超巨大ニューラルネットの継続学習を行う際に用いられるフィッシャー情報行列を高速に計算する方法を開発する。2021年度は、「分散並列二次最適化の BERT-Large ...

❏クラウド側とエッジ側機器の動的な協調に基づく自律分散共進化AI基盤技術の研究開発(19H04099)

【概要】エッジノードとクラウドサーバとの間で協調しながら深層学習モデルを随時アップデートするためには、継続的な学習が必要となる。そこで2021年度は継続学習の代表的な手法であるリプレイ技術に着目した。継続学習では、例えば物体検出タスクにおいて、検出対象クラスが時間の経過とともに増加していく時、過去に学習したモデルを生かしながら新たに加わるクラスを学習する。リプレイ技術では過去に用いた学習データの一部を保存...

【情報学】人間情報学：インテリジェントサービス／深層学習を含む研究件

【キーワード】オントロジー / インテリジェントサービス / テキストマイニング / 知能ロボット/ (他20件)

【概要】オントロジーとデータマイニングに基づくインテリジェントサービス開発基盤を設計，実装，評価するために，(1)ビッグデータからパターンライブラリをマイニングする系列DM/TMモジュール，(2)ローカルリンクトデータ生成器，(3)リンクトデータクラウド生成器，(4)オントロジーアライメントモジュール（＋アプリケーションオントロジー生成器），(5)AIタスク合成器を個別に設計し実装した後，それらの成果物を...

【情報学】人間情報学：確率予測／深層学習を含む研究件

【概要】深層学習の診断予測確率を補正する方法を開発し，機械学習分野の難関国際会議であるAISTATS2021で発表した．医療の現場では, 症例に関する識別結果よりもその症例である可能性の確率を出力することが重要視される場合がある．例えば今回の研究で具体的に扱った血液検査ではすべての細胞を肉眼で網羅的にチェックすることができないため，異常細胞をその異常確率でリストアップすることは重要である．また，明らかに...

【情報学】人間情報学：学習アルゴリズム／深層学習を含む研究件

【キーワード】機械学習 / 生成モデル / 学習アルゴリズム / 表形式 / データ拡張 (他14件)

【概要】近年機械学習分野における生成モデルの発展は目覚ましく，現実的に存在しない人の画像や動画などが人の目には区別がつかないレベルまでになっている．しかし，そのような生成モデルの学習は，通常の識別モデルの学習とは異なり，目的関数の最適化の難しさに起因する学習の不安定性や生成物の評価の難しさに起因する定式化の非自明さなどが相まって，学習手法には多くのヒューリスティックスを要する場合が多い．本研究では，学習の...

【情報学】人間情報学：最適輸送問題／深層学習を含む研究件

【キーワード】最適化 / 多様体 / 確率的勾配法 / 最適輸送問題 / Wasserstein距離 (他11件)

【概要】本研究では，ビッグデータを用いた実応用における品質精度と処理量効率性の大幅な向上を達成することを目指してリーマン多様体最適化手法に着目し，スケーラブルな非線形非凸多様体最適化手法について研究した．幾何的（多様体）制約付き深層学習のための深層学習確率的勾配法，二次最適性を実現する非厳密信頼領域，またそれらの応用について研究した．さらに，最適輸送問題の最適化手法とその応用について研究した． ...

【情報学】人間情報学：細胞画像／深層学習を含む研究件

【概要】深層学習の診断予測確率を補正する方法を開発し，機械学習分野の難関国際会議であるAISTATS2021で発表した．医療の現場では, 症例に関する識別結果よりもその症例である可能性の確率を出力することが重要視される場合がある．例えば今回の研究で具体的に扱った血液検査ではすべての細胞を肉眼で網羅的にチェックすることができないため，異常細胞をその異常確率でリストアップすることは重要である．また，明らかに...

【情報学】人間情報学：話者適応／深層学習を含む研究件

❏Deep Generative Model とその因子分解による音声情報処理基盤(25280058)

【研究代表者】篠田浩一東京工業大学, 情報理工学(系)研究科, 教授 (10343097)

【キーワード】音声情報処理 / 深層学習 / 話者適応 / マルチモーダル処理

【概要】多数話者の発声した大量の音声データから、Deep Neural Network (DNN)を構築し、それを音韻と話者の要因毎に分解することで高性能な音声認識モデルを獲得する枠組みの研究開発を行った。2つのDNNの一部を共有させた構造をもつDeep Siamese Networkを用いた話者認識、音韻構造を階層的な出力層で表現したDNNを用いた話者適応化、Soft Targetを教師としたStude...

【情報学】人間情報学：話者認証／深層学習を含む研究件

【キーワード】音声合成 / アンチ・スプーフィング / 深層学習 / 話者認証 / 音声なりすまし (他9件)

【概要】音声合成技術は，人工的に音声を合成する技術である．合成音声の品質を改善するために，本研究では，敵対的学習を用いた統計的音声合成法を提案した．音質劣化の主要因は，音声パラメータの過剰な平滑化により生じたものである．提案法の学習基準は，通常の基準と敵対基準の重み付き和で得られる．敵対的学習は，自然・合成音声の分布間距離を最小化するため，過剰平滑化を効率的に緩和できる．実験的評価から，(1) 提案法はハ...

【情報学】人間情報学：PAC Bayes ／深層学習を含む研究件

【概要】深層学習の診断予測確率を補正する方法を開発し，機械学習分野の難関国際会議であるAISTATS2021で発表した．医療の現場では, 症例に関する識別結果よりもその症例である可能性の確率を出力することが重要視される場合がある．例えば今回の研究で具体的に扱った血液検査ではすべての細胞を肉眼で網羅的にチェックすることができないため，異常細胞をその異常確率でリストアップすることは重要である．また，明らかに...

【情報学】人間情報学：エッジ／深層学習を含む研究件

❏クラウド側とエッジ側機器の動的な協調に基づく自律分散共進化AI基盤技術の研究開発(19H04099)

【概要】エッジノードとクラウドサーバとの間で協調しながら深層学習モデルを随時アップデートするためには、継続的な学習が必要となる。そこで2021年度は継続学習の代表的な手法であるリプレイ技術に着目した。継続学習では、例えば物体検出タスクにおいて、検出対象クラスが時間の経過とともに増加していく時、過去に学習したモデルを生かしながら新たに加わるクラスを学習する。リプレイ技術では過去に用いた学習データの一部を保存...

【情報学】人間情報学：意味解析／深層学習を含む研究件

【キーワード】自然言語処理 / 機械学習 / ニューラルネットワーク / 深層学習 / 句の表現 (他9件)

【概要】本研究プロジェクトの目的はあらゆる句を正規化であるが、それを行うためには、様々な言語表現によって記述される名詞句や動詞句間の類似性を数値的に表現できる必要がある。近年、そのような手法として、word2vecをはじめとする単語の分散表現の自動学習手法が注目を集めているが、我々はそれをさらに発展させ、「形容詞＋名詞句」や「主語＋動詞＋目的語」といった句の分散表現を、構文解析済みの大量のテキストから自...

【情報学】人間情報学：ゼロショット認識／深層学習を含む研究件

【キーワード】自然言語処理 / 知識獲得 / マルチモーダル / マルチメディア / 少量データ学習 (他13件)

【概要】本研究では、画像・動画像等のマルチメディアに言語概念をグラウンディング（記号接地）させ、時空間的な共起関係を手掛かりにさまざまな概念間の関連性を推定し、グラフ構造を有するデータベース（知識グラフ）として獲得する新しいアプローチを提案する。本年度は、大きく分けて以下に示す三つの成果を得た。１．BERTにより辞書データ(Wiktionary)から特徴抽出を行った単語概念と画像領域特徴をアラインメン...

【情報学】人間情報学：文書／深層学習を含む研究件

【研究代表者】石井久美子 (田中久美子) 東京大学, 先端科学技術研究センター, 教授 (10323528)

【概要】本研究の目的は、株銘柄など経済対象のベクトル表現を、数値データと非数値データから機械学習により獲得し、投資に寄与するデータ工学手法を探究することである。研究内容には、ベクトル表現に加え、それを入力する価格の系列モデルの二つがある。また、得られたベクトル表現は、ポートフォリオ、リスク評価、経済対象の関係マイニングなど、さまざまに応用が考えられる。本研究では、価格データの中でもコーパスが得やすい株、為...

【情報学】人間情報学：雑音除去／深層学習を含む研究件

❏深層学習を用いた仮想高線量化技術による放射線画像検査の被曝最小化(18H02761)

【研究代表者】鈴木賢治東京工業大学, 科学技術創成研究院, 教授 (00295578)

【キーワード】機械学習 / CT / 被曝低減 / 深層学習 / 雑音除去

【概要】１）３次元胸部ファントムによる被曝低減技術の性能検証昨年度は、2次元の深層学習（ディープラーニング）モデルを3次元に拡張し、臨床Computed Tomography (CT)で得られる3次元データを扱えるモデルにした。同時に、演算量削減手法の開発により、1回のCT検査のデータを高速に処理できるようにした。本年度は、精巧な胸部ファントム（京都科学社製）のCT像を、最低線量から最高線量まで（0.0...

❏深層学習を用いた超低線量CT像の高画質化によるCTの被曝低減(17H06679)

【研究期間】2017-08-25 - 2019-03-31

【研究代表者】鈴木賢治東京工業大学, 科学技術創成研究院, 特任教授 (00295578)

【キーワード】深層学習 / 機械学習 / CT / 被曝低減 / 雑音除去

【概要】１）画像出力型深層学習をベースとするCTのための被曝線量低減手法の開発本研究で開発したCTのための被曝線量低減手法は，我々独自の深層学習をベースとし，学習と実行ステップから成る．学習ステップでは，超低線量で撮像されたCT像を入力画像，高線量で撮像されたCT像を教師画像に使い，深層学習モデルを学習する．深層学習は，ニューラルネット回帰モデル（NN）で構成され，入力は超低線量CT像の局所領域の画素値...

【情報学】人間情報学：検査時間短縮／深層学習を含む研究件

【キーワード】MRI / 深層学習 / 多重解像度 / ディープニューラルネットワーク / 脳動脈瘤 (他10件)

【概要】MRIの撮影時間を短縮すると情報が不足しMRI画像の画質が劣化する．我々は，劣化した画像から高品質なMRI画像を復元するディープニューラルネットワーク（DNN）を提案した．既存の超解像DNNはそのままではMRI画像を高画質化できない．我々は，これに多重解像度処理加えることで性能向上を図り，新たなDNNの構造を提案した．九州大学医学部の協力の下，健常者及び脳動脈瘤患者の頭部MRIデータを大量に用いて...

【情報学】人間情報学：ベイズニューラルネット／深層学習を含む研究件

【キーワード】機械学習 / 生成モデル / 学習アルゴリズム / 表形式 / データ拡張 (他14件)

【概要】近年機械学習分野における生成モデルの発展は目覚ましく，現実的に存在しない人の画像や動画などが人の目には区別がつかないレベルまでになっている．しかし，そのような生成モデルの学習は，通常の識別モデルの学習とは異なり，目的関数の最適化の難しさに起因する学習の不安定性や生成物の評価の難しさに起因する定式化の非自明さなどが相まって，学習手法には多くのヒューリスティックスを要する場合が多い．本研究では，学習の...

【情報学】人間情報学：ベクトル空間モデル／深層学習を含む研究件

【キーワード】自然言語処理 / 機械学習 / ニューラルネットワーク / 深層学習 / 句の表現 (他9件)

【概要】本研究プロジェクトの目的はあらゆる句を正規化であるが、それを行うためには、様々な言語表現によって記述される名詞句や動詞句間の類似性を数値的に表現できる必要がある。近年、そのような手法として、word2vecをはじめとする単語の分散表現の自動学習手法が注目を集めているが、我々はそれをさらに発展させ、「形容詞＋名詞句」や「主語＋動詞＋目的語」といった句の分散表現を、構文解析済みの大量のテキストから自...

【情報学】人間情報学：ベクトル表現／深層学習を含む研究件

【研究代表者】石井久美子 (田中久美子) 東京大学, 先端科学技術研究センター, 教授 (10323528)

【概要】本研究の目的は、株銘柄など経済対象のベクトル表現を、数値データと非数値データから機械学習により獲得し、投資に寄与するデータ工学手法を探究することである。研究内容には、ベクトル表現に加え、それを入力する価格の系列モデルの二つがある。また、得られたベクトル表現は、ポートフォリオ、リスク評価、経済対象の関係マイニングなど、さまざまに応用が考えられる。本研究では、価格データの中でもコーパスが得やすい株、為...

【情報学】人間情報学：減衰動作／深層学習を含む研究件

【情報学】人間情報学：個人情報／深層学習を含む研究件

【キーワード】大規模医療データベース / NDB / 介護レセプト / 深層学習 / データフュージョン (他21件)

【概要】大規模医療データの二次利用はその重要度を増している。本研究の目的は、NDBを解析して疫学研究を実施する事、そして、NDBと他のデータベーを連携して解析する事である。 NDBを用いた研究を実施するうえで、そのデータ構造が複雑であるという課題があった。そこで、本研究では研究者が利用しやすいデータ構造の定義と、NDBから研究データを抽出変換するシステムを独自に開発し、疫学研究を行った。さらに近年注目され...

【情報学】人間情報学：鳥の歌の解析／深層学習を含む研究件

【キーワード】ロボット聴覚 / 人工知能 / 音響信号処理 / 行動学 / 情報システム (他10件)

【概要】複数のマイクロホンアレイで収録した野鳥の歌声音響信号から，何の野鳥がいつ，どこから，どのように歌っているかを歌声イベントとして抽出し，歌声イベント間の関係から野鳥同士の関係性を構造化・可視化するロボット聴覚と機械学習技術の融合した屋外音環境理解技術を開発した．また，専門家でなくても使いやすい野鳥歌声解析用の屋外音環境理解システムを構築し，人手で行われてきた野鳥の歌声解析作業の負担を軽減し，動物行動...

【情報学】人間情報学：関数近似／深層学習を含む研究件

【キーワード】深層学習 / 数値解析的アプローチ / ニューラルネットワーク / 数値解析 / 微分方程式 (他7件)

【概要】申請計画書にあるように本研究計画は数値微分方程式班と関数近似・数値積分班の２つの作業班を軸とし，それに俯瞰・統合班および深層学習協力者を加えて全体を構成するものであり，そしていくつかのフェーズからなるものである．そして第１フェーズは統合班の指揮の下，各班で以下の実験的研究を行う予定であった．まず，数値微分方程式班は「微分方程式の数値解法に基づく実験的DNN構築」を標語として計画を構成していた．こ...

【情報学】人間情報学：関数推定／深層学習を含む研究件

【キーワード】深層学習 / 関数推定 / ノンパラメトリック統計 / 汎化誤差 / ノンパラメトリック統計学 (他8件)

【概要】当該研究計画の概要は、深層学習の原理を説明することができる理論の構築である。深層学習は実用上で高い性能を発揮しているが、その原理は未解明の点が多く、この性能を説明できる理論は未だ発展途上である。当該研究課題では、以下のような成果を得た: (i)データを生成する真の関数が特異性などの特殊な性質を持つ場合、深層学習の優位性が示されることを証明した。(ii) 深層学習の複雑な非凸損失関数が過学習を回避...

【情報学】人間情報学：ディープニューラルネットワーク／深層学習を含む研究件

【キーワード】MRI / 深層学習 / 多重解像度 / ディープニューラルネットワーク / 脳動脈瘤 (他10件)

【概要】MRIの撮影時間を短縮すると情報が不足しMRI画像の画質が劣化する．我々は，劣化した画像から高品質なMRI画像を復元するディープニューラルネットワーク（DNN）を提案した．既存の超解像DNNはそのままではMRI画像を高画質化できない．我々は，これに多重解像度処理加えることで性能向上を図り，新たなDNNの構造を提案した．九州大学医学部の協力の下，健常者及び脳動脈瘤患者の頭部MRIデータを大量に用いて...

【情報学】人間情報学：データ圧縮／深層学習を含む研究件

【キーワード】通信削減アルゴリズム / matrix powers kernel / parallel computing / sparse matrix / spMV (他10件)

【概要】We implemented DMPK (Diamond Matrix Powers Kernel) with parallelization of MPI and optimized assignment of tasks to processors. We also analyzed the amount of communication and redundant computation ...

【キーワード】機械翻訳 / ゼロショット学習 / マルチモーダル / 画像認識 / ニューラルネットワーク (他13件)

【概要】本研究では、画像を異言語テキスト対応付けのハブとして活用することで、対訳テキストコーパスを必要とせず、ソース言語・ターゲット言語それぞれの画像付き単一言語ドキュメントのみから学習する機械翻訳手法を実現した。さらに、翻訳の出力多様性の向上や、手法の軽量化によるスケーラビリティの向上など、実用性を高める各種の改良を行った。これらの成果はACL, ICLRをはじめとするトップレベル国際会議に複数採択され...

【情報学】人間情報学：データ拡張／深層学習を含む研究件

【キーワード】機械学習 / 生成モデル / 学習アルゴリズム / 表形式 / データ拡張 (他14件)

【概要】近年機械学習分野における生成モデルの発展は目覚ましく，現実的に存在しない人の画像や動画などが人の目には区別がつかないレベルまでになっている．しかし，そのような生成モデルの学習は，通常の識別モデルの学習とは異なり，目的関数の最適化の難しさに起因する学習の不安定性や生成物の評価の難しさに起因する定式化の非自明さなどが相まって，学習手法には多くのヒューリスティックスを要する場合が多い．本研究では，学習の...

【情報学】人間情報学：方言／深層学習を含む研究件

❏多方言音声合成のための地理情報を利用した音韻・アクセントモデリングに関する研究(18K18100)

【キーワード】音声合成 / 方言 / 韻律 / 深層学習 / 自然言語処理

【概要】本研究は，あらゆる日本語方言の音声を人工的に合成することを目的とする．この遂行のために，(1) 一般家庭における収録音声でも頑健に音声合成を構築可能にする技術，(2) 方言の地理情報を使ってアクセントを制御する音声合成方式，(3) アクセントを構築する言語単位を言語知識なしに獲得する方法，(4) 方言アクセントを言語知識なしに獲得する方法，(5) 言語知識なしに方言音声合成を実現する方法，(6) ...

【情報学】人間情報学：発音支援／深層学習を含む研究件

❏深層学習による技能習熟度の自動判定と技能獲得支援に関する研究(22H03638)

【キーワード】ヒューマンコンピュータインタラクション / 技能獲得 / 深層学習 / 人間拡張 / 発音支援

【情報学】人間情報学：誤り訂正符号／深層学習を含む研究件

【概要】MDL原理に基づく学習理論の深化と応用について研究を行った．記述長最小原理（MDL原理）の基礎については，Barron and Coverの理論（BC理論）の教師あり学習への拡張と，深層学習との関連について考察した．BC理論と確率的コンプレキシティ（SC）を関係づける研究において，目標モデルを非指数型分布族に一般化することに成功した．その他，スパース学習を応用した誤り訂正符号への深層学習の応用やA...

【情報学】人間情報学：発話単位／深層学習を含む研究件

【キーワード】日本手話 / 文単位 / 手話翻訳システム / 深層学習 / クラウドソーシング (他11件)

【概要】本研究は，手話翻訳システム構築を目指し，手話対話における文単位を認定することを目的としている．手話翻訳システムの構築を目指すとき，文は翻訳の基本単位となる．驚くべきことだが，自発手話対話の文単位は研究上明らかになっていない．一方で，手話を生活言語とする手話話者の間では文単位は自明のことである．対話における文単位は，文の形をしていないことが往々にある．本研究では具体的に，(1) 文末(TRP)に出現...

【情報学】人間情報学：映像認識／深層学習を含む研究件

❏知識限界を明確化する機能分化された深層学習(22H03642)

【研究代表者】佐藤育郎東京工業大学, 情報理工学院, 特任准教授 (90895525)

【キーワード】深層学習 / 人工知能 / 映像認識

【研究代表者】池永剛早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (90367178)

【キーワード】映像認識 / 超高速超低遅延システム / FPGA / ハードウェアアーキテクチャ / FA検査 (他12件)

【概要】インタラクティブ応用のための次世代映像センシングのコアとなる、超高速（1000fps）、超低遅延(1から2ミリ秒)映像認識システム実現のための基盤技術創出を行うことを目的として、様々な映像センシングシステム実現の鍵となる、画像の特徴を用いたマッチング、追跡、分類の３つの基本処理に対し、実環境下で高い精度が得られる超高速・超低遅延向き映像認識アルゴリズム構成法とそれに基づくハードウェアアーキテクチャ...

❏可変入力型深層学習による入力形式を問わない学習手法の確立とその映像認識への応用(15K16019)

【研究代表者】井上中順東京工業大学, 情報理工学院, 助教 (10733397)

【キーワード】深層学習 / 映像認識 / パターン認識

【概要】本研究の主な成果は、画像とテキストデータを融合活用した映像認識手法を提案したことである。本手法は混合ガウス分布で単語ベクトルの分布を推定するものであり、単語ベクトルを用いて語彙拡張を行うことで、映像の意味的インデクシングの精度が向上することを示した。本成果に関する論文はACM Multimediaというマルチメディア情報処理分野の国際会議に採択されている。また、それに合わせて画像特徴量を効率的に算...

【情報学】人間情報学：抵抗変化素子／深層学習を含む研究件

❏Theoretically founded algorithms for the automatic production of analogy tests in NLP(21K12038)

【情報学】人間情報学：埋め込み表現／深層学習を含む研究件

【研究代表者】LEPAGE YVES 早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (70573608)

【キーワード】自然言語処理 / 埋め込み表現 / 類推関係 / 類推関係データセット / アルゴリズム (他6件)

【概要】During the first year, work on the tasks (a) to (c) announced in the plan have been pursued in parallel. (a) Casting string edit distances into vector spaces. Review on 1-D clustering and multidimensi...

【研究代表者】石井久美子 (田中久美子) 東京大学, 先端科学技術研究センター, 教授 (10323528)

【概要】本研究の目的は、株銘柄など経済対象のベクトル表現を、数値データと非数値データから機械学習により獲得し、投資に寄与するデータ工学手法を探究することである。研究内容には、ベクトル表現に加え、それを入力する価格の系列モデルの二つがある。また、得られたベクトル表現は、ポートフォリオ、リスク評価、経済対象の関係マイニングなど、さまざまに応用が考えられる。本研究では、価格データの中でもコーパスが得やすい株、為...

【情報学】人間情報学：敵対的学習／深層学習を含む研究件

【キーワード】不変表現学習 / ドメイン汎化 / 敵対的学習 / 深層学習 / 敵対的訓練 (他7件)

【概要】本研究の目的は、深層ニューラルネットワークが学習する表現が特定の情報を持たないように制御する要素技術の開発である。これにより、未知のユーザの行動を高精度に認識（ドメイン汎化）したり、深層ニューラルネットの判断基準が特定の因子によらないことを保証（プライバシー保護、公平性配慮）することができる。昨年度に引き続き、大きく次の２つの方向から研究を行った。 (1) 教師なしでの不変表現学習。既存の不変表...

【キーワード】機械学習 / 生成モデル / 学習アルゴリズム / 表形式 / データ拡張 (他14件)

【概要】近年機械学習分野における生成モデルの発展は目覚ましく，現実的に存在しない人の画像や動画などが人の目には区別がつかないレベルまでになっている．しかし，そのような生成モデルの学習は，通常の識別モデルの学習とは異なり，目的関数の最適化の難しさに起因する学習の不安定性や生成物の評価の難しさに起因する定式化の非自明さなどが相まって，学習手法には多くのヒューリスティックスを要する場合が多い．本研究では，学習の...

【情報学】人間情報学：敵対的訓練／深層学習を含む研究件

【キーワード】不変表現学習 / ドメイン汎化 / 敵対的学習 / 深層学習 / 敵対的訓練 (他7件)

【概要】本研究の目的は、深層ニューラルネットワークが学習する表現が特定の情報を持たないように制御する要素技術の開発である。これにより、未知のユーザの行動を高精度に認識（ドメイン汎化）したり、深層ニューラルネットの判断基準が特定の因子によらないことを保証（プライバシー保護、公平性配慮）することができる。昨年度に引き続き、大きく次の２つの方向から研究を行った。 (1) 教師なしでの不変表現学習。既存の不変表...

【情報学】人間情報学：キャラクタアニメーション／深層学習を含む研究件

【キーワード】物理法則アニメーション / データ駆動法 / 深層学習 / キャラクタアニメーション / 髪アニメーション (他21件)

【概要】本研究の目的は，物理法則アニメーションについて，リアルタイムアニメーションを実現するためのデータ駆動型手法によるアプローチを確立することである．ここでは，物理法則アニメーションの中の研究トピックとして，脆性破壊，髪，人体変形の３つのアニメーションを取り上げ，その計算処理の中でボトルネックとなる処理を深層学習による処理に置き換える，というアプローチを採った．様々な実験を通じて，主に処理の高速化や効率...

【情報学】人間情報学：マイクロホンアレイ処理／深層学習を含む研究件

【キーワード】ロボット聴覚 / 人工知能 / 音響信号処理 / 行動学 / 情報システム (他10件)

【概要】複数のマイクロホンアレイで収録した野鳥の歌声音響信号から，何の野鳥がいつ，どこから，どのように歌っているかを歌声イベントとして抽出し，歌声イベント間の関係から野鳥同士の関係性を構造化・可視化するロボット聴覚と機械学習技術の融合した屋外音環境理解技術を開発した．また，専門家でなくても使いやすい野鳥歌声解析用の屋外音環境理解システムを構築し，人手で行われてきた野鳥の歌声解析作業の負担を軽減し，動物行動...

【情報学】人間情報学：適応的言語処理／深層学習を含む研究件

❏対話情報処理のための知識に基づく適応性・即応性の高い深層学習モデル(21H03494)

【研究代表者】吉永直樹東京大学, 生産技術研究所, 准教授 (90773961)

【キーワード】適応的言語処理 / 対話情報処理 / 深層学習 / 知識獲得

【情報学】人間情報学：深層信念ネットワーク／深層学習を含む研究件

【キーワード】機械学習 / 生成モデル / 学習アルゴリズム / 表形式 / データ拡張 (他14件)

【概要】近年機械学習分野における生成モデルの発展は目覚ましく，現実的に存在しない人の画像や動画などが人の目には区別がつかないレベルまでになっている．しかし，そのような生成モデルの学習は，通常の識別モデルの学習とは異なり，目的関数の最適化の難しさに起因する学習の不安定性や生成物の評価の難しさに起因する定式化の非自明さなどが相まって，学習手法には多くのヒューリスティックスを要する場合が多い．本研究では，学習の...

【情報学】人間情報学：ドメイン汎化／深層学習を含む研究件

【キーワード】不変表現学習 / ドメイン汎化 / 敵対的学習 / 深層学習 / 敵対的訓練 (他7件)

【概要】本研究の目的は、深層ニューラルネットワークが学習する表現が特定の情報を持たないように制御する要素技術の開発である。これにより、未知のユーザの行動を高精度に認識（ドメイン汎化）したり、深層ニューラルネットの判断基準が特定の因子によらないことを保証（プライバシー保護、公平性配慮）することができる。昨年度に引き続き、大きく次の２つの方向から研究を行った。 (1) 教師なしでの不変表現学習。既存の不変表...

【情報学】人間情報学：ドライバー行動／深層学習を含む研究件

【キーワード】オントロジー / インテリジェントサービス / テキストマイニング / 知能ロボット/ (他20件)

【概要】オントロジーとデータマイニングに基づくインテリジェントサービス開発基盤を設計，実装，評価するために，(1)ビッグデータからパターンライブラリをマイニングする系列DM/TMモジュール，(2)ローカルリンクトデータ生成器，(3)リンクトデータクラウド生成器，(4)オントロジーアライメントモジュール（＋アプリケーションオントロジー生成器），(5)AIタスク合成器を個別に設計し実装した後，それらの成果物を...

【情報学】人間情報学：トラッキング／深層学習を含む研究件

【キーワード】着床前胚 / 4Dイメージング / 力学モデル / 系譜解析 / トラッキング (他21件)

【概要】本研究では、哺乳類着床前胚の発生系譜を定量的に解析する手法の構築を目指し、画像解析技術・統計解析技術・シミュレーション技術の構築を行った。画像解析では、胚内の細胞を同定する手法を改良し、最終的にはそこから得られたデータを用いた深層画像解析法の提案を行った。系譜統計解析では、細胞の分裂待ち時間などから細胞の潜在情報を推定する手法を提案した。そして、胚内の細胞における力学的相互作用と発生プロセスの再...

【情報学】人間情報学：汎化能力／深層学習を含む研究件

【概要】深層学習の診断予測確率を補正する方法を開発し，機械学習分野の難関国際会議であるAISTATS2021で発表した．医療の現場では, 症例に関する識別結果よりもその症例である可能性の確率を出力することが重要視される場合がある．例えば今回の研究で具体的に扱った血液検査ではすべての細胞を肉眼で網羅的にチェックすることができないため，異常細胞をその異常確率でリストアップすることは重要である．また，明らかに...

【情報学】人間情報学：記述長最小原理／深層学習を含む研究件

【概要】MDL原理に基づく学習理論の深化と応用について研究を行った．記述長最小原理（MDL原理）の基礎については，Barron and Coverの理論（BC理論）の教師あり学習への拡張と，深層学習との関連について考察した．BC理論と確率的コンプレキシティ（SC）を関係づける研究において，目標モデルを非指数型分布族に一般化することに成功した．その他，スパース学習を応用した誤り訂正符号への深層学習の応用やA...

【情報学】人間情報学：多重解像度／深層学習を含む研究件

【キーワード】MRI / 深層学習 / 多重解像度 / ディープニューラルネットワーク / 脳動脈瘤 (他10件)

【概要】MRIの撮影時間を短縮すると情報が不足しMRI画像の画質が劣化する．我々は，劣化した画像から高品質なMRI画像を復元するディープニューラルネットワーク（DNN）を提案した．既存の超解像DNNはそのままではMRI画像を高画質化できない．我々は，これに多重解像度処理加えることで性能向上を図り，新たなDNNの構造を提案した．九州大学医学部の協力の下，健常者及び脳動脈瘤患者の頭部MRIデータを大量に用いて...

【情報学】人間情報学：クラウドソーシング／深層学習を含む研究件

【キーワード】日本手話 / 文単位 / 手話翻訳システム / 深層学習 / クラウドソーシング (他11件)

【概要】本研究は，手話翻訳システム構築を目指し，手話対話における文単位を認定することを目的としている．手話翻訳システムの構築を目指すとき，文は翻訳の基本単位となる．驚くべきことだが，自発手話対話の文単位は研究上明らかになっていない．一方で，手話を生活言語とする手話話者の間では文単位は自明のことである．対話における文単位は，文の形をしていないことが往々にある．本研究では具体的に，(1) 文末(TRP)に出現...

【情報学】人間情報学：グラウンディング／深層学習を含む研究件

【キーワード】自然言語処理 / 知識獲得 / マルチモーダル / マルチメディア / 少量データ学習 (他13件)

【概要】本研究では、画像・動画像等のマルチメディアに言語概念をグラウンディング（記号接地）させ、時空間的な共起関係を手掛かりにさまざまな概念間の関連性を推定し、グラフ構造を有するデータベース（知識グラフ）として獲得する新しいアプローチを提案する。本年度は、大きく分けて以下に示す三つの成果を得た。１．BERTにより辞書データ(Wiktionary)から特徴抽出を行った単語概念と画像領域特徴をアラインメン...

【情報学】人間情報学：時空間データ／深層学習を含む研究件

【概要】青嶋と矢田と中山は、高次元データの特徴空間を幾何学的に捉え、カーネル法の高次元漸近理論を展開して、高速かつ高精度な高次元異常値検出法を考案した。青嶋と矢田と石井は、高次元データの異質性を特徴空間における幾何学的差異に見い出し、高精度な高次元分類法を提案した。植木は、医療・生命科学の大規模複雑データに対して、ゲノムデータと環境要因を組み合わせたモデリング法を研究した。小森は、クラスタリングにおけるk...

【情報学】人間情報学：時定数／深層学習を含む研究件

❏深層学習による技能習熟度の自動判定と技能獲得支援に関する研究(22H03638)

【情報学】人間情報学：技能獲得／深層学習を含む研究件

【キーワード】ヒューマンコンピュータインタラクション / 技能獲得 / 深層学習 / 人間拡張 / 発音支援

【情報学】人間情報学：マルコフモデル／深層学習を含む研究件

【概要】MDL原理に基づく学習理論の深化と応用について研究を行った．記述長最小原理（MDL原理）の基礎については，Barron and Coverの理論（BC理論）の教師あり学習への拡張と，深層学習との関連について考察した．BC理論と確率的コンプレキシティ（SC）を関係づける研究において，目標モデルを非指数型分布族に一般化することに成功した．その他，スパース学習を応用した誤り訂正符号への深層学習の応用やA...

【情報学】人間情報学：汚染ガウスモデル／深層学習を含む研究件

【概要】MDL原理に基づく学習理論の深化と応用について研究を行った．記述長最小原理（MDL原理）の基礎については，Barron and Coverの理論（BC理論）の教師あり学習への拡張と，深層学習との関連について考察した．BC理論と確率的コンプレキシティ（SC）を関係づける研究において，目標モデルを非指数型分布族に一般化することに成功した．その他，スパース学習を応用した誤り訂正符号への深層学習の応用やA...

【情報学】人間情報学：進化系統樹／深層学習を含む研究件

【概要】MDL原理に基づく学習理論の深化と応用について研究を行った．記述長最小原理（MDL原理）の基礎については，Barron and Coverの理論（BC理論）の教師あり学習への拡張と，深層学習との関連について考察した．BC理論と確率的コンプレキシティ（SC）を関係づける研究において，目標モデルを非指数型分布族に一般化することに成功した．その他，スパース学習を応用した誤り訂正符号への深層学習の応用やA...

【情報学】人間情報学：多様体最適化／深層学習を含む研究件

【キーワード】最適化 / 多様体 / 確率的勾配法 / 最適輸送問題 / Wasserstein距離 (他11件)

【概要】本研究では，ビッグデータを用いた実応用における品質精度と処理量効率性の大幅な向上を達成することを目指してリーマン多様体最適化手法に着目し，スケーラブルな非線形非凸多様体最適化手法について研究した．幾何的（多様体）制約付き深層学習のための深層学習確率的勾配法，二次最適性を実現する非厳密信頼領域，またそれらの応用について研究した．さらに，最適輸送問題の最適化手法とその応用について研究した． ...

【情報学】人間情報学：マルチモーダルインターフェース／深層学習を含む研究件

【キーワード】深層学習 / 予測学習 / マルチモーダル / 動作プリミティブ / RTミドルウェア (他16件)

【概要】近年，深層学習が多様な領域で利用されているが，その適用範囲は電子化されたデータ処理に特化されており，実世界での作業性が十分に得られていない．一方，ロボットを用いた生活支援が強く期待されている．近年は，汎用型のロボットOSを利用した多機能型汎用ロボットの可能性が着目されている．そこで本研究では，ロボットOSと深層学習を用いたロボット動作学習を実現し，ロボットの知能化と開発コスト削減を行った．具体的...

【情報学】人間情報学：マルチモーダルインタラクション／深層学習を含む研究件

【キーワード】サイレントスピーチ / 人間拡張 / 人工知能 / 音声処理 / 深層学習 (他13件)

【概要】音声インタフェースは急速に普及してきているが、公共環境や騒音環境で利用できないなどの制限があった。本課題では、深層学習による無音声発話認識の研究を行った。顎の下側に取り付けられた超音波イメージングプローブによって観察される口腔内映像から発声内容を認識する深層学習器、皮膚運動を顎や喉に添付した加速度センサーから発話を推定する機構、マスクに添付した加速度センサーにより発話を認識する機構を構築し、スマー...

【情報学】人間情報学：マルチモーダル学習／深層学習を含む研究件

【概要】本研究では、２つの命題について取り組んだ。一方は、漫画のデータセットであり、もう一方は、着色を中心とした漫画の新技術の研究である。前者は、109巻、約2万ページ、約50万のアノテーションからなり、研究コミュニティが自由に学術研究に利用できる。後者の新技術では、着色と検索、検出に取り組んだ。着色：たった一枚の参照画像からcGANのトレーニングを行い、同一キャラクタを彩色できることを示した。検索：2種...

【キーワード】機械翻訳 / ゼロショット学習 / マルチモーダル / 画像認識 / ニューラルネットワーク (他13件)

【概要】本研究では、画像を異言語テキスト対応付けのハブとして活用することで、対訳テキストコーパスを必要とせず、ソース言語・ターゲット言語それぞれの画像付き単一言語ドキュメントのみから学習する機械翻訳手法を実現した。さらに、翻訳の出力多様性の向上や、手法の軽量化によるスケーラビリティの向上など、実用性を高める各種の改良を行った。これらの成果はACL, ICLRをはじめとするトップレベル国際会議に複数採択され...

【情報学】人間情報学：人工知能サービス／深層学習を含む研究件

【キーワード】オントロジー / インテリジェントサービス / テキストマイニング / 知能ロボット/ (他20件)

【概要】オントロジーとデータマイニングに基づくインテリジェントサービス開発基盤を設計，実装，評価するために，(1)ビッグデータからパターンライブラリをマイニングする系列DM/TMモジュール，(2)ローカルリンクトデータ生成器，(3)リンクトデータクラウド生成器，(4)オントロジーアライメントモジュール（＋アプリケーションオントロジー生成器），(5)AIタスク合成器を個別に設計し実装した後，それらの成果物を...

【情報学】人間情報学：音環境理解／深層学習を含む研究件

【キーワード】ロボット聴覚 / 人工知能 / 音響信号処理 / 行動学 / 情報システム (他10件)

【概要】複数のマイクロホンアレイで収録した野鳥の歌声音響信号から，何の野鳥がいつ，どこから，どのように歌っているかを歌声イベントとして抽出し，歌声イベント間の関係から野鳥同士の関係性を構造化・可視化するロボット聴覚と機械学習技術の融合した屋外音環境理解技術を開発した．また，専門家でなくても使いやすい野鳥歌声解析用の屋外音環境理解システムを構築し，人手で行われてきた野鳥の歌声解析作業の負担を軽減し，動物行動...

【情報学】人間情報学：音響モデル／深層学習を含む研究件

【キーワード】外国語教育 / シャドーイング / 自動評価 / 深層学習 / 音素事後確率系列 (他22件)

【概要】外国語の音声コミュニケーション能力を高めるために，モデル音声を聞いて内容理解しながら即時的に口頭再生するシャドーイングを活用した外国語練習システムを開発し、本システムに搭載する自動評価について特定の言語に依存しないアルゴリズムの構築を検討した。モデル音声と学習者音声の比較に深層学習を取り入れた音素事後確率系列（posteriorgram）を活用することによって、従来の方法に比較して高精度の評価が可...

【情報学】人間情報学：ミニマックス最適性／深層学習を含む研究件

【キーワード】深層学習 / 関数推定 / ノンパラメトリック統計 / 汎化誤差 / ノンパラメトリック統計学 (他8件)

【概要】当該研究計画の概要は、深層学習の原理を説明することができる理論の構築である。深層学習は実用上で高い性能を発揮しているが、その原理は未解明の点が多く、この性能を説明できる理論は未だ発展途上である。当該研究課題では、以下のような成果を得た: (i)データを生成する真の関数が特異性などの特殊な性質を持つ場合、深層学習の優位性が示されることを証明した。(ii) 深層学習の複雑な非凸損失関数が過学習を回避...

【情報学】人間情報学：音響信号処理／深層学習を含む研究件

【概要】2021年度は、音楽認識に関して、これまで培った各種技術の統合と高度化に取り組むとともに、音楽生成に関して、自動編曲技術の開発にも着手した。まず、相互依存関係を持つコードとキーの同時推定に関して、コード推論モデルとクロマベクトル生成モデルの同時学習を行うための変分自己符号化器 (VAE) を拡張し、キー系列・コード系列・クロマベクトル系列の三階層からなる階層VAEを定式化することで、キー推論モデル...

【キーワード】ロボット聴覚 / 人工知能 / 音響信号処理 / 行動学 / 情報システム (他10件)

【概要】複数のマイクロホンアレイで収録した野鳥の歌声音響信号から，何の野鳥がいつ，どこから，どのように歌っているかを歌声イベントとして抽出し，歌声イベント間の関係から野鳥同士の関係性を構造化・可視化するロボット聴覚と機械学習技術の融合した屋外音環境理解技術を開発した．また，専門家でなくても使いやすい野鳥歌声解析用の屋外音環境理解システムを構築し，人手で行われてきた野鳥の歌声解析作業の負担を軽減し，動物行動...

【情報学】人間情報学：音源識別／深層学習を含む研究件

【キーワード】ロボット聴覚 / 人工知能 / 音響信号処理 / 行動学 / 情報システム (他10件)

【概要】複数のマイクロホンアレイで収録した野鳥の歌声音響信号から，何の野鳥がいつ，どこから，どのように歌っているかを歌声イベントとして抽出し，歌声イベント間の関係から野鳥同士の関係性を構造化・可視化するロボット聴覚と機械学習技術の融合した屋外音環境理解技術を開発した．また，専門家でなくても使いやすい野鳥歌声解析用の屋外音環境理解システムを構築し，人手で行われてきた野鳥の歌声解析作業の負担を軽減し，動物行動...

【情報学】人間情報学：U-net ／深層学習を含む研究件

【キーワード】MRI / 深層学習 / 多重解像度 / ディープニューラルネットワーク / 脳動脈瘤 (他10件)

【概要】MRIの撮影時間を短縮すると情報が不足しMRI画像の画質が劣化する．我々は，劣化した画像から高品質なMRI画像を復元するディープニューラルネットワーク（DNN）を提案した．既存の超解像DNNはそのままではMRI画像を高画質化できない．我々は，これに多重解像度処理加えることで性能向上を図り，新たなDNNの構造を提案した．九州大学医学部の協力の下，健常者及び脳動脈瘤患者の頭部MRIデータを大量に用いて...

【情報学】人間情報学：音声なりすまし／深層学習を含む研究件

【キーワード】音声合成 / アンチ・スプーフィング / 深層学習 / 話者認証 / 音声なりすまし (他9件)

【概要】音声合成技術は，人工的に音声を合成する技術である．合成音声の品質を改善するために，本研究では，敵対的学習を用いた統計的音声合成法を提案した．音質劣化の主要因は，音声パラメータの過剰な平滑化により生じたものである．提案法の学習基準は，通常の基準と敵対基準の重み付き和で得られる．敵対的学習は，自然・合成音声の分布間距離を最小化するため，過剰平滑化を効率的に緩和できる．実験的評価から，(1) 提案法はハ...

【情報学】人間情報学：音声合成／深層学習を含む研究件

❏多方言音声合成のための地理情報を利用した音韻・アクセントモデリングに関する研究(18K18100)

【キーワード】音声合成 / 方言 / 韻律 / 深層学習 / 自然言語処理

【概要】本研究は，あらゆる日本語方言の音声を人工的に合成することを目的とする．この遂行のために，(1) 一般家庭における収録音声でも頑健に音声合成を構築可能にする技術，(2) 方言の地理情報を使ってアクセントを制御する音声合成方式，(3) アクセントを構築する言語単位を言語知識なしに獲得する方法，(4) 方言アクセントを言語知識なしに獲得する方法，(5) 言語知識なしに方言音声合成を実現する方法，(6) ...

【キーワード】音声合成 / アンチ・スプーフィング / 深層学習 / 話者認証 / 音声なりすまし (他9件)

【概要】音声合成技術は，人工的に音声を合成する技術である．合成音声の品質を改善するために，本研究では，敵対的学習を用いた統計的音声合成法を提案した．音質劣化の主要因は，音声パラメータの過剰な平滑化により生じたものである．提案法の学習基準は，通常の基準と敵対基準の重み付き和で得られる．敵対的学習は，自然・合成音声の分布間距離を最小化するため，過剰平滑化を効率的に緩和できる．実験的評価から，(1) 提案法はハ...

【キーワード】話者照合 / 特徴抽出 / 深層学習 / 特徴表現学習 / 深層ニューラルネットワーク (他6件)

【概要】話者性と音韻性は分離可能であると仮定し，音韻の影響を受けない話者表現を得るためのニューラルネットワークを構築することを試みた．その成果として，音響特徴量から音韻性と話者性をフレーム単位で分離・抽出するディスエンタングリング・ニューラルネットワークの構築に成功した．発話単位で表出する話者情報をフレーム単位の特徴量に反映させるために統計的プーリングを導入し，特に識別の直前にプーリングを行うことの重要性...

【情報学】人間情報学：音声処理／深層学習を含む研究件

【概要】2021年度は、音楽認識に関して、これまで培った各種技術の統合と高度化に取り組むとともに、音楽生成に関して、自動編曲技術の開発にも着手した。まず、相互依存関係を持つコードとキーの同時推定に関して、コード推論モデルとクロマベクトル生成モデルの同時学習を行うための変分自己符号化器 (VAE) を拡張し、キー系列・コード系列・クロマベクトル系列の三階層からなる階層VAEを定式化することで、キー推論モデル...

【キーワード】サイレントスピーチ / 人間拡張 / 人工知能 / 音声処理 / 深層学習 (他13件)

【概要】音声インタフェースは急速に普及してきているが、公共環境や騒音環境で利用できないなどの制限があった。本課題では、深層学習による無音声発話認識の研究を行った。顎の下側に取り付けられた超音波イメージングプローブによって観察される口腔内映像から発声内容を認識する深層学習器、皮膚運動を顎や喉に添付した加速度センサーから発話を推定する機構、マスクに添付した加速度センサーにより発話を認識する機構を構築し、スマー...

【キーワード】音声合成 / アンチ・スプーフィング / 深層学習 / 話者認証 / 音声なりすまし (他9件)

【概要】音声合成技術は，人工的に音声を合成する技術である．合成音声の品質を改善するために，本研究では，敵対的学習を用いた統計的音声合成法を提案した．音質劣化の主要因は，音声パラメータの過剰な平滑化により生じたものである．提案法の学習基準は，通常の基準と敵対基準の重み付き和で得られる．敵対的学習は，自然・合成音声の分布間距離を最小化するため，過剰平滑化を効率的に緩和できる．実験的評価から，(1) 提案法はハ...

【情報学】人間情報学：音声変換／深層学習を含む研究件

【キーワード】音声合成 / アンチ・スプーフィング / 深層学習 / 話者認証 / 音声なりすまし (他9件)

【概要】音声合成技術は，人工的に音声を合成する技術である．合成音声の品質を改善するために，本研究では，敵対的学習を用いた統計的音声合成法を提案した．音質劣化の主要因は，音声パラメータの過剰な平滑化により生じたものである．提案法の学習基準は，通常の基準と敵対基準の重み付き和で得られる．敵対的学習は，自然・合成音声の分布間距離を最小化するため，過剰平滑化を効率的に緩和できる．実験的評価から，(1) 提案法はハ...

【情報学】人間情報学：非線形非凸／深層学習を含む研究件

【キーワード】最適化 / 多様体 / 確率的勾配法 / 最適輸送問題 / Wasserstein距離 (他11件)

【概要】本研究では，ビッグデータを用いた実応用における品質精度と処理量効率性の大幅な向上を達成することを目指してリーマン多様体最適化手法に着目し，スケーラブルな非線形非凸多様体最適化手法について研究した．幾何的（多様体）制約付き深層学習のための深層学習確率的勾配法，二次最適性を実現する非厳密信頼領域，またそれらの応用について研究した．さらに，最適輸送問題の最適化手法とその応用について研究した． ...

【情報学】人間情報学：Wasserstein距離／深層学習を含む研究件

【キーワード】最適化 / 多様体 / 確率的勾配法 / 最適輸送問題 / Wasserstein距離 (他11件)

【概要】本研究では，ビッグデータを用いた実応用における品質精度と処理量効率性の大幅な向上を達成することを目指してリーマン多様体最適化手法に着目し，スケーラブルな非線形非凸多様体最適化手法について研究した．幾何的（多様体）制約付き深層学習のための深層学習確率的勾配法，二次最適性を実現する非厳密信頼領域，またそれらの応用について研究した．さらに，最適輸送問題の最適化手法とその応用について研究した． ...

【情報学】人間情報学：ノンパラメトリック統計／深層学習を含む研究件

【キーワード】深層学習 / 関数推定 / ノンパラメトリック統計 / 汎化誤差 / ノンパラメトリック統計学 (他8件)

【概要】当該研究計画の概要は、深層学習の原理を説明することができる理論の構築である。深層学習は実用上で高い性能を発揮しているが、その原理は未解明の点が多く、この性能を説明できる理論は未だ発展途上である。当該研究課題では、以下のような成果を得た: (i)データを生成する真の関数が特異性などの特殊な性質を持つ場合、深層学習の優位性が示されることを証明した。(ii) 深層学習の複雑な非凸損失関数が過学習を回避...

【キーワード】深層学習 / カーネル法 / 汎化誤差解析 / ノンパラメトリック統計 / モデル圧縮 (他14件)

【概要】深層学習は現在機械学習でも中心的な役割を果たしており，多くのタスクで高い性能を示している．一方で，その原理への理論的理解は進んでおらず，ブラックボックス化しているのが研究開始当初の状況であった．その状況を改善するために，本研究では深層学習の原理解明に関して以下の研究成果を得た．(1) カーネル法的視点による深層学習の圧縮型汎化誤差解析，(2) 統計自由度による最適なモデル構造の探索とモデル圧縮への...

【情報学】人間情報学：ノンパラメトリック統計学／深層学習を含む研究件

【キーワード】深層学習 / 関数推定 / ノンパラメトリック統計 / 汎化誤差 / ノンパラメトリック統計学 (他8件)

【概要】当該研究計画の概要は、深層学習の原理を説明することができる理論の構築である。深層学習は実用上で高い性能を発揮しているが、その原理は未解明の点が多く、この性能を説明できる理論は未だ発展途上である。当該研究課題では、以下のような成果を得た: (i)データを生成する真の関数が特異性などの特殊な性質を持つ場合、深層学習の優位性が示されることを証明した。(ii) 深層学習の複雑な非凸損失関数が過学習を回避...

【情報学】人間情報学：HMM音声合成／深層学習を含む研究件

【キーワード】テキスト音声合成 / 統計的パラメトリック音声合成 / 韻律生成 / ガウス過程回帰 / GPR音声合成 (他10件)

【概要】多様で表情豊かな音声合成の実現に向け，統計的パラメトリック音声合成の新たな枠組みであるガウス過程回帰に基づく音声合成（GPR音声合成）技術の確立をめざして研究を行った。ガウス過程回帰に基づいたスペクトルパラメータ生成に加え，基本周波数および音韻継続長予測からなる韻律生成手法を提案し，GPR音声合成システムを構築した。評価実験を通してGPR音声合成手法の有効性を示すとともに，多様な話者性やスタイルに...

【情報学】人間情報学：自律的作業改善／深層学習を含む研究件

【キーワード】オントロジー / インテリジェントサービス / テキストマイニング / 知能ロボット/ (他20件)

【概要】オントロジーとデータマイニングに基づくインテリジェントサービス開発基盤を設計，実装，評価するために，(1)ビッグデータからパターンライブラリをマイニングする系列DM/TMモジュール，(2)ローカルリンクトデータ生成器，(3)リンクトデータクラウド生成器，(4)オントロジーアライメントモジュール（＋アプリケーションオントロジー生成器），(5)AIタスク合成器を個別に設計し実装した後，それらの成果物を...

【情報学】人間情報学：行動分類／深層学習を含む研究件

❏リアルタイム動物行動解析に向けた圧縮動画による半教師あり学習手法の開発(22H03637)

【研究代表者】山本雅人北海道大学, 情報科学研究院, 教授 (40292057)

【キーワード】深層学習 / 半教師あり学習 / 行動分類 / 群行動解析

❏ヒューマノイド系列による行為観察と対人反復に基づく身体・道具環境・行動様式の獲得(26220003)

【情報学】人間情報学：モデル学習／深層学習を含む研究件

【概要】身体サイズ・構造・構成法が異なるヒューマノイドを対象として知能ロボット基盤ソフトウェアの環境を構成し、その身体、それが扱う物体、道具、環境、それが行う行動のモデルを基盤にその環境での行動目的を実現するシステム研究を行ってきている．本研究では新しい状況や環境でもそれらを獲得して行動目的を達成してゆけるようにする方法論と構成法を明らかにした．多彩な行動実現研究を行いながら異なるヒューマノイド・道具環境...

【情報学】人間情報学：教師あり学習／深層学習を含む研究件

【概要】MDL原理に基づく学習理論の深化と応用について研究を行った．記述長最小原理（MDL原理）の基礎については，Barron and Coverの理論（BC理論）の教師あり学習への拡張と，深層学習との関連について考察した．BC理論と確率的コンプレキシティ（SC）を関係づける研究において，目標モデルを非指数型分布族に一般化することに成功した．その他，スパース学習を応用した誤り訂正符号への深層学習の応用やA...

【情報学】人間情報学：業務ルール／深層学習を含む研究件

【キーワード】オントロジー / インテリジェントサービス / テキストマイニング / 知能ロボット/ (他20件)

【概要】オントロジーとデータマイニングに基づくインテリジェントサービス開発基盤を設計，実装，評価するために，(1)ビッグデータからパターンライブラリをマイニングする系列DM/TMモジュール，(2)ローカルリンクトデータ生成器，(3)リンクトデータクラウド生成器，(4)オントロジーアライメントモジュール（＋アプリケーションオントロジー生成器），(5)AIタスク合成器を個別に設計し実装した後，それらの成果物を...

【情報学】人間情報学：サイバーセキュリティ／深層学習を含む研究件

【概要】MDL原理に基づく学習理論の深化と応用について研究を行った．記述長最小原理（MDL原理）の基礎については，Barron and Coverの理論（BC理論）の教師あり学習への拡張と，深層学習との関連について考察した．BC理論と確率的コンプレキシティ（SC）を関係づける研究において，目標モデルを非指数型分布族に一般化することに成功した．その他，スパース学習を応用した誤り訂正符号への深層学習の応用やA...

❏DNSオープンリゾルバを悪用した増幅攻撃に対する検知手法と動的防御システムの確立(26330101)

【キーワード】サイバーセキュリティ / DNS / SDN / NFV / Hadoop (他17件)

【概要】本研究では、主にDNSを主としたパケット増幅攻撃に対して、その攻撃の予兆を分析するための手法提案とシステム実装を行った。実装したシステム、誰でも利用できるオープンな実装として公開した。また、本システムを使った検知の事例を示し、パケット増幅攻撃や情報漏えいにつながる攻撃をSDN技術を用いて防御するための手法を提案した。本防御手法は、インターネットの基幹部分であるインターネットエクスチェンジ (IX)...

【情報学】人間情報学：局所期待勾配／深層学習を含む研究件

【キーワード】機械学習 / 生成モデル / 学習アルゴリズム / 表形式 / データ拡張 (他14件)

【概要】近年機械学習分野における生成モデルの発展は目覚ましく，現実的に存在しない人の画像や動画などが人の目には区別がつかないレベルまでになっている．しかし，そのような生成モデルの学習は，通常の識別モデルの学習とは異なり，目的関数の最適化の難しさに起因する学習の不安定性や生成物の評価の難しさに起因する定式化の非自明さなどが相まって，学習手法には多くのヒューリスティックスを要する場合が多い．本研究では，学習の...

【情報学】人間情報学：局所指数族バンドル／深層学習を含む研究件

【概要】MDL原理に基づく学習理論の深化と応用について研究を行った．記述長最小原理（MDL原理）の基礎については，Barron and Coverの理論（BC理論）の教師あり学習への拡張と，深層学習との関連について考察した．BC理論と確率的コンプレキシティ（SC）を関係づける研究において，目標モデルを非指数型分布族に一般化することに成功した．その他，スパース学習を応用した誤り訂正符号への深層学習の応用やA...

【情報学】人間情報学：表形式／深層学習を含む研究件

【キーワード】機械学習 / 生成モデル / 学習アルゴリズム / 表形式 / データ拡張 (他14件)

【概要】近年機械学習分野における生成モデルの発展は目覚ましく，現実的に存在しない人の画像や動画などが人の目には区別がつかないレベルまでになっている．しかし，そのような生成モデルの学習は，通常の識別モデルの学習とは異なり，目的関数の最適化の難しさに起因する学習の不安定性や生成物の評価の難しさに起因する定式化の非自明さなどが相まって，学習手法には多くのヒューリスティックスを要する場合が多い．本研究では，学習の...

【情報学】人間情報学：生成モデル／深層学習を含む研究件

【キーワード】機械学習 / 生成モデル / 学習アルゴリズム / 表形式 / データ拡張 (他14件)

【概要】近年機械学習分野における生成モデルの発展は目覚ましく，現実的に存在しない人の画像や動画などが人の目には区別がつかないレベルまでになっている．しかし，そのような生成モデルの学習は，通常の識別モデルの学習とは異なり，目的関数の最適化の難しさに起因する学習の不安定性や生成物の評価の難しさに起因する定式化の非自明さなどが相まって，学習手法には多くのヒューリスティックスを要する場合が多い．本研究では，学習の...

【情報学】人間情報学：ヒューマン・コンピュータ・インタラクション／深層学習を含む研究件

❏深層学習による技能習熟度の自動判定と技能獲得支援に関する研究(22H03638)

【キーワード】ヒューマンコンピュータインタラクション / 技能獲得 / 深層学習 / 人間拡張 / 発音支援

【キーワード】サイレントスピーチ / 人間拡張 / 人工知能 / 音声処理 / 深層学習 (他13件)

【概要】音声インタフェースは急速に普及してきているが、公共環境や騒音環境で利用できないなどの制限があった。本課題では、深層学習による無音声発話認識の研究を行った。顎の下側に取り付けられた超音波イメージングプローブによって観察される口腔内映像から発声内容を認識する深層学習器、皮膚運動を顎や喉に添付した加速度センサーから発話を推定する機構、マスクに添付した加速度センサーにより発話を認識する機構を構築し、スマー...

【情報学】人間情報学：スパース表現／深層学習を含む研究件

【研究代表者】鎌田清一郎早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (00204602)

【キーワード】グラフニューラルネットワーク / 画像認識 / スパースグラフ表現 / 顔認識 / ニューラルネットワーク (他20件)

【概要】近年、ニューラルネットワークの一般化としてグラフＮＮ（ＧＮＮ）が活発に研究されている。本研究では深層ＣＮＮとほぼ同等の認識性能を有するスパースグラフ表現によるＧＮＮ(ＳＧＮＮ)を検討した。これは画像より得られた局所特徴を有するスパースグラフを構築し、コンパクトなＧＮＮ構造により認識を行うものである。またどのようなスパースグラフが高い認識性能を有するかを検討し、そのスパース条件を明らかにした。さらに...

【情報学】人間情報学：物体認識／深層学習を含む研究件

❏小区分61010:知覚情報処理関連(0)

【概要】廃炉作業中の危険動作の自動判定手法を開発するため、物体認識と姿勢推定という異なる深層学習モデルの同士を融合し、画像に映る状況をグラフ構造で表現するScene Graph化手法を開発した。また、画像との比較で危険判定の根拠とする作業安全ルールについても、自然言語処理手法とオントロジーモデルとを用いて新たに考案した階層型Scene Graphに自動変換する手法を開発した。このような画像（物体認識と姿勢...

【キーワード】アクセシビリティ / 視覚障害 / 屋外移動支援 / ナビゲーション / データセット (他21件)

【概要】開発したデータセットは約3万2000枚の画像に対して54万のインスタンス登録がなされており、国内における視覚障害当事者を対象とした画像認識データセットでは最大のデータセットとなった。実際に本データセットを利用した製品「EyeNavi」アプリケーションも開発され、実験結果からは8割以上の利用ユーザが本システムが実際の屋外歩行支援において役立つシステムであることを報告している。これらデータセットを継続...

【研究代表者】鎌田清一郎早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (00204602)

【キーワード】グラフニューラルネットワーク / 画像認識 / スパースグラフ表現 / 顔認識 / ニューラルネットワーク (他20件)

【概要】近年、ニューラルネットワークの一般化としてグラフＮＮ（ＧＮＮ）が活発に研究されている。本研究では深層ＣＮＮとほぼ同等の認識性能を有するスパースグラフ表現によるＧＮＮ(ＳＧＮＮ)を検討した。これは画像より得られた局所特徴を有するスパースグラフを構築し、コンパクトなＧＮＮ構造により認識を行うものである。またどのようなスパースグラフが高い認識性能を有するかを検討し、そのスパース条件を明らかにした。さらに...

【情報学】人間情報学：類推／深層学習を含む研究件

❏深層学習を用いたスペイン語の通時的研究(18K12361)

【研究代表者】川崎義史東京大学, 大学院総合文化研究科, 講師 (40794756)

【キーワード】スペイン語史 / 年代推定 / 地点推定 / 分散表現 / 言語変化 (他11件)

【概要】・中近世スペイン語古文書の年代推定・地点推定の研究については，年代や緯度・経度で表された地点を連続変数とみなし，回帰モデルで推定する実験を行った。これまでは，年代と地点をともに離散変数とみなし，分類問題として解いていた。しかし，年代と地点は連続変数と考えた方がより自然である。文書ベクトルには，文字n-gram，単語n-gram，Doc2Vec，BERTによる分散表現を用いた。実験の結果，回帰モデル...

【情報学】人間情報学：スマートグラス／深層学習を含む研究件

【キーワード】オントロジー / インテリジェントサービス / テキストマイニング / 知能ロボット/ (他20件)

【概要】オントロジーとデータマイニングに基づくインテリジェントサービス開発基盤を設計，実装，評価するために，(1)ビッグデータからパターンライブラリをマイニングする系列DM/TMモジュール，(2)ローカルリンクトデータ生成器，(3)リンクトデータクラウド生成器，(4)オントロジーアライメントモジュール（＋アプリケーションオントロジー生成器），(5)AIタスク合成器を個別に設計し実装した後，それらの成果物を...

【情報学】人間情報学：学習理論／深層学習を含む研究件

❏小区分60010:情報学基礎論関連(0)

【概要】深層学習の診断予測確率を補正する方法を開発し，機械学習分野の難関国際会議であるAISTATS2021で発表した．医療の現場では, 症例に関する識別結果よりもその症例である可能性の確率を出力することが重要視される場合がある．例えば今回の研究で具体的に扱った血液検査ではすべての細胞を肉眼で網羅的にチェックすることができないため，異常細胞をその異常確率でリストアップすることは重要である．また，明らかに...

【キーワード】深層学習 / 関数推定 / ノンパラメトリック統計 / 汎化誤差 / ノンパラメトリック統計学 (他8件)

【概要】当該研究計画の概要は、深層学習の原理を説明することができる理論の構築である。深層学習は実用上で高い性能を発揮しているが、その原理は未解明の点が多く、この性能を説明できる理論は未だ発展途上である。当該研究課題では、以下のような成果を得た: (i)データを生成する真の関数が特異性などの特殊な性質を持つ場合、深層学習の優位性が示されることを証明した。(ii) 深層学習の複雑な非凸損失関数が過学習を回避...

【キーワード】深層学習 / カーネル法 / 汎化誤差解析 / ノンパラメトリック統計 / モデル圧縮 (他14件)

【概要】深層学習は現在機械学習でも中心的な役割を果たしており，多くのタスクで高い性能を示している．一方で，その原理への理論的理解は進んでおらず，ブラックボックス化しているのが研究開始当初の状況であった．その状況を改善するために，本研究では深層学習の原理解明に関して以下の研究成果を得た．(1) カーネル法的視点による深層学習の圧縮型汎化誤差解析，(2) 統計自由度による最適なモデル構造の探索とモデル圧縮への...

【情報学】人間情報学：色／深層学習を含む研究件

【情報学】人間情報学：ミリ波／深層学習を含む研究件

【キーワード】深層学習 / 適応量子化情報 / 条件付き相互情報量 / 転移学習 / 変調識別器 (他14件)

【概要】本研究では，無線通信路に適した適応量子化及び量子化情報に基づく信号処理設計と，深層学習に基づくパラメータ最適化・入力推定を用いた超大容量・超低遅延・超低消費電力無線通信の実現を目指す．２０２１年度は，例えば複数の無線通信システムが混在するcognitive環境において，通信システムの変調方式を特定する深層学習に基づく軽量の変調識別器を設計した．計算機シミュレーションに基づく評価の結果，提案法は軽...

【情報学】人間情報学：対話情報処理／深層学習を含む研究件

❏対話情報処理のための知識に基づく適応性・即応性の高い深層学習モデル(21H03494)

【研究代表者】吉永直樹東京大学, 生産技術研究所, 准教授 (90773961)

【キーワード】適応的言語処理 / 対話情報処理 / 深層学習 / 知識獲得

【情報学】人間情報学：コンピュータ・グラフィクス／深層学習を含む研究件

【キーワード】物理法則アニメーション / データ駆動法 / 深層学習 / キャラクタアニメーション / 髪アニメーション (他21件)

【概要】本研究の目的は，物理法則アニメーションについて，リアルタイムアニメーションを実現するためのデータ駆動型手法によるアプローチを確立することである．ここでは，物理法則アニメーションの中の研究トピックとして，脆性破壊，髪，人体変形の３つのアニメーションを取り上げ，その計算処理の中でボトルネックとなる処理を深層学習による処理に置き換える，というアプローチを採った．様々な実験を通じて，主に処理の高速化や効率...

【情報学】人間情報学：統計的学習理論／深層学習を含む研究件

【キーワード】深層学習 / カーネル法 / 汎化誤差解析 / ノンパラメトリック統計 / モデル圧縮 (他14件)

【概要】深層学習は現在機械学習でも中心的な役割を果たしており，多くのタスクで高い性能を示している．一方で，その原理への理論的理解は進んでおらず，ブラックボックス化しているのが研究開始当初の状況であった．その状況を改善するために，本研究では深層学習の原理解明に関して以下の研究成果を得た．(1) カーネル法的視点による深層学習の圧縮型汎化誤差解析，(2) 統計自由度による最適なモデル構造の探索とモデル圧縮への...

【キーワード】構造的正則化 / テンソルモデリング / ベイズ推定 / 再生核ヒルベルト空間 / ガウシアンプロセス (他21件)

【概要】近年あらゆる分野において扱うデータは急速に大規模化している．また同時に，巨大なデータは内在的に多様な構造を有するようにもなってきている．そのような多量かつ多様なデータを扱うため，構造的スパース性に着目し，それを利用した推定方法を体系的に提案・分析した．そのため，構造的正則化学習と呼ばれる学習方法を高速に解くための確率的最適化手法として，確率的交互方向乗数法を提案した．また，テンソルモデリングと呼...

【情報学】人間情報学：パターン認識／深層学習を含む研究件

❏深層ニューラルネットワークによる深層準線形サポートベクターマシンの構築と応用(17K06506)

【研究代表者】古月敬之早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (50294905)

【キーワード】深層ニューラルネットワーク / サポートベクターマシン / 深層学習 / 機械学習 / パターン認識

【概要】本研究では、深層準線形サポートベクターマシン（SVM)の構築を行う。深層ニューラルネットワークにより深層準線形カーネルを深層学習で合成する。これにより、訓練済の深層ニューラルネットワークからSVMのカーネルを合成し（転移学習）、このカーネルに基づいた分類器をSVM 最適化（小データ）することによって、小データでも深層学習の実現が可能になる。 ...

❏可変入力型深層学習による入力形式を問わない学習手法の確立とその映像認識への応用(15K16019)

【研究代表者】井上中順東京工業大学, 情報理工学院, 助教 (10733397)

【キーワード】深層学習 / 映像認識 / パターン認識

【概要】本研究の主な成果は、画像とテキストデータを融合活用した映像認識手法を提案したことである。本手法は混合ガウス分布で単語ベクトルの分布を推定するものであり、単語ベクトルを用いて語彙拡張を行うことで、映像の意味的インデクシングの精度が向上することを示した。本成果に関する論文はACM Multimediaというマルチメディア情報処理分野の国際会議に採択されている。また、それに合わせて画像特徴量を効率的に算...

【概要】複数のパターン認識システムを協調的に最適化しながら，システム全体を効率的かつ自動で成長させる方式について検討を行った．特に，システムの使用者や使用環境の違いにより生じるデータの変動に対してシステムを適応的に改善するための要素技術として，データの性質の違いに頑健なクラスタリング技術および，複数システムを協調的に用いて認識を行うマルチストリームパターン認識フレームワークの開発を行った． ...

【情報学】人間情報学：画像検索／深層学習を含む研究件

【概要】本研究では、２つの命題について取り組んだ。一方は、漫画のデータセットであり、もう一方は、着色を中心とした漫画の新技術の研究である。前者は、109巻、約2万ページ、約50万のアノテーションからなり、研究コミュニティが自由に学術研究に利用できる。後者の新技術では、着色と検索、検出に取り組んだ。着色：たった一枚の参照画像からcGANのトレーニングを行い、同一キャラクタを彩色できることを示した。検索：2種...

【研究代表者】鎌田清一郎早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (00204602)

【キーワード】画像検索 / 画像認識 / スパースグラフ / ニューラルネットワーク / ビジュアルビッグデータ (他17件)

【概要】ビジュアルメディアのビッグデータ（以下、ビジュアルビッグデータとする）を利活用し、画像の検索および認識に関する研究において、できるだけ計算量を削減するための情報理論における圧縮可能性について再検討し、高精度かつ高速な画像検索および認識の方法論を確立した。特に近年注目をされているディープラーニングとの融合により、顔のビジュアルビッグデータを基にしてスパースグラフニューラルネットワークという新たな研究...

【情報学】人間情報学：アフォーダンス／深層学習を含む研究件

❏ヒューマノイド系列による行為観察と対人反復に基づく身体・道具環境・行動様式の獲得(26220003)

【概要】身体サイズ・構造・構成法が異なるヒューマノイドを対象として知能ロボット基盤ソフトウェアの環境を構成し、その身体、それが扱う物体、道具、環境、それが行う行動のモデルを基盤にその環境での行動目的を実現するシステム研究を行ってきている．本研究では新しい状況や環境でもそれらを獲得して行動目的を達成してゆけるようにする方法論と構成法を明らかにした．多彩な行動実現研究を行いながら異なるヒューマノイド・道具環境...

【情報学】人間情報学：国際コミュニケーション／深層学習を含む研究件

【キーワード】国際コミュニケーション / 世界諸英語 / 認知的脆弱性 / シャドーイング / 深層学習

【情報学】人間情報学：知能ロボティクス／深層学習を含む研究件

【キーワード】深層学習 / 予測学習 / マルチモーダル / 動作プリミティブ / RTミドルウェア (他16件)

【概要】近年，深層学習が多様な領域で利用されているが，その適用範囲は電子化されたデータ処理に特化されており，実世界での作業性が十分に得られていない．一方，ロボットを用いた生活支援が強く期待されている．近年は，汎用型のロボットOSを利用した多機能型汎用ロボットの可能性が着目されている．そこで本研究では，ロボットOSと深層学習を用いたロボット動作学習を実現し，ロボットの知能化と開発コスト削減を行った．具体的...

【キーワード】オントロジー / インテリジェントサービス / テキストマイニング / 知能ロボット/ (他20件)

【概要】オントロジーとデータマイニングに基づくインテリジェントサービス開発基盤を設計，実装，評価するために，(1)ビッグデータからパターンライブラリをマイニングする系列DM/TMモジュール，(2)ローカルリンクトデータ生成器，(3)リンクトデータクラウド生成器，(4)オントロジーアライメントモジュール（＋アプリケーションオントロジー生成器），(5)AIタスク合成器を個別に設計し実装した後，それらの成果物を...

❏ヒューマノイド系列による行為観察と対人反復に基づく身体・道具環境・行動様式の獲得(26220003)

【概要】身体サイズ・構造・構成法が異なるヒューマノイドを対象として知能ロボット基盤ソフトウェアの環境を構成し、その身体、それが扱う物体、道具、環境、それが行う行動のモデルを基盤にその環境での行動目的を実現するシステム研究を行ってきている．本研究では新しい状況や環境でもそれらを獲得して行動目的を達成してゆけるようにする方法論と構成法を明らかにした．多彩な行動実現研究を行いながら異なるヒューマノイド・道具環境...

【情報学】人間情報学：ヒューマノイド／深層学習を含む研究件

❏ヒューマノイド系列による行為観察と対人反復に基づく身体・道具環境・行動様式の獲得(26220003)

【概要】身体サイズ・構造・構成法が異なるヒューマノイドを対象として知能ロボット基盤ソフトウェアの環境を構成し、その身体、それが扱う物体、道具、環境、それが行う行動のモデルを基盤にその環境での行動目的を実現するシステム研究を行ってきている．本研究では新しい状況や環境でもそれらを獲得して行動目的を達成してゆけるようにする方法論と構成法を明らかにした．多彩な行動実現研究を行いながら異なるヒューマノイド・道具環境...

【情報学】人間情報学：ヒューマノイドロボット／深層学習を含む研究件

❏ヒューマノイド系列による行為観察と対人反復に基づく身体・道具環境・行動様式の獲得(26220003)

【概要】身体サイズ・構造・構成法が異なるヒューマノイドを対象として知能ロボット基盤ソフトウェアの環境を構成し、その身体、それが扱う物体、道具、環境、それが行う行動のモデルを基盤にその環境での行動目的を実現するシステム研究を行ってきている．本研究では新しい状況や環境でもそれらを獲得して行動目的を達成してゆけるようにする方法論と構成法を明らかにした．多彩な行動実現研究を行いながら異なるヒューマノイド・道具環境...

【情報学】人間情報学：ロボット聴覚／深層学習を含む研究件

【キーワード】ロボット聴覚 / 人工知能 / 音響信号処理 / 行動学 / 情報システム (他10件)

【概要】複数のマイクロホンアレイで収録した野鳥の歌声音響信号から，何の野鳥がいつ，どこから，どのように歌っているかを歌声イベントとして抽出し，歌声イベント間の関係から野鳥同士の関係性を構造化・可視化するロボット聴覚と機械学習技術の融合した屋外音環境理解技術を開発した．また，専門家でなくても使いやすい野鳥歌声解析用の屋外音環境理解システムを構築し，人手で行われてきた野鳥の歌声解析作業の負担を軽減し，動物行動...

【情報学】人間情報学：分散学習／深層学習を含む研究件

❏深層学習モデル間の演算体系確立と大規模分散学習への応用(19K22865)

【研究期間】2019-06-28 - 2023-03-31

【研究代表者】井上中順東京工業大学, 情報理工学院, 准教授 (10733397)

【キーワード】深層学習 / メタ学習 / 画像認識 / 分散学習 / 代数学

【概要】２０２１年度は、前年度に引き続き、複数の深層ニューラルネットワークを統合するためのメタ学習法および、学習済みの深層学習モデルの性質を解明するための敵対的攻撃手法の研究を実施した。前者については、話者照合モデルと画像認識モデルの統合を検討したが、音声と画像のデータの違いから、２つの相異なるモデルを統合する損失関数の設計にまだ問題があることが明らかとなり、検討を続けている状態である。音声と画像それぞれ...

【概要】深層学習の適用において，膨大な訓練データを作成する作業は非常に高コストである．訓練データ数を削減しながら精度の高いモデルを生成することを目的とし，群知能研究の知見を応用した複数のニューラルネットワークによる半教師あり学習の手法を提案し，いくつかのタスクについて有効性の検証を行なった．提案手法は，特定のタスクにおいて計算量の増大を許容できる場合という制限つきではあるものの，競合手法と同等の精度でモ...

【情報学】人間情報学：フラクタル幾何／深層学習を含む研究件

【研究代表者】片岡裕雄国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 主任研究員 (70784883)

【キーワード】Deep Learning / Pre-training / Transfer Learning / Fractal Geometry / 画像認識 (他12件)

【概要】自然法則を参考にした数式から画像パターンや教師ラベルを自動生成し画像データセットを構築可能な枠組み「数式ドリブン教師あり学習」を提案した。理論的には事前学習フェーズにおいて実画像の代替となる教師ラベル付きの大規模画像データセットを無限に生成することができる。同枠組みは実画像に対して自動で教師ラベルを付与する自己教師あり学習と類似の枠組みであるが、実画像すらも用いないという点でより困難なタスクに挑戦...

【情報学】人間情報学：説明性／深層学習を含む研究件

【情報学】人間情報学：認知的脆弱性／深層学習を含む研究件

【キーワード】国際コミュニケーション / 世界諸英語 / 認知的脆弱性 / シャドーイング / 深層学習

【情報学】人間情報学：少量データ学習／深層学習を含む研究件

【キーワード】自然言語処理 / 知識獲得 / マルチモーダル / マルチメディア / 少量データ学習 (他13件)

【概要】本研究では、画像・動画像等のマルチメディアに言語概念をグラウンディング（記号接地）させ、時空間的な共起関係を手掛かりにさまざまな概念間の関連性を推定し、グラフ構造を有するデータベース（知識グラフ）として獲得する新しいアプローチを提案する。本年度は、大きく分けて以下に示す三つの成果を得た。１．BERTにより辞書データ(Wiktionary)から特徴抽出を行った単語概念と画像領域特徴をアラインメン...

【情報学】人間情報学：ブレイン・コンピュータ・インターフェース／深層学習を含む研究件

❏生理学的特徴を抽出する深層学習モデルの構築と脳波による意思抽出への応用(21K21313)

【研究期間】2021-08-30 - 2023-03-31

【研究代表者】丸山裕恒東京工業大学, 科学技術創成研究院, 特任助教 (50913258)

【キーワード】脳波 / ブレイン・コンピュータ・インタフェース / ALS / 深層学習

【概要】脳活動のみからコンピュータや外部装置の制御を行うブレイン・コンピュータ・インタフェース (BCI) は、運動機能が低下する筋萎縮性側索硬化症 (ALS) などの患者にとって、非常に重要なコミュニケーション手段である。本研究は、脳波から細分化された脳領域別に分離した信号（信号源電流）を推定し、それらの中から意思に関する情報として生理学的に妥当な信号を深層学習により抽出する手法の確立により、脳波から意...

【情報学】人間情報学：ゼロショット学習／深層学習を含む研究件

【キーワード】機械翻訳 / ゼロショット学習 / マルチモーダル / 画像認識 / ニューラルネットワーク (他13件)

【概要】本研究では、画像を異言語テキスト対応付けのハブとして活用することで、対訳テキストコーパスを必要とせず、ソース言語・ターゲット言語それぞれの画像付き単一言語ドキュメントのみから学習する機械翻訳手法を実現した。さらに、翻訳の出力多様性の向上や、手法の軽量化によるスケーラビリティの向上など、実用性を高める各種の改良を行った。これらの成果はACL, ICLRをはじめとするトップレベル国際会議に複数採択され...

【情報学】人間情報学：Pre-training ／深層学習を含む研究件

【研究代表者】片岡裕雄国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 主任研究員 (70784883)

【キーワード】Deep Learning / Pre-training / Transfer Learning / Fractal Geometry / 画像認識 (他12件)

【概要】自然法則を参考にした数式から画像パターンや教師ラベルを自動生成し画像データセットを構築可能な枠組み「数式ドリブン教師あり学習」を提案した。理論的には事前学習フェーズにおいて実画像の代替となる教師ラベル付きの大規模画像データセットを無限に生成することができる。同枠組みは実画像に対して自動で教師ラベルを付与する自己教師あり学習と類似の枠組みであるが、実画像すらも用いないという点でより困難なタスクに挑戦...

【情報学】人間情報学：CNN ／深層学習を含む研究件

【概要】近年、深層学習の研究が急速に発展し様々な分野で用いられ、従来の古典的なアプローチでは到底到達できないような画期的な成果が得られている。本研究課題では、信号処理と深層学習の融合による高速高精度画像復元技術の開発を行うことを目的とする。画像復元とは、ノイズ等の様々な劣化要因により汚れた画像から、元の画像を復元することである。 2021年度は、DCTを用いて高速高精度なデブラー技術の開発を行なった。さら...

【キーワード】ニューラルネットワーク / 雑音畳み込み / FPGA / AI / 深層学習 (他12件)

【概要】白色雑音回路の設計方法は様々あるが、書き換え可能なFPGAをプロトタイプとして選択し、FPGAの基本構成要素であるLUTを使った雑音回路を採用した。今年度は佐野研究グループでは、FPGAを用いた雑音畳み込みをはじめとするニューラルネットワーク回路を回路構成要素であるLUTやDSPブロックに効率よくマッピングする手法について研究開発した。また、FPGAに開発したニューラルネットワークを実装して、その...

【キーワード】機械学習 / 画像認識 / 深層学習 / 畳み込みニューラルネットワーク / 重力波 (他19件)

【概要】重力波天文学に代表される時間領域天文学に必須となる天体観測装置のソフトウェア的な基盤技術の開発を行った。現在のロボット観測においてどうしても人間が介在せざるを得ない、観測スケジュールのアレンジと取得画像からの突発天体抽出の完全自動化のために、深層学習やGPUを用いた気象識別と全く新しい突発天体検出アルゴリズムを開発した。これらは、既存のハードウェアをそのまま応用して、多くの観測所で使用することが可...

【情報学】人間情報学：言語知識／深層学習を含む研究件

【情報学】人間情報学：データ・サイエンス／深層学習を含む研究件

【キーワード】大規模医療データベース / NDB / 介護レセプト / 深層学習 / データフュージョン (他21件)

【概要】大規模医療データの二次利用はその重要度を増している。本研究の目的は、NDBを解析して疫学研究を実施する事、そして、NDBと他のデータベーを連携して解析する事である。 NDBを用いた研究を実施するうえで、そのデータ構造が複雑であるという課題があった。そこで、本研究では研究者が利用しやすいデータ構造の定義と、NDBから研究データを抽出変換するシステムを独自に開発し、疫学研究を行った。さらに近年注目され...

【情報学】人間情報学：基盤モデル／深層学習を含む研究件

❏ヒューマノイド系列による行為観察と対人反復に基づく身体・道具環境・行動様式の獲得(26220003)

【情報学】人間情報学：SLAM ／深層学習を含む研究件

【概要】身体サイズ・構造・構成法が異なるヒューマノイドを対象として知能ロボット基盤ソフトウェアの環境を構成し、その身体、それが扱う物体、道具、環境、それが行う行動のモデルを基盤にその環境での行動目的を実現するシステム研究を行ってきている．本研究では新しい状況や環境でもそれらを獲得して行動目的を達成してゆけるようにする方法論と構成法を明らかにした．多彩な行動実現研究を行いながら異なるヒューマノイド・道具環境...

【情報学】人間情報学：ドメイン適応／深層学習を含む研究件

【キーワード】機械学習 / 生成モデル / 学習アルゴリズム / 表形式 / データ拡張 (他14件)

【概要】近年機械学習分野における生成モデルの発展は目覚ましく，現実的に存在しない人の画像や動画などが人の目には区別がつかないレベルまでになっている．しかし，そのような生成モデルの学習は，通常の識別モデルの学習とは異なり，目的関数の最適化の難しさに起因する学習の不安定性や生成物の評価の難しさに起因する定式化の非自明さなどが相まって，学習手法には多くのヒューリスティックスを要する場合が多い．本研究では，学習の...

【情報学】人間情報学：記号処理／深層学習を含む研究件

【概要】2021年度は、音楽認識に関して、これまで培った各種技術の統合と高度化に取り組むとともに、音楽生成に関して、自動編曲技術の開発にも着手した。まず、相互依存関係を持つコードとキーの同時推定に関して、コード推論モデルとクロマベクトル生成モデルの同時学習を行うための変分自己符号化器 (VAE) を拡張し、キー系列・コード系列・クロマベクトル系列の三階層からなる階層VAEを定式化することで、キー推論モデル...

【情報学】人間情報学：グラフ信号処理／深層学習を含む研究件

【キーワード】信号処理 / 数理モデリング / 深層学習 / グラフ深層学習 / 深層展開 (他8件)

【概要】本年度においては，エクストリーム信号処理のための理論的検討の核となる，以下の3点に関する研究を行った． 1) 深層展開によるグラフ上データの復元：深層展開（deep algorithm unrolling; DAU）は，（凸）最適化の繰り返し処理アルゴリズムのパラメータを誤差逆伝播法などの深層学習技術を用いて学習データから調整する手法の一群である．本年度では，深層展開をグラフ上データ復元のために利...

【情報学】人間情報学：Fractal Geometry ／深層学習を含む研究件

【研究代表者】片岡裕雄国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 主任研究員 (70784883)

【キーワード】Deep Learning / Pre-training / Transfer Learning / Fractal Geometry / 画像認識 (他12件)

【概要】自然法則を参考にした数式から画像パターンや教師ラベルを自動生成し画像データセットを構築可能な枠組み「数式ドリブン教師あり学習」を提案した。理論的には事前学習フェーズにおいて実画像の代替となる教師ラベル付きの大規模画像データセットを無限に生成することができる。同枠組みは実画像に対して自動で教師ラベルを付与する自己教師あり学習と類似の枠組みであるが、実画像すらも用いないという点でより困難なタスクに挑戦...

【情報学】人間情報学：人間拡張／深層学習を含む研究件

❏小区分61020:ヒューマンインタフェースおよびインタラクション関連(0)

【キーワード】認知症 / 意思決定支援 / 人工知能 / ヒューマンエージェントインタラクション / ロボティクス (他18件)

【概要】認知症の初期のころは本人の意思が尊重されるが、中期、後期になると本人の理解力、判断能力の低下などから家族が判断するようになり、本人の思いが置き去りになる場合も少なくなかった。こういった問題に対して本研究の目的は、AI、ロボット技術などに基づく人間拡張技術により、認知症の人の意思や感情の表出を支援する研究開発を行った。その上で、技術により人間拡張された認知症者の意思の倫理的・法的・社会的受容性、医療...

【キーワード】サイレントスピーチ / 人間拡張 / 人工知能 / 音声処理 / 深層学習 (他13件)

【概要】音声インタフェースは急速に普及してきているが、公共環境や騒音環境で利用できないなどの制限があった。本課題では、深層学習による無音声発話認識の研究を行った。顎の下側に取り付けられた超音波イメージングプローブによって観察される口腔内映像から発声内容を認識する深層学習器、皮膚運動を顎や喉に添付した加速度センサーから発話を推定する機構、マスクに添付した加速度センサーにより発話を認識する機構を構築し、スマー...

【情報学】人間情報学：人型ロボット／深層学習を含む研究件

【キーワード】オントロジー / インテリジェントサービス / テキストマイニング / 知能ロボット/ (他20件)

【概要】オントロジーとデータマイニングに基づくインテリジェントサービス開発基盤を設計，実装，評価するために，(1)ビッグデータからパターンライブラリをマイニングする系列DM/TMモジュール，(2)ローカルリンクトデータ生成器，(3)リンクトデータクラウド生成器，(4)オントロジーアライメントモジュール（＋アプリケーションオントロジー生成器），(5)AIタスク合成器を個別に設計し実装した後，それらの成果物を...

【情報学】人間情報学：Transfer Learning ／深層学習を含む研究件

【研究代表者】片岡裕雄国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 主任研究員 (70784883)

【キーワード】Deep Learning / Pre-training / Transfer Learning / Fractal Geometry / 画像認識 (他12件)

【概要】自然法則を参考にした数式から画像パターンや教師ラベルを自動生成し画像データセットを構築可能な枠組み「数式ドリブン教師あり学習」を提案した。理論的には事前学習フェーズにおいて実画像の代替となる教師ラベル付きの大規模画像データセットを無限に生成することができる。同枠組みは実画像に対して自動で教師ラベルを付与する自己教師あり学習と類似の枠組みであるが、実画像すらも用いないという点でより困難なタスクに挑戦...

【情報学】人間情報学：Transformer ／深層学習を含む研究件

【研究代表者】原健翔国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 研究員 (70837575)

【キーワード】コンピュータビジョン / 動画像解析 / 行動認識 / 深層学習 / 動画認識 (他7件)

【概要】本研究は，動画像における文脈をモデル化し，文脈を考慮した異常検知技術を確立することを目的としている．文脈については，動画像が時系列的に変化することを踏まえ，空間的な文脈（ある時点でどういう状況か）と時間的な文脈（過去からの変化を踏まえてどのような状況か）という二つの側面からモデル化することを試みる．今年度は(a)空間的な文脈のモデル化及び(b)時間的な文脈のモデル化，(c)文脈にとらわれることなく...

【情報学】人間情報学：メタ学習／深層学習を含む研究件

❏深層学習モデル間の演算体系確立と大規模分散学習への応用(19K22865)

【研究期間】2019-06-28 - 2023-03-31

【研究代表者】井上中順東京工業大学, 情報理工学院, 准教授 (10733397)

【キーワード】深層学習 / メタ学習 / 画像認識 / 分散学習 / 代数学

【概要】２０２１年度は、前年度に引き続き、複数の深層ニューラルネットワークを統合するためのメタ学習法および、学習済みの深層学習モデルの性質を解明するための敵対的攻撃手法の研究を実施した。前者については、話者照合モデルと画像認識モデルの統合を検討したが、音声と画像のデータの違いから、２つの相異なるモデルを統合する損失関数の設計にまだ問題があることが明らかとなり、検討を続けている状態である。音声と画像それぞれ...

【概要】MDL原理に基づく学習理論の深化と応用について研究を行った．記述長最小原理（MDL原理）の基礎については，Barron and Coverの理論（BC理論）の教師あり学習への拡張と，深層学習との関連について考察した．BC理論と確率的コンプレキシティ（SC）を関係づける研究において，目標モデルを非指数型分布族に一般化することに成功した．その他，スパース学習を応用した誤り訂正符号への深層学習の応用やA...

【情報学】人間情報学：パーリンノイズ／深層学習を含む研究件

【研究代表者】片岡裕雄国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 主任研究員 (70784883)

【キーワード】Deep Learning / Pre-training / Transfer Learning / Fractal Geometry / 画像認識 (他12件)

【概要】自然法則を参考にした数式から画像パターンや教師ラベルを自動生成し画像データセットを構築可能な枠組み「数式ドリブン教師あり学習」を提案した。理論的には事前学習フェーズにおいて実画像の代替となる教師ラベル付きの大規模画像データセットを無限に生成することができる。同枠組みは実画像に対して自動で教師ラベルを付与する自己教師あり学習と類似の枠組みであるが、実画像すらも用いないという点でより困難なタスクに挑戦...

【情報学】人間情報学：行動認識／深層学習を含む研究件

【研究代表者】原健翔国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 研究員 (70837575)

【キーワード】コンピュータビジョン / 動画像解析 / 行動認識 / 深層学習 / 動画認識 (他7件)

【概要】本研究は，動画像における文脈をモデル化し，文脈を考慮した異常検知技術を確立することを目的としている．文脈については，動画像が時系列的に変化することを踏まえ，空間的な文脈（ある時点でどういう状況か）と時間的な文脈（過去からの変化を踏まえてどのような状況か）という二つの側面からモデル化することを試みる．今年度は(a)空間的な文脈のモデル化及び(b)時間的な文脈のモデル化，(c)文脈にとらわれることなく...

【情報学】人間情報学：大規模画像データベース／深層学習を含む研究件

【研究代表者】片岡裕雄国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 主任研究員 (70784883)

【キーワード】Deep Learning / Pre-training / Transfer Learning / Fractal Geometry / 画像認識 (他12件)

【概要】自然法則を参考にした数式から画像パターンや教師ラベルを自動生成し画像データセットを構築可能な枠組み「数式ドリブン教師あり学習」を提案した。理論的には事前学習フェーズにおいて実画像の代替となる教師ラベル付きの大規模画像データセットを無限に生成することができる。同枠組みは実画像に対して自動で教師ラベルを付与する自己教師あり学習と類似の枠組みであるが、実画像すらも用いないという点でより困難なタスクに挑戦...

【情報学】人間情報学：教師なし学習／深層学習を含む研究件

【キーワード】自然言語処理 / 知識獲得 / マルチモーダル / マルチメディア / 少量データ学習 (他13件)

【概要】本研究では、画像・動画像等のマルチメディアに言語概念をグラウンディング（記号接地）させ、時空間的な共起関係を手掛かりにさまざまな概念間の関連性を推定し、グラフ構造を有するデータベース（知識グラフ）として獲得する新しいアプローチを提案する。本年度は、大きく分けて以下に示す三つの成果を得た。１．BERTにより辞書データ(Wiktionary)から特徴抽出を行った単語概念と画像領域特徴をアラインメン...

【キーワード】機械翻訳 / ゼロショット学習 / マルチモーダル / 画像認識 / ニューラルネットワーク (他13件)

【概要】本研究では、画像を異言語テキスト対応付けのハブとして活用することで、対訳テキストコーパスを必要とせず、ソース言語・ターゲット言語それぞれの画像付き単一言語ドキュメントのみから学習する機械翻訳手法を実現した。さらに、翻訳の出力多様性の向上や、手法の軽量化によるスケーラビリティの向上など、実用性を高める各種の改良を行った。これらの成果はACL, ICLRをはじめとするトップレベル国際会議に複数採択され...

【情報学】人間情報学：コンピュータビジョン／深層学習を含む研究件

【研究代表者】原健翔国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 研究員 (70837575)

【キーワード】コンピュータビジョン / 動画像解析 / 行動認識 / 深層学習 / 動画認識 (他7件)

【概要】本研究は，動画像における文脈をモデル化し，文脈を考慮した異常検知技術を確立することを目的としている．文脈については，動画像が時系列的に変化することを踏まえ，空間的な文脈（ある時点でどういう状況か）と時間的な文脈（過去からの変化を踏まえてどのような状況か）という二つの側面からモデル化することを試みる．今年度は(a)空間的な文脈のモデル化及び(b)時間的な文脈のモデル化，(c)文脈にとらわれることなく...

【概要】本研究では、２つの命題について取り組んだ。一方は、漫画のデータセットであり、もう一方は、着色を中心とした漫画の新技術の研究である。前者は、109巻、約2万ページ、約50万のアノテーションからなり、研究コミュニティが自由に学術研究に利用できる。後者の新技術では、着色と検索、検出に取り組んだ。着色：たった一枚の参照画像からcGANのトレーニングを行い、同一キャラクタを彩色できることを示した。検索：2種...

【情報学】人間情報学：ユーザインターフェース／深層学習を含む研究件

【キーワード】大規模医療データベース / NDB / 介護レセプト / 深層学習 / データフュージョン (他21件)

【概要】大規模医療データの二次利用はその重要度を増している。本研究の目的は、NDBを解析して疫学研究を実施する事、そして、NDBと他のデータベーを連携して解析する事である。 NDBを用いた研究を実施するうえで、そのデータ構造が複雑であるという課題があった。そこで、本研究では研究者が利用しやすいデータ構造の定義と、NDBから研究データを抽出変換するシステムを独自に開発し、疫学研究を行った。さらに近年注目され...

【情報学】人間情報学：世界諸英語／深層学習を含む研究件

【キーワード】国際コミュニケーション / 世界諸英語 / 認知的脆弱性 / シャドーイング / 深層学習

【情報学】人間情報学：画像カテゴリ／深層学習を含む研究件

【研究代表者】片岡裕雄国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 主任研究員 (70784883)

【キーワード】Deep Learning / Pre-training / Transfer Learning / Fractal Geometry / 画像認識 (他12件)

【概要】自然法則を参考にした数式から画像パターンや教師ラベルを自動生成し画像データセットを構築可能な枠組み「数式ドリブン教師あり学習」を提案した。理論的には事前学習フェーズにおいて実画像の代替となる教師ラベル付きの大規模画像データセットを無限に生成することができる。同枠組みは実画像に対して自動で教師ラベルを付与する自己教師あり学習と類似の枠組みであるが、実画像すらも用いないという点でより困難なタスクに挑戦...

【情報学】人間情報学：動画像解析／深層学習を含む研究件

【研究代表者】原健翔国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 研究員 (70837575)

【キーワード】コンピュータビジョン / 動画像解析 / 行動認識 / 深層学習 / 動画認識 (他7件)

【概要】本研究は，動画像における文脈をモデル化し，文脈を考慮した異常検知技術を確立することを目的としている．文脈については，動画像が時系列的に変化することを踏まえ，空間的な文脈（ある時点でどういう状況か）と時間的な文脈（過去からの変化を踏まえてどのような状況か）という二つの側面からモデル化することを試みる．今年度は(a)空間的な文脈のモデル化及び(b)時間的な文脈のモデル化，(c)文脈にとらわれることなく...

【情報学】人間情報学：動画認識／深層学習を含む研究件

【研究代表者】原健翔国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 研究員 (70837575)

【キーワード】コンピュータビジョン / 動画像解析 / 行動認識 / 深層学習 / 動画認識 (他7件)

【概要】本研究は，動画像における文脈をモデル化し，文脈を考慮した異常検知技術を確立することを目的としている．文脈については，動画像が時系列的に変化することを踏まえ，空間的な文脈（ある時点でどういう状況か）と時間的な文脈（過去からの変化を踏まえてどのような状況か）という二つの側面からモデル化することを試みる．今年度は(a)空間的な文脈のモデル化及び(b)時間的な文脈のモデル化，(c)文脈にとらわれることなく...

【情報学】人間情報学：シーングラフ／深層学習を含む研究件

【研究代表者】原健翔国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 研究員 (70837575)

【キーワード】コンピュータビジョン / 動画像解析 / 行動認識 / 深層学習 / 動画認識 (他7件)

【概要】本研究は，動画像における文脈をモデル化し，文脈を考慮した異常検知技術を確立することを目的としている．文脈については，動画像が時系列的に変化することを踏まえ，空間的な文脈（ある時点でどういう状況か）と時間的な文脈（過去からの変化を踏まえてどのような状況か）という二つの側面からモデル化することを試みる．今年度は(a)空間的な文脈のモデル化及び(b)時間的な文脈のモデル化，(c)文脈にとらわれることなく...

【キーワード】自然言語処理 / 知識獲得 / マルチモーダル / マルチメディア / 少量データ学習 (他13件)

【概要】本研究では、画像・動画像等のマルチメディアに言語概念をグラウンディング（記号接地）させ、時空間的な共起関係を手掛かりにさまざまな概念間の関連性を推定し、グラフ構造を有するデータベース（知識グラフ）として獲得する新しいアプローチを提案する。本年度は、大きく分けて以下に示す三つの成果を得た。１．BERTにより辞書データ(Wiktionary)から特徴抽出を行った単語概念と画像領域特徴をアラインメン...

【情報学】人間情報学：計算神経言語学／深層学習を含む研究件

【概要】本研究のテーマである、機能的連結性データの機械学習・深層学習に関しては、多くの数の論文が完成、出版された。このうちIF付き国際学術論文(査読付き)に絞ると、以下のようになる。Naoki Okamoto, Hiroyuki Akama, 2021. doi:https://doi.org/10.3389/fninf.2021.709179　本研究では、深層ニューラルネットワークの一種であるInvar...

【情報学】人間情報学：感情／深層学習を含む研究件

【概要】本研究では，鑑賞者が経験する美的感情に関する心理的基盤と脳内基盤の双方について，脳機能計測や心理学的実験を用いた研究，脳活動に対する深層学習をもとに美的感情を推定する研究，美術作品の様々な画像的特徴から深層学習を用いて印象評価を推定評価する研究を統合し，これまでの美学理論や美術史の系譜を再考することを目的としている。2021年度は，2020年度に実施したオンラインでの大規模サンプルでのウェブ実験の...

【情報学】人間情報学：文理解／深層学習を含む研究件

【概要】本研究のテーマである、機能的連結性データの機械学習・深層学習に関しては、多くの数の論文が完成、出版された。このうちIF付き国際学術論文(査読付き)に絞ると、以下のようになる。Naoki Okamoto, Hiroyuki Akama, 2021. doi:https://doi.org/10.3389/fninf.2021.709179　本研究では、深層ニューラルネットワークの一種であるInvar...

【情報学】人間情報学：韻律／深層学習を含む研究件

❏多方言音声合成のための地理情報を利用した音韻・アクセントモデリングに関する研究(18K18100)

【キーワード】音声合成 / 方言 / 韻律 / 深層学習 / 自然言語処理

【概要】本研究は，あらゆる日本語方言の音声を人工的に合成することを目的とする．この遂行のために，(1) 一般家庭における収録音声でも頑健に音声合成を構築可能にする技術，(2) 方言の地理情報を使ってアクセントを制御する音声合成方式，(3) アクセントを構築する言語単位を言語知識なしに獲得する方法，(4) 方言アクセントを言語知識なしに獲得する方法，(5) 言語知識なしに方言音声合成を実現する方法，(6) ...

【情報学】人間情報学：魅力／深層学習を含む研究件

【概要】本研究では，鑑賞者が経験する美的感情に関する心理的基盤と脳内基盤の双方について，脳機能計測や心理学的実験を用いた研究，脳活動に対する深層学習をもとに美的感情を推定する研究，美術作品の様々な画像的特徴から深層学習を用いて印象評価を推定評価する研究を統合し，これまでの美学理論や美術史の系譜を再考することを目的としている。2021年度は，2020年度に実施したオンラインでの大規模サンプルでのウェブ実験の...

【情報学】人間情報学：マルチモーダル／深層学習を含む研究件

【キーワード】自然言語処理 / 知識獲得 / マルチモーダル / マルチメディア / 少量データ学習 (他13件)

【概要】本研究では、画像・動画像等のマルチメディアに言語概念をグラウンディング（記号接地）させ、時空間的な共起関係を手掛かりにさまざまな概念間の関連性を推定し、グラフ構造を有するデータベース（知識グラフ）として獲得する新しいアプローチを提案する。本年度は、大きく分けて以下に示す三つの成果を得た。１．BERTにより辞書データ(Wiktionary)から特徴抽出を行った単語概念と画像領域特徴をアラインメン...

【概要】本研究では、２つの命題について取り組んだ。一方は、漫画のデータセットであり、もう一方は、着色を中心とした漫画の新技術の研究である。前者は、109巻、約2万ページ、約50万のアノテーションからなり、研究コミュニティが自由に学術研究に利用できる。後者の新技術では、着色と検索、検出に取り組んだ。着色：たった一枚の参照画像からcGANのトレーニングを行い、同一キャラクタを彩色できることを示した。検索：2種...

【キーワード】機械翻訳 / ゼロショット学習 / マルチモーダル / 画像認識 / ニューラルネットワーク (他13件)

【概要】本研究では、画像を異言語テキスト対応付けのハブとして活用することで、対訳テキストコーパスを必要とせず、ソース言語・ターゲット言語それぞれの画像付き単一言語ドキュメントのみから学習する機械翻訳手法を実現した。さらに、翻訳の出力多様性の向上や、手法の軽量化によるスケーラビリティの向上など、実用性を高める各種の改良を行った。これらの成果はACL, ICLRをはじめとするトップレベル国際会議に複数採択され...

【情報学】人間情報学：美／深層学習を含む研究件

【概要】本研究では，鑑賞者が経験する美的感情に関する心理的基盤と脳内基盤の双方について，脳機能計測や心理学的実験を用いた研究，脳活動に対する深層学習をもとに美的感情を推定する研究，美術作品の様々な画像的特徴から深層学習を用いて印象評価を推定評価する研究を統合し，これまでの美学理論や美術史の系譜を再考することを目的としている。2021年度は，2020年度に実施したオンラインでの大規模サンプルでのウェブ実験の...

【情報学】情報学フロンティア：取引ネットワーク／深層学習を含む研究件

❏大規模取引ネットワークにおける深層学習を用いた取引推薦手法に関する研究(26330344)

【研究テーマ】ウェブ情報学・サービス情報学

【研究代表者】森純一郎東京大学, 政策ビジョン研究センター, 准教授 (30508924)

【キーワード】取引ネットワーク / 機械学習 / ネットワーク分析 / 深層学習 / サプライチェーン

【概要】本研究は、大規模な企業間の取引ネットワークの分析に基づき、ネットワークにおける企業間の新たな提携・連携先の発見支援、および頑健で持続可能なサプライチェーンの構築支援を目的とする。そのために、機械学習手法である深層学習を用いて、企業間の取引に関わる大規模な異種のビッグデータから取引構造の潜在的な特徴量の抽出を行い、取引構造を汎用的にモデル化する手法の研究を行った。その上で実際に取引先の推薦サービスを...

【情報学】情報学フロンティア：スケジューリング／深層学習を含む研究件

【概要】データセンターの運用の自動化のため、データセンターからのデータを取得して仮想空間上に再現する方法と、その仮想空間上で運用ポリシーを最適化する方法を研究した。前者のデータ取得については、機器によるデータフォーマットの違いやデータの用途に依存することなく、様々な運用に役立つ汎用的なデータを多くのデータセンターから収集できる一般的なデータフォーマットと保存形式を定義することに成功した。後者の運用最適化...

【情報学】情報学フロンティア：位置推定／深層学習を含む研究件

【キーワード】作業安全 / 自然言語処理 / 動作認識 / 物体認識 / 階層型Scene Graph (他11件)

【概要】廃炉作業中の危険動作の自動判定手法を開発するため、物体認識と姿勢推定という異なる深層学習モデルの同士を融合し、画像に映る状況をグラフ構造で表現するScene Graph化手法を開発した。また、画像との比較で危険判定の根拠とする作業安全ルールについても、自然言語処理手法とオントロジーモデルとを用いて新たに考案した階層型Scene Graphに自動変換する手法を開発した。このような画像（物体認識と姿勢...

【情報学】情報学フロンティア：情報抽出／深層学習を含む研究件

【研究代表者】岩井原瑞穂早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (40253538)

❏リアルタイム動物行動解析に向けた圧縮動画による半教師あり学習手法の開発(22H03637)

【情報学】情報学フロンティア：半教師付き学習／深層学習を含む研究件

【研究代表者】山本雅人北海道大学, 情報科学研究院, 教授 (40292057)

【キーワード】深層学習 / 半教師あり学習 / 行動分類 / 群行動解析

【概要】深層学習の適用において，膨大な訓練データを作成する作業は非常に高コストである．訓練データ数を削減しながら精度の高いモデルを生成することを目的とし，群知能研究の知見を応用した複数のニューラルネットワークによる半教師あり学習の手法を提案し，いくつかのタスクについて有効性の検証を行なった．提案手法は，特定のタスクにおいて計算量の増大を許容できる場合という制限つきではあるものの，競合手法と同等の精度でモ...

【情報学】情報学フロンティア：敵対的生成ネットワーク／深層学習を含む研究件

【キーワード】物理法則アニメーション / データ駆動法 / 深層学習 / キャラクタアニメーション / 髪アニメーション (他21件)

【概要】本研究の目的は，物理法則アニメーションについて，リアルタイムアニメーションを実現するためのデータ駆動型手法によるアプローチを確立することである．ここでは，物理法則アニメーションの中の研究トピックとして，脆性破壊，髪，人体変形の３つのアニメーションを取り上げ，その計算処理の中でボトルネックとなる処理を深層学習による処理に置き換える，というアプローチを採った．様々な実験を通じて，主に処理の高速化や効率...

【情報学】情報学フロンティア：マルチメディア／深層学習を含む研究件

【キーワード】自然言語処理 / 知識獲得 / マルチモーダル / マルチメディア / 少量データ学習 (他13件)

【概要】本研究では、画像・動画像等のマルチメディアに言語概念をグラウンディング（記号接地）させ、時空間的な共起関係を手掛かりにさまざまな概念間の関連性を推定し、グラフ構造を有するデータベース（知識グラフ）として獲得する新しいアプローチを提案する。本年度は、大きく分けて以下に示す三つの成果を得た。１．BERTにより辞書データ(Wiktionary)から特徴抽出を行った単語概念と画像領域特徴をアラインメン...

【情報学】情報学フロンティア：自律分散協調／深層学習を含む研究件

❏クラウド側とエッジ側機器の動的な協調に基づく自律分散共進化AI基盤技術の研究開発(19H04099)

【概要】エッジノードとクラウドサーバとの間で協調しながら深層学習モデルを随時アップデートするためには、継続的な学習が必要となる。そこで2021年度は継続学習の代表的な手法であるリプレイ技術に着目した。継続学習では、例えば物体検出タスクにおいて、検出対象クラスが時間の経過とともに増加していく時、過去に学習したモデルを生かしながら新たに加わるクラスを学習する。リプレイ技術では過去に用いた学習データの一部を保存...

【情報学】情報学フロンティア：脆性破壊アニメーション／深層学習を含む研究件

【キーワード】物理法則アニメーション / データ駆動法 / 深層学習 / 衣服アニメーション / 脆性破壊アニメーション

【キーワード】物理法則アニメーション / データ駆動法 / 深層学習 / キャラクタアニメーション / 髪アニメーション (他21件)

【概要】本研究の目的は，物理法則アニメーションについて，リアルタイムアニメーションを実現するためのデータ駆動型手法によるアプローチを確立することである．ここでは，物理法則アニメーションの中の研究トピックとして，脆性破壊，髪，人体変形の３つのアニメーションを取り上げ，その計算処理の中でボトルネックとなる処理を深層学習による処理に置き換える，というアプローチを採った．様々な実験を通じて，主に処理の高速化や効率...

【情報学】情報学フロンティア：物理法則アニメーション／深層学習を含む研究件

【キーワード】物理法則アニメーション / データ駆動法 / 深層学習 / 衣服アニメーション / 脆性破壊アニメーション

【キーワード】物理法則アニメーション / データ駆動法 / 深層学習 / キャラクタアニメーション / 髪アニメーション (他21件)

【概要】本研究の目的は，物理法則アニメーションについて，リアルタイムアニメーションを実現するためのデータ駆動型手法によるアプローチを確立することである．ここでは，物理法則アニメーションの中の研究トピックとして，脆性破壊，髪，人体変形の３つのアニメーションを取り上げ，その計算処理の中でボトルネックとなる処理を深層学習による処理に置き換える，というアプローチを採った．様々な実験を通じて，主に処理の高速化や効率...

【情報学】情報学フロンティア：連続空間ゲーム／深層学習を含む研究件

❏連続空間ゲームにおける深層学習を利用した強化学習(18K11600)

【研究代表者】田中哲朗東京大学, 情報基盤センター, 准教授 (60251360)

【キーワード】連続空間ゲーム / 深層学習 / 強化学習

【概要】本研究ではカーリングのような連続状態空間,連続アクション空間を対象にしたゲームについて,効果的な畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の構成法を構築し,連続アクション空間でも可能な探索手法を提案,評価することを目的として,研究を開始した. ネットワーク構造の構築,学習アルゴリズムの設計のために,より簡易化した問題を用いた様々な条件下での大量の実験が必要となり,2018年度に導入したGPU搭載並列...

【情報学】情報学フロンティア：セリフ抽出／深層学習を含む研究件

【概要】ユーザ主導型での高度なマンガ検索を実現することを目的として、機械学習を用いたマンガオブジェクト検出手法及びマンガ要約の自動生成手法の検討を行った。マンガメタデータの対象となるコマ、キャラクタ顔画像、吹出し、セリフの検出にはFaster R-CNNを用いた方式が有効であることが分かった。画像要約には、マンガの登場人物のキャラクタ顔画像検出した後に、クラスタリングによって分類することが必要でありDBS...

【情報学】情報学フロンティア：衣服アニメーション／深層学習を含む研究件

【キーワード】物理法則アニメーション / データ駆動法 / 深層学習 / 衣服アニメーション / 脆性破壊アニメーション

【キーワード】物理法則アニメーション / データ駆動法 / 深層学習 / キャラクタアニメーション / 髪アニメーション (他21件)

【概要】本研究の目的は，物理法則アニメーションについて，リアルタイムアニメーションを実現するためのデータ駆動型手法によるアプローチを確立することである．ここでは，物理法則アニメーションの中の研究トピックとして，脆性破壊，髪，人体変形の３つのアニメーションを取り上げ，その計算処理の中でボトルネックとなる処理を深層学習による処理に置き換える，というアプローチを採った．様々な実験を通じて，主に処理の高速化や効率...

【情報学】情報学フロンティア：オブジェクト認識／深層学習を含む研究件

【概要】ユーザ主導型での高度なマンガ検索を実現することを目的として、機械学習を用いたマンガオブジェクト検出手法及びマンガ要約の自動生成手法の検討を行った。マンガメタデータの対象となるコマ、キャラクタ顔画像、吹出し、セリフの検出にはFaster R-CNNを用いた方式が有効であることが分かった。画像要約には、マンガの登場人物のキャラクタ顔画像検出した後に、クラスタリングによって分類することが必要でありDBS...

【情報学】情報学フロンティア：顔画像検出／深層学習を含む研究件

【概要】ユーザ主導型での高度なマンガ検索を実現することを目的として、機械学習を用いたマンガオブジェクト検出手法及びマンガ要約の自動生成手法の検討を行った。マンガメタデータの対象となるコマ、キャラクタ顔画像、吹出し、セリフの検出にはFaster R-CNNを用いた方式が有効であることが分かった。画像要約には、マンガの登場人物のキャラクタ顔画像検出した後に、クラスタリングによって分類することが必要でありDBS...

【情報学】情報学フロンティア：データ駆動法／深層学習を含む研究件

【キーワード】物理法則アニメーション / データ駆動法 / 深層学習 / 衣服アニメーション / 脆性破壊アニメーション

【キーワード】物理法則アニメーション / データ駆動法 / 深層学習 / キャラクタアニメーション / 髪アニメーション (他21件)

【概要】本研究の目的は，物理法則アニメーションについて，リアルタイムアニメーションを実現するためのデータ駆動型手法によるアプローチを確立することである．ここでは，物理法則アニメーションの中の研究トピックとして，脆性破壊，髪，人体変形の３つのアニメーションを取り上げ，その計算処理の中でボトルネックとなる処理を深層学習による処理に置き換える，というアプローチを採った．様々な実験を通じて，主に処理の高速化や効率...

【情報学】情報学フロンティア：キャラクター検出／深層学習を含む研究件

【概要】ユーザ主導型での高度なマンガ検索を実現することを目的として、機械学習を用いたマンガオブジェクト検出手法及びマンガ要約の自動生成手法の検討を行った。マンガメタデータの対象となるコマ、キャラクタ顔画像、吹出し、セリフの検出にはFaster R-CNNを用いた方式が有効であることが分かった。画像要約には、マンガの登場人物のキャラクタ顔画像検出した後に、クラスタリングによって分類することが必要でありDBS...

【情報学】情報学フロンティア：キャラクター抽出／深層学習を含む研究件

【概要】ユーザ主導型での高度なマンガ検索を実現することを目的として、機械学習を用いたマンガオブジェクト検出手法及びマンガ要約の自動生成手法の検討を行った。マンガメタデータの対象となるコマ、キャラクタ顔画像、吹出し、セリフの検出にはFaster R-CNNを用いた方式が有効であることが分かった。画像要約には、マンガの登場人物のキャラクタ顔画像検出した後に、クラスタリングによって分類することが必要でありDBS...

【情報学】情報学フロンティア：深層強化学習／深層学習を含む研究件

❏環境モデルと戦略の同時学習による深層強化学習(20H04301)

【研究代表者】鶴岡慶雅東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 教授 (50566362)

【キーワード】強化学習 / 深層学習 / ゲーム / 深層強化学習 / モデルベース

【概要】部分観測環境における深層強化学習における報酬設計の問題に対処するため、部分観測環境における教師なし強化学習のアルゴリズムの開発を行った。具体的には、部分観測性に対処するための記憶機構、および相互情報量に基づいた内発的報酬を設計した。本内発的報酬は、観測情報が限られている状態空間を優先的に探索し、有効な記憶を学習することを可能にする。実験では、外部報酬を使用せずに、部分観測環境において有益な方策を学...

【キーワード】軌道最適化 / 深層強化学習 / 動作計画 / 深層学習 / ニューラルネットワーク (他6件)

【概要】本研究では，実ロボットに適用可能な，複雑な軌道を計画する方法を学習することのできる階層型深層強化学習アルゴリズムの開発することを目標としている．本研究においては，タスクを実行するための多様な解を見つけ出し，それぞれをオプションとして使い分けることで，複雑な軌道を計画することを目指す．提案するシステムの実現には，多様な軌道を学習し，一つのニューラルネットワークでモデル化することが必要になる． 3年目...

【情報学】情報学フロンティア：ゲーム／深層学習を含む研究件

❏環境モデルと戦略の同時学習による深層強化学習(20H04301)

【研究代表者】鶴岡慶雅東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 教授 (50566362)

【キーワード】強化学習 / 深層学習 / ゲーム / 深層強化学習 / モデルベース

【概要】部分観測環境における深層強化学習における報酬設計の問題に対処するため、部分観測環境における教師なし強化学習のアルゴリズムの開発を行った。具体的には、部分観測性に対処するための記憶機構、および相互情報量に基づいた内発的報酬を設計した。本内発的報酬は、観測情報が限られている状態空間を優先的に探索し、有効な記憶を学習することを可能にする。実験では、外部報酬を使用せずに、部分観測環境において有益な方策を学...

【情報学】情報学フロンティア：吹出し抽出／深層学習を含む研究件

【概要】ユーザ主導型での高度なマンガ検索を実現することを目的として、機械学習を用いたマンガオブジェクト検出手法及びマンガ要約の自動生成手法の検討を行った。マンガメタデータの対象となるコマ、キャラクタ顔画像、吹出し、セリフの検出にはFaster R-CNNを用いた方式が有効であることが分かった。画像要約には、マンガの登場人物のキャラクタ顔画像検出した後に、クラスタリングによって分類することが必要でありDBS...

【情報学】情報学フロンティア：自動要約／深層学習を含む研究件

【概要】ユーザ主導型での高度なマンガ検索を実現することを目的として、機械学習を用いたマンガオブジェクト検出手法及びマンガ要約の自動生成手法の検討を行った。マンガメタデータの対象となるコマ、キャラクタ顔画像、吹出し、セリフの検出にはFaster R-CNNを用いた方式が有効であることが分かった。画像要約には、マンガの登場人物のキャラクタ顔画像検出した後に、クラスタリングによって分類することが必要でありDBS...

【情報学】情報学フロンティア：コマ抽出／深層学習を含む研究件

【概要】ユーザ主導型での高度なマンガ検索を実現することを目的として、機械学習を用いたマンガオブジェクト検出手法及びマンガ要約の自動生成手法の検討を行った。マンガメタデータの対象となるコマ、キャラクタ顔画像、吹出し、セリフの検出にはFaster R-CNNを用いた方式が有効であることが分かった。画像要約には、マンガの登場人物のキャラクタ顔画像検出した後に、クラスタリングによって分類することが必要でありDBS...

【情報学】情報学フロンティア：強化学習／深層学習を含む研究件

❏小区分61050:知能ロボティクス関連(0)

【概要】部分観測環境における深層強化学習における報酬設計の問題に対処するため、部分観測環境における教師なし強化学習のアルゴリズムの開発を行った。具体的には、部分観測性に対処するための記憶機構、および相互情報量に基づいた内発的報酬を設計した。本内発的報酬は、観測情報が限られている状態空間を優先的に探索し、有効な記憶を学習することを可能にする。実験では、外部報酬を使用せずに、部分観測環境において有益な方策を学...

【キーワード】交通システム / エージェントシミュレーション / 強化学習 / 深層学習 / 信号制御 (他10件)

【概要】本研究では，自動走行車の普及を見越した交通システムの適応進化型制御とサービスの提案をめざした．前者に関しては制御に用いるための交通流状態予測アルゴリズムを提案した．後者に関してはライドシェアサービス車両の配車アルゴリズムを提案し，リアルタイムに応答可能であるかどうかを評価した．またシミュレーションの基盤として交通流のハイブリッドモデル（流体近似モデル＋マルチエージェントモデル）を提案した． ...

【キーワード】軌道最適化 / 深層強化学習 / 動作計画 / 深層学習 / ニューラルネットワーク (他6件)

【概要】本研究では，実ロボットに適用可能な，複雑な軌道を計画する方法を学習することのできる階層型深層強化学習アルゴリズムの開発することを目標としている．本研究においては，タスクを実行するための多様な解を見つけ出し，それぞれをオプションとして使い分けることで，複雑な軌道を計画することを目指す．提案するシステムの実現には，多様な軌道を学習し，一つのニューラルネットワークでモデル化することが必要になる． 3年目...

【情報学】情報学フロンティア：モデルベース／深層学習を含む研究件

❏環境モデルと戦略の同時学習による深層強化学習(20H04301)

【研究代表者】鶴岡慶雅東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 教授 (50566362)

【キーワード】強化学習 / 深層学習 / ゲーム / 深層強化学習 / モデルベース

【概要】部分観測環境における深層強化学習における報酬設計の問題に対処するため、部分観測環境における教師なし強化学習のアルゴリズムの開発を行った。具体的には、部分観測性に対処するための記憶機構、および相互情報量に基づいた内発的報酬を設計した。本内発的報酬は、観測情報が限られている状態空間を優先的に探索し、有効な記憶を学習することを可能にする。実験では、外部報酬を使用せずに、部分観測環境において有益な方策を学...

【情報学】情報学フロンティア：回帰型ニューラルネットワーク／深層学習を含む研究件

【キーワード】深層学習システム / ソフトウエア解析 / ソフトウエアテスト / ソフトウエア修復 / 回帰型ニューラルネットワーク (他11件)

【概要】深層学習(DL)は画像処理、音声認識、自然言語処理、及び囲碁などの応用面で華々しい成功をおさめ、自動運転車やロボットなど、社会基盤に関わる重要な分野での成果が益々期待されている。それと同時に、DLシステムにおける障害が発生する場合、社会に巨大な災害をもたらす可能性があるため、その信頼性と安全性に対する要求が益々高くなっている。本研究では、ステートフル深層学習システム(RNN)に対する系統的解析と修...

【情報学】情報学フロンティア：回帰型ニューラルネットワーク解析／深層学習を含む研究件

【キーワード】深層学習システム / ソフトウエア解析 / ソフトウエアテスト / ソフトウエア修復 / 回帰型ニューラルネットワーク (他11件)

【概要】深層学習(DL)は画像処理、音声認識、自然言語処理、及び囲碁などの応用面で華々しい成功をおさめ、自動運転車やロボットなど、社会基盤に関わる重要な分野での成果が益々期待されている。それと同時に、DLシステムにおける障害が発生する場合、社会に巨大な災害をもたらす可能性があるため、その信頼性と安全性に対する要求が益々高くなっている。本研究では、ステートフル深層学習システム(RNN)に対する系統的解析と修...

【情報学】情報学フロンティア：離散構造／深層学習を含む研究件

【キーワード】機械学習 / 生成モデル / 学習アルゴリズム / 表形式 / データ拡張 (他14件)

【概要】近年機械学習分野における生成モデルの発展は目覚ましく，現実的に存在しない人の画像や動画などが人の目には区別がつかないレベルまでになっている．しかし，そのような生成モデルの学習は，通常の識別モデルの学習とは異なり，目的関数の最適化の難しさに起因する学習の不安定性や生成物の評価の難しさに起因する定式化の非自明さなどが相まって，学習手法には多くのヒューリスティックスを要する場合が多い．本研究では，学習の...

【情報学】情報学フロンティア：知能ソフトウェア解析／深層学習を含む研究件

【キーワード】深層学習システム / ソフトウエア解析 / ソフトウエアテスト / ソフトウエア修復 / 回帰型ニューラルネットワーク (他11件)

【概要】深層学習(DL)は画像処理、音声認識、自然言語処理、及び囲碁などの応用面で華々しい成功をおさめ、自動運転車やロボットなど、社会基盤に関わる重要な分野での成果が益々期待されている。それと同時に、DLシステムにおける障害が発生する場合、社会に巨大な災害をもたらす可能性があるため、その信頼性と安全性に対する要求が益々高くなっている。本研究では、ステートフル深層学習システム(RNN)に対する系統的解析と修...

【情報学】情報学フロンティア：計算機システム／深層学習を含む研究件

【キーワード】ニューラルネットワーク / 雑音畳み込み / FPGA / AI / 深層学習 (他12件)

【概要】白色雑音回路の設計方法は様々あるが、書き換え可能なFPGAをプロトタイプとして選択し、FPGAの基本構成要素であるLUTを使った雑音回路を採用した。今年度は佐野研究グループでは、FPGAを用いた雑音畳み込みをはじめとするニューラルネットワーク回路を回路構成要素であるLUTやDSPブロックに効率よくマッピングする手法について研究開発した。また、FPGAに開発したニューラルネットワークを実装して、その...

【キーワード】FPGA / Radio Telescope / Digital Signal / Spectrometer / FFT (他16件)

【概要】分光器の演算順序を入換えたアルゴリズムと剰余数系(Residue Number System: RNS)を適用したFFTを既存設備であるROACH2ボードに実装し, CASPERが公開している既存の分光器と比較して, 50倍の帯域・16384倍の分解能を持つ分光器を実現した. 観測後のデータ分類器をCNN(Convolutional Neural Network)を対象としてハードウェア化した. ...

【情報学】情報学フロンティア：異種アーキテクチャ／深層学習を含む研究件

【キーワード】並列処理 / 機械学習 / 異種アーキテクチャ / メモリ階層 / プログラミング (他10件)

【概要】以下の研究項目について研究を推進した。 (a) 演算カーネルレベルのマルチコア/SIMD並列性の活用：本項目ではまず、ドメイン特化型言語(DSL)Halideにより、反復をまたぐブロッキング技術を含めたステンシルカーネルを対象とし、開発コストの低減とCPU/GPU上の高性能の両立が可能であることを示した。そしてハンドコーディングしたカーネルとの性能比較を行った。その中途成果について情報処理学会SW...

【情報学】情報学フロンティア：ソフトウェア解析／深層学習を含む研究件

【キーワード】深層学習システム / ソフトウエア解析 / ソフトウエアテスト / ソフトウエア修復 / 回帰型ニューラルネットワーク (他11件)

【概要】深層学習(DL)は画像処理、音声認識、自然言語処理、及び囲碁などの応用面で華々しい成功をおさめ、自動運転車やロボットなど、社会基盤に関わる重要な分野での成果が益々期待されている。それと同時に、DLシステムにおける障害が発生する場合、社会に巨大な災害をもたらす可能性があるため、その信頼性と安全性に対する要求が益々高くなっている。本研究では、ステートフル深層学習システム(RNN)に対する系統的解析と修...

【情報学】情報学フロンティア：ソフトウェア工学／深層学習を含む研究件

【キーワード】深層学習システム / ソフトウエア解析 / ソフトウエアテスト / ソフトウエア修復 / 回帰型ニューラルネットワーク (他11件)

【概要】深層学習(DL)は画像処理、音声認識、自然言語処理、及び囲碁などの応用面で華々しい成功をおさめ、自動運転車やロボットなど、社会基盤に関わる重要な分野での成果が益々期待されている。それと同時に、DLシステムにおける障害が発生する場合、社会に巨大な災害をもたらす可能性があるため、その信頼性と安全性に対する要求が益々高くなっている。本研究では、ステートフル深層学習システム(RNN)に対する系統的解析と修...

【情報学】情報学フロンティア：ソフトウェア修復／深層学習を含む研究件

【キーワード】深層学習システム / ソフトウエア解析 / ソフトウエアテスト / ソフトウエア修復 / 回帰型ニューラルネットワーク (他11件)

【概要】深層学習(DL)は画像処理、音声認識、自然言語処理、及び囲碁などの応用面で華々しい成功をおさめ、自動運転車やロボットなど、社会基盤に関わる重要な分野での成果が益々期待されている。それと同時に、DLシステムにおける障害が発生する場合、社会に巨大な災害をもたらす可能性があるため、その信頼性と安全性に対する要求が益々高くなっている。本研究では、ステートフル深層学習システム(RNN)に対する系統的解析と修...

【情報学】情報学フロンティア：並列処理／深層学習を含む研究件

【キーワード】並列処理 / 機械学習 / 異種アーキテクチャ / メモリ階層 / プログラミング (他10件)

【概要】以下の研究項目について研究を推進した。 (a) 演算カーネルレベルのマルチコア/SIMD並列性の活用：本項目ではまず、ドメイン特化型言語(DSL)Halideにより、反復をまたぐブロッキング技術を含めたステンシルカーネルを対象とし、開発コストの低減とCPU/GPU上の高性能の両立が可能であることを示した。そしてハンドコーディングしたカーネルとの性能比較を行った。その中途成果について情報処理学会SW...

【情報学】情報学フロンティア：組込みシステム／深層学習を含む研究件

【キーワード】ニューラルネットワーク / 雑音畳み込み / FPGA / AI / 深層学習 (他12件)

【概要】白色雑音回路の設計方法は様々あるが、書き換え可能なFPGAをプロトタイプとして選択し、FPGAの基本構成要素であるLUTを使った雑音回路を採用した。今年度は佐野研究グループでは、FPGAを用いた雑音畳み込みをはじめとするニューラルネットワーク回路を回路構成要素であるLUTやDSPブロックに効率よくマッピングする手法について研究開発した。また、FPGAに開発したニューラルネットワークを実装して、その...

【情報学】情報学フロンティア：機械学習工学／深層学習を含む研究件

【キーワード】深層学習システム / ソフトウエア解析 / ソフトウエアテスト / ソフトウエア修復 / 回帰型ニューラルネットワーク (他11件)

【概要】深層学習(DL)は画像処理、音声認識、自然言語処理、及び囲碁などの応用面で華々しい成功をおさめ、自動運転車やロボットなど、社会基盤に関わる重要な分野での成果が益々期待されている。それと同時に、DLシステムにおける障害が発生する場合、社会に巨大な災害をもたらす可能性があるため、その信頼性と安全性に対する要求が益々高くなっている。本研究では、ステートフル深層学習システム(RNN)に対する系統的解析と修...

【情報学】情報学フロンティア：機械学習品質保証／深層学習を含む研究件

【キーワード】深層学習システム / ソフトウエア解析 / ソフトウエアテスト / ソフトウエア修復 / 回帰型ニューラルネットワーク (他11件)

【概要】深層学習(DL)は画像処理、音声認識、自然言語処理、及び囲碁などの応用面で華々しい成功をおさめ、自動運転車やロボットなど、社会基盤に関わる重要な分野での成果が益々期待されている。それと同時に、DLシステムにおける障害が発生する場合、社会に巨大な災害をもたらす可能性があるため、その信頼性と安全性に対する要求が益々高くなっている。本研究では、ステートフル深層学習システム(RNN)に対する系統的解析と修...

【情報学】情報学フロンティア：深層学習システム／深層学習を含む研究件

【キーワード】深層学習システム / ソフトウエア解析 / ソフトウエアテスト / ソフトウエア修復 / 回帰型ニューラルネットワーク (他11件)

【概要】深層学習(DL)は画像処理、音声認識、自然言語処理、及び囲碁などの応用面で華々しい成功をおさめ、自動運転車やロボットなど、社会基盤に関わる重要な分野での成果が益々期待されている。それと同時に、DLシステムにおける障害が発生する場合、社会に巨大な災害をもたらす可能性があるため、その信頼性と安全性に対する要求が益々高くなっている。本研究では、ステートフル深層学習システム(RNN)に対する系統的解析と修...

【情報学】情報学フロンティア：FPGA ／深層学習を含む研究件

【研究代表者】池永剛早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (90367178)

【キーワード】映像認識 / 超高速超低遅延システム / FPGA / ハードウェアアーキテクチャ / FA検査 (他12件)

【概要】インタラクティブ応用のための次世代映像センシングのコアとなる、超高速（1000fps）、超低遅延(1から2ミリ秒)映像認識システム実現のための基盤技術創出を行うことを目的として、様々な映像センシングシステム実現の鍵となる、画像の特徴を用いたマッチング、追跡、分類の３つの基本処理に対し、実環境下で高い精度が得られる超高速・超低遅延向き映像認識アルゴリズム構成法とそれに基づくハードウェアアーキテクチャ...

【キーワード】ニューラルネットワーク / 雑音畳み込み / FPGA / AI / 深層学習 (他12件)

【概要】白色雑音回路の設計方法は様々あるが、書き換え可能なFPGAをプロトタイプとして選択し、FPGAの基本構成要素であるLUTを使った雑音回路を採用した。今年度は佐野研究グループでは、FPGAを用いた雑音畳み込みをはじめとするニューラルネットワーク回路を回路構成要素であるLUTやDSPブロックに効率よくマッピングする手法について研究開発した。また、FPGAに開発したニューラルネットワークを実装して、その...

【キーワード】FPGA / Radio Telescope / Digital Signal / Spectrometer / FFT (他16件)

【概要】分光器の演算順序を入換えたアルゴリズムと剰余数系(Residue Number System: RNS)を適用したFFTを既存設備であるROACH2ボードに実装し, CASPERが公開している既存の分光器と比較して, 50倍の帯域・16384倍の分解能を持つ分光器を実現した. 観測後のデータ分類器をCNN(Convolutional Neural Network)を対象としてハードウェア化した. ...

【情報学】情報学フロンティア：マルチコア／深層学習を含む研究件

【キーワード】並列処理 / 機械学習 / 異種アーキテクチャ / メモリ階層 / プログラミング (他10件)

【概要】以下の研究項目について研究を推進した。 (a) 演算カーネルレベルのマルチコア/SIMD並列性の活用：本項目ではまず、ドメイン特化型言語(DSL)Halideにより、反復をまたぐブロッキング技術を含めたステンシルカーネルを対象とし、開発コストの低減とCPU/GPU上の高性能の両立が可能であることを示した。そしてハンドコーディングしたカーネルとの性能比較を行った。その中途成果について情報処理学会SW...

【情報学】情報学フロンティア：GUI ／深層学習を含む研究件

【キーワード】着床前胚 / 4Dイメージング / 力学モデル / 系譜解析 / トラッキング (他21件)

【概要】本研究では、哺乳類着床前胚の発生系譜を定量的に解析する手法の構築を目指し、画像解析技術・統計解析技術・シミュレーション技術の構築を行った。画像解析では、胚内の細胞を同定する手法を改良し、最終的にはそこから得られたデータを用いた深層画像解析法の提案を行った。系譜統計解析では、細胞の分裂待ち時間などから細胞の潜在情報を推定する手法を提案した。そして、胚内の細胞における力学的相互作用と発生プロセスの再...

【情報学】情報学フロンティア：仮想化技術／深層学習を含む研究件

❏深層学習と仮想化技術の融合によるバンキングマルウェア対策(20K21788)

【研究代表者】品川高廣東京大学, 情報基盤センター, 准教授 (40361745)

【キーワード】仮想化技術 / セキュリティ / 深層学習 / 機械学習 / マルウェア

【概要】本研究では、深層学習と仮想化技術を融合したバンキングマルウェア対策に関する研究をおこなった。バンキングマルウェアには亜種が多いという特徴を活用して、深層学習により高い精度で亜種の分類をおこなうことができる手法を研究した。また、仮想化技術との融合を目指して、仮想化技術で取得可能なバイナリレベルでのデータからマルウェア画像を生成して検知可能な技術に関する研究をおこなった。秘匿化対策のためのラベルの工夫...

【情報学】情報学フロンティア：構文解析／深層学習を含む研究件

【キーワード】自然言語処理 / 機械学習 / ニューラルネットワーク / 深層学習 / 句の表現 (他9件)

【概要】本研究プロジェクトの目的はあらゆる句を正規化であるが、それを行うためには、様々な言語表現によって記述される名詞句や動詞句間の類似性を数値的に表現できる必要がある。近年、そのような手法として、word2vecをはじめとする単語の分散表現の自動学習手法が注目を集めているが、我々はそれをさらに発展させ、「形容詞＋名詞句」や「主語＋動詞＋目的語」といった句の分散表現を、構文解析済みの大量のテキストから自...

【情報学】情報学フロンティア：メモリ階層／深層学習を含む研究件

【キーワード】並列処理 / 機械学習 / 異種アーキテクチャ / メモリ階層 / プログラミング (他10件)

【概要】以下の研究項目について研究を推進した。 (a) 演算カーネルレベルのマルチコア/SIMD並列性の活用：本項目ではまず、ドメイン特化型言語(DSL)Halideにより、反復をまたぐブロッキング技術を含めたステンシルカーネルを対象とし、開発コストの低減とCPU/GPU上の高性能の両立が可能であることを示した。そしてハンドコーディングしたカーネルとの性能比較を行った。その中途成果について情報処理学会SW...

【情報学】情報学フロンティア：サイバーフィジカルシステム／深層学習を含む研究件

【概要】データセンターの運用の自動化のため、データセンターからのデータを取得して仮想空間上に再現する方法と、その仮想空間上で運用ポリシーを最適化する方法を研究した。前者のデータ取得については、機器によるデータフォーマットの違いやデータの用途に依存することなく、様々な運用に役立つ汎用的なデータを多くのデータセンターから収集できる一般的なデータフォーマットと保存形式を定義することに成功した。後者の運用最適化...

【情報学】情報学フロンティア：局所性／深層学習を含む研究件

【キーワード】並列処理 / 機械学習 / 異種アーキテクチャ / メモリ階層 / プログラミング (他10件)

【概要】以下の研究項目について研究を推進した。 (a) 演算カーネルレベルのマルチコア/SIMD並列性の活用：本項目ではまず、ドメイン特化型言語(DSL)Halideにより、反復をまたぐブロッキング技術を含めたステンシルカーネルを対象とし、開発コストの低減とCPU/GPU上の高性能の両立が可能であることを示した。そしてハンドコーディングしたカーネルとの性能比較を行った。その中途成果について情報処理学会SW...

【情報学】情報学フロンティア：動的適応系／深層学習を含む研究件

【キーワード】進化計算 / 遺伝的アルゴリズム / 遺伝的プログラミング / ニューロ進化 / 深層学習 (他11件)

【概要】本研究ではモジュラ性を有するニューロ進化の有用性を検証した．検証法としては，各種ベンチマーク問題に適用した進化の結果に関して階層的な繰り返し構造が得られるかを解析した．モジュラ性によって，ニューロ進化の時間的な発達過程で情報が再利用でき，新しい構造を展開できると期待される．それにより，従来の人工物設計に伴う困難さ（部分解から全体の解が適切に得られない点や環境の変化にロバストに適応できない点）の解決...

【情報学】情報学フロンティア：高速ランダムパターン生成／深層学習を含む研究件

【キーワード】リザバーコンピューティング / 深層学習 / ニューラルネットワーク / ダイナミカルシステム / 波動カオス (他10件)

【概要】本研究の目的の一つは，柔軟で高度な並列分散処理機能を光の物理現象に担わせることで認識・予測処理を高効率かつ高速に実行する光情報処理系を提案・実証することである。昨年度，光による仮想的な空間連続的ニューラルネット（光ニューラルフィールド）の概念を導入し，光ニューラルフィールドを生成するシリコンチップを製作した。これにより光ニューラルフィールドによる大容量のリザバー計算が可能となった。今年度は，カオス...

【情報学】情報学フロンティア：動力学系解析／深層学習を含む研究件

【キーワード】進化計算 / 深層学習 / ニューロ進化 / 動力学的解析 / 複雑系モデル (他8件)

【概要】本年度の研究では，スケーラビリティを考慮しながら，ディープニューロ進化におけるモチーフ構造（遺伝子型）と機能（表現型）の因果関係を導出する手法の実現を試みた．このメカニズムの解明は，モチーフ性を制御して機能創発を的確に導くための理論的基盤となる．具体的には，ディープニューロ進化の基本的なデータ構造であるグラフや木構造のような離散構造に対して，統計的学習・非線形力学系解析や代数的学習手法を利用して...

【情報学】情報学フロンティア：動力学的解析／深層学習を含む研究件

【キーワード】進化計算 / 深層学習 / ニューロ進化 / 動力学的解析 / 複雑系モデル (他8件)

【概要】本年度の研究では，スケーラビリティを考慮しながら，ディープニューロ進化におけるモチーフ構造（遺伝子型）と機能（表現型）の因果関係を導出する手法の実現を試みた．このメカニズムの解明は，モチーフ性を制御して機能創発を的確に導くための理論的基盤となる．具体的には，ディープニューロ進化の基本的なデータ構造であるグラフや木構造のような離散構造に対して，統計的学習・非線形力学系解析や代数的学習手法を利用して...

【情報学】情報学フロンティア：重要文抽出／深層学習を含む研究件

【研究代表者】古月敬之早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (50294905)

【概要】本研究では、ディープラーニング技術に基づいた高度な関係性を抽出することができる高性能な合成関係ネットワークの構築と、GPUを用いた並列計算技術によるCNN、LSTM、GANの効率的なディープラーニングアルゴリズムの開発を行い、さらにこれらの技術をベースにしてテキスト文書の特徴抽出・関係分析の手法の開発を行う。これにより金融等のニュースを解析し、Bullet Pointsに基づいた金融等のニュース自...

【情報学】情報学フロンティア：複雑系モデル／深層学習を含む研究件

【キーワード】進化計算 / 深層学習 / ニューロ進化 / 動力学的解析 / 複雑系モデル (他8件)

【概要】本年度の研究では，スケーラビリティを考慮しながら，ディープニューロ進化におけるモチーフ構造（遺伝子型）と機能（表現型）の因果関係を導出する手法の実現を試みた．このメカニズムの解明は，モチーフ性を制御して機能創発を的確に導くための理論的基盤となる．具体的には，ディープニューロ進化の基本的なデータ構造であるグラフや木構造のような離散構造に対して，統計的学習・非線形力学系解析や代数的学習手法を利用して...

【情報学】情報学フロンティア：力学系解析／深層学習を含む研究件

【キーワード】進化計算 / 遺伝的アルゴリズム / 遺伝的プログラミング / ニューロ進化 / 深層学習 (他11件)

【概要】本研究ではモジュラ性を有するニューロ進化の有用性を検証した．検証法としては，各種ベンチマーク問題に適用した進化の結果に関して階層的な繰り返し構造が得られるかを解析した．モジュラ性によって，ニューロ進化の時間的な発達過程で情報が再利用でき，新しい構造を展開できると期待される．それにより，従来の人工物設計に伴う困難さ（部分解から全体の解が適切に得られない点や環境の変化にロバストに適応できない点）の解決...

【情報学】情報学フロンティア：確率的最適化／深層学習を含む研究件

【キーワード】深層学習 / カーネル法 / 汎化誤差解析 / ノンパラメトリック統計 / モデル圧縮 (他14件)

【概要】深層学習は現在機械学習でも中心的な役割を果たしており，多くのタスクで高い性能を示している．一方で，その原理への理論的理解は進んでおらず，ブラックボックス化しているのが研究開始当初の状況であった．その状況を改善するために，本研究では深層学習の原理解明に関して以下の研究成果を得た．(1) カーネル法的視点による深層学習の圧縮型汎化誤差解析，(2) 統計自由度による最適なモデル構造の探索とモデル圧縮への...

【キーワード】構造的正則化 / テンソルモデリング / ベイズ推定 / 再生核ヒルベルト空間 / ガウシアンプロセス (他21件)

【概要】近年あらゆる分野において扱うデータは急速に大規模化している．また同時に，巨大なデータは内在的に多様な構造を有するようにもなってきている．そのような多量かつ多様なデータを扱うため，構造的スパース性に着目し，それを利用した推定方法を体系的に提案・分析した．そのため，構造的正則化学習と呼ばれる学習方法を高速に解くための確率的最適化手法として，確率的交互方向乗数法を提案した．また，テンソルモデリングと呼...

【情報学】情報学フロンティア：最適化／深層学習を含む研究件

【キーワード】最適化 / 多様体 / 確率的勾配法 / 最適輸送問題 / Wasserstein距離 (他11件)

【概要】本研究では，ビッグデータを用いた実応用における品質精度と処理量効率性の大幅な向上を達成することを目指してリーマン多様体最適化手法に着目し，スケーラブルな非線形非凸多様体最適化手法について研究した．幾何的（多様体）制約付き深層学習のための深層学習確率的勾配法，二次最適性を実現する非厳密信頼領域，またそれらの応用について研究した．さらに，最適輸送問題の最適化手法とその応用について研究した． ...

【概要】データセンターの運用の自動化のため、データセンターからのデータを取得して仮想空間上に再現する方法と、その仮想空間上で運用ポリシーを最適化する方法を研究した。前者のデータ取得については、機器によるデータフォーマットの違いやデータの用途に依存することなく、様々な運用に役立つ汎用的なデータを多くのデータセンターから収集できる一般的なデータフォーマットと保存形式を定義することに成功した。後者の運用最適化...

【情報学】情報学フロンティア：圧縮センシング／深層学習を含む研究件

【概要】MDL原理に基づく学習理論の深化と応用について研究を行った．記述長最小原理（MDL原理）の基礎については，Barron and Coverの理論（BC理論）の教師あり学習への拡張と，深層学習との関連について考察した．BC理論と確率的コンプレキシティ（SC）を関係づける研究において，目標モデルを非指数型分布族に一般化することに成功した．その他，スパース学習を応用した誤り訂正符号への深層学習の応用やA...

【情報学】情報学フロンティア：計算論的精神医学／深層学習を含む研究件

❏人工知能技術と疾患横断的・次元的アプローチに基づく精神障害の計算論的診断学の創出(20H00625)

【研究代表者】山下祐一国立研究開発法人国立精神・神経医療研究センター, 神経研究所疾病研究第七部, 室長 (40584131)

【キーワード】計算論的精神医学 / 人工知能 / 精神障害 / 深層学習 / ニューラルネットワーク (他6件)

【概要】本研究は、精神障害に関する症状・神経生理・認知行動のビッグデータに対して、疾患横断的・次元的アプローチに基づいて、機械学習・AI技術を含む計算論的精神医学の手法を適用することで、既存の精神障害カテゴリーには基づかない新しい表現型：症候学的タイプ、バイオタイプ、計算論的表現型の抽出を試みている。また、深層学習・データ融合技術を用いて、各水準の表現型を媒介するメカニズムを明らかにすることで、精神障害の...

【情報学】情報学フロンティア：認知ロボティクス／深層学習を含む研究件

【キーワード】深層学習 / 予測学習 / マルチモーダル / 動作プリミティブ / RTミドルウェア (他16件)

【概要】近年，深層学習が多様な領域で利用されているが，その適用範囲は電子化されたデータ処理に特化されており，実世界での作業性が十分に得られていない．一方，ロボットを用いた生活支援が強く期待されている．近年は，汎用型のロボットOSを利用した多機能型汎用ロボットの可能性が着目されている．そこで本研究では，ロボットOSと深層学習を用いたロボット動作学習を実現し，ロボットの知能化と開発コスト削減を行った．具体的...

【情報学】情報学フロンティア：プランニング／深層学習を含む研究件

【キーワード】オントロジー / インテリジェントサービス / テキストマイニング / 知能ロボット/ (他20件)

【概要】オントロジーとデータマイニングに基づくインテリジェントサービス開発基盤を設計，実装，評価するために，(1)ビッグデータからパターンライブラリをマイニングする系列DM/TMモジュール，(2)ローカルリンクトデータ生成器，(3)リンクトデータクラウド生成器，(4)オントロジーアライメントモジュール（＋アプリケーションオントロジー生成器），(5)AIタスク合成器を個別に設計し実装した後，それらの成果物を...

【情報学】情報学フロンティア：ダイナミカルシステム／深層学習を含む研究件

【キーワード】リザバーコンピューティング / 深層学習 / ニューラルネットワーク / ダイナミカルシステム / 波動カオス (他10件)

【概要】本研究の目的の一つは，柔軟で高度な並列分散処理機能を光の物理現象に担わせることで認識・予測処理を高効率かつ高速に実行する光情報処理系を提案・実証することである。昨年度，光による仮想的な空間連続的ニューラルネット（光ニューラルフィールド）の概念を導入し，光ニューラルフィールドを生成するシリコンチップを製作した。これにより光ニューラルフィールドによる大容量のリザバー計算が可能となった。今年度は，カオス...

【情報学】情報学フロンティア：ベイズ統計／深層学習を含む研究件

【キーワード】構造的正則化 / テンソルモデリング / ベイズ推定 / 再生核ヒルベルト空間 / ガウシアンプロセス (他21件)

【概要】近年あらゆる分野において扱うデータは急速に大規模化している．また同時に，巨大なデータは内在的に多様な構造を有するようにもなってきている．そのような多量かつ多様なデータを扱うため，構造的スパース性に着目し，それを利用した推定方法を体系的に提案・分析した．そのため，構造的正則化学習と呼ばれる学習方法を高速に解くための確率的最適化手法として，確率的交互方向乗数法を提案した．また，テンソルモデリングと呼...

【情報学】情報学フロンティア：情報理論／深層学習を含む研究件

【概要】放射線治療におけるCone-beam CT（CBCT）は、画像誘導放射線治療において照射の位置照合に使用されているが、治療効果を向上させるために様々な発展的利用が期待されている。CBCTはコーン状の線束を用いることから散乱線によるノイズが顕著であり、画質改善はその有効利用において必須の要素技術である。本研究は深層学習を用いてCBCTを画質改善し、その発展的利用法を検討するとともに、画質改善技術を他...

【概要】MDL原理に基づく学習理論の深化と応用について研究を行った．記述長最小原理（MDL原理）の基礎については，Barron and Coverの理論（BC理論）の教師あり学習への拡張と，深層学習との関連について考察した．BC理論と確率的コンプレキシティ（SC）を関係づける研究において，目標モデルを非指数型分布族に一般化することに成功した．その他，スパース学習を応用した誤り訂正符号への深層学習の応用やA...

【情報学】情報学フロンティア：遺伝的プログラミング／深層学習を含む研究件

【キーワード】進化計算 / 遺伝的アルゴリズム / 遺伝的プログラミング / ニューロ進化 / 深層学習 (他11件)

【概要】本研究ではモジュラ性を有するニューロ進化の有用性を検証した．検証法としては，各種ベンチマーク問題に適用した進化の結果に関して階層的な繰り返し構造が得られるかを解析した．モジュラ性によって，ニューロ進化の時間的な発達過程で情報が再利用でき，新しい構造を展開できると期待される．それにより，従来の人工物設計に伴う困難さ（部分解から全体の解が適切に得られない点や環境の変化にロバストに適応できない点）の解決...

【情報学】情報学フロンティア：畳込みニューラルネットワーク／深層学習を含む研究件

【研究代表者】鎌田清一郎早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (00204602)

【キーワード】画像検索 / 画像認識 / スパースグラフ / ニューラルネットワーク / ビジュアルビッグデータ (他17件)

【概要】ビジュアルメディアのビッグデータ（以下、ビジュアルビッグデータとする）を利活用し、画像の検索および認識に関する研究において、できるだけ計算量を削減するための情報理論における圧縮可能性について再検討し、高精度かつ高速な画像検索および認識の方法論を確立した。特に近年注目をされているディープラーニングとの融合により、顔のビジュアルビッグデータを基にしてスパースグラフニューラルネットワークという新たな研究...

【情報学】情報学フロンティア：波動カオス／深層学習を含む研究件

【キーワード】リザバーコンピューティング / 深層学習 / ニューラルネットワーク / ダイナミカルシステム / 波動カオス (他10件)

【概要】本研究の目的の一つは，柔軟で高度な並列分散処理機能を光の物理現象に担わせることで認識・予測処理を高効率かつ高速に実行する光情報処理系を提案・実証することである。昨年度，光による仮想的な空間連続的ニューラルネット（光ニューラルフィールド）の概念を導入し，光ニューラルフィールドを生成するシリコンチップを製作した。これにより光ニューラルフィールドによる大容量のリザバー計算が可能となった。今年度は，カオス...

【情報学】情報学フロンティア：創発デザイン／深層学習を含む研究件

【キーワード】進化計算 / 遺伝的アルゴリズム / 遺伝的プログラミング / ニューロ進化 / 深層学習 (他11件)

【概要】本研究ではモジュラ性を有するニューロ進化の有用性を検証した．検証法としては，各種ベンチマーク問題に適用した進化の結果に関して階層的な繰り返し構造が得られるかを解析した．モジュラ性によって，ニューロ進化の時間的な発達過程で情報が再利用でき，新しい構造を展開できると期待される．それにより，従来の人工物設計に伴う困難さ（部分解から全体の解が適切に得られない点や環境の変化にロバストに適応できない点）の解決...

【情報学】情報学フロンティア：言語モデル／深層学習を含む研究件

【研究代表者】古月敬之早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (50294905)

【概要】本研究では、ディープラーニング技術に基づいた高度な関係性を抽出することができる高性能な合成関係ネットワークの構築と、GPUを用いた並列計算技術によるCNN、LSTM、GANの効率的なディープラーニングアルゴリズムの開発を行い、さらにこれらの技術をベースにしてテキスト文書の特徴抽出・関係分析の手法の開発を行う。これにより金融等のニュースを解析し、Bullet Pointsに基づいた金融等のニュース自...

【情報学】情報学フロンティア：関連分析／深層学習を含む研究件

【研究代表者】古月敬之早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (50294905)

【概要】本研究では、ディープラーニング技術に基づいた高度な関係性を抽出することができる高性能な合成関係ネットワークの構築と、GPUを用いた並列計算技術によるCNN、LSTM、GANの効率的なディープラーニングアルゴリズムの開発を行い、さらにこれらの技術をベースにしてテキスト文書の特徴抽出・関係分析の手法の開発を行う。これにより金融等のニュースを解析し、Bullet Pointsに基づいた金融等のニュース自...

【情報学】情報学フロンティア：テキスト解析／深層学習を含む研究件

【研究代表者】古月敬之早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (50294905)

【概要】本研究では、ディープラーニング技術に基づいた高度な関係性を抽出することができる高性能な合成関係ネットワークの構築と、GPUを用いた並列計算技術によるCNN、LSTM、GANの効率的なディープラーニングアルゴリズムの開発を行い、さらにこれらの技術をベースにしてテキスト文書の特徴抽出・関係分析の手法の開発を行う。これにより金融等のニュースを解析し、Bullet Pointsに基づいた金融等のニュース自...

【情報学】情報学フロンティア：光ニューラルネットワーク／深層学習を含む研究件

【キーワード】リザバーコンピューティング / 深層学習 / ニューラルネットワーク / ダイナミカルシステム / 波動カオス (他10件)

【概要】本研究の目的の一つは，柔軟で高度な並列分散処理機能を光の物理現象に担わせることで認識・予測処理を高効率かつ高速に実行する光情報処理系を提案・実証することである。昨年度，光による仮想的な空間連続的ニューラルネット（光ニューラルフィールド）の概念を導入し，光ニューラルフィールドを生成するシリコンチップを製作した。これにより光ニューラルフィールドによる大容量のリザバー計算が可能となった。今年度は，カオス...

【情報学】情報学フロンティア：深層ニューラルネットワーク／深層学習を含む研究件

【キーワード】微気象予測 / 超解像 / 深層学習 / 乱流熱物質拡散 / 数値シミュレーション (他9件)

【概要】2021年度は、過年度に実施した複数のLarge-eddy simulation(LES)、つまり微気象シミュレーションから得られた学習データセットを用いて物理超解像の適用を拡大した。なお、微気象LESの対象領域として、東京都中心部、大阪市中心部を中心としつつ、さらに仙台市中心部に関してもデータセット構築を開始した。また、これまでに気温というスカラー量の超解像の実現に成功していたが、風速というベク...

❏深層ニューラルネットワークによる深層準線形サポートベクターマシンの構築と応用(17K06506)

【研究代表者】古月敬之早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (50294905)

【キーワード】深層ニューラルネットワーク / サポートベクターマシン / 深層学習 / 機械学習 / パターン認識

【概要】本研究では、深層準線形サポートベクターマシン（SVM)の構築を行う。深層ニューラルネットワークにより深層準線形カーネルを深層学習で合成する。これにより、訓練済の深層ニューラルネットワークからSVMのカーネルを合成し（転移学習）、このカーネルに基づいた分類器をSVM 最適化（小データ）することによって、小データでも深層学習の実現が可能になる。 ...

【キーワード】話者照合 / 特徴抽出 / 深層学習 / 特徴表現学習 / 深層ニューラルネットワーク (他6件)

【概要】話者性と音韻性は分離可能であると仮定し，音韻の影響を受けない話者表現を得るためのニューラルネットワークを構築することを試みた．その成果として，音響特徴量から音韻性と話者性をフレーム単位で分離・抽出するディスエンタングリング・ニューラルネットワークの構築に成功した．発話単位で表出する話者情報をフレーム単位の特徴量に反映させるために統計的プーリングを導入し，特に識別の直前にプーリングを行うことの重要性...

【情報学】情報学フロンティア：深層展開／深層学習を含む研究件

❏深層展開に基づく信号処理アルゴリズム構築論の深化と展開(22H00514)

【研究代表者】和田山正名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (20275374)

【キーワード】深層学習 / 信号処理 / 無線通信工学 / 深層展開

【キーワード】信号処理 / 数理モデリング / 深層学習 / グラフ深層学習 / 深層展開 (他8件)

【概要】本年度においては，エクストリーム信号処理のための理論的検討の核となる，以下の3点に関する研究を行った． 1) 深層展開によるグラフ上データの復元：深層展開（deep algorithm unrolling; DAU）は，（凸）最適化の繰り返し処理アルゴリズムのパラメータを誤差逆伝播法などの深層学習技術を用いて学習データから調整する手法の一群である．本年度では，深層展開をグラフ上データ復元のために利...

【情報学】情報学フロンティア：汎化誤差／深層学習を含む研究件

【概要】本研究の目的は、深層モデルに適用可能な統計的推論法を開発することである。深層モデルには、層の数に関する複雑性とパラメータの膨大性という二つの特徴があり、それらを考慮した推論法を開発するという二つの困難さがある。また層の数に関する技術的課題には、線形モデルやガウス性を用いた近似を解する方法と、深層構造を直接制御する二つの方策がある。これらの方針のもとで以下のような研究の進捗を得た。 1. 線形性やガ...

【キーワード】深層学習 / 関数推定 / ノンパラメトリック統計 / 汎化誤差 / ノンパラメトリック統計学 (他8件)

【概要】当該研究計画の概要は、深層学習の原理を説明することができる理論の構築である。深層学習は実用上で高い性能を発揮しているが、その原理は未解明の点が多く、この性能を説明できる理論は未だ発展途上である。当該研究課題では、以下のような成果を得た: (i)データを生成する真の関数が特異性などの特殊な性質を持つ場合、深層学習の優位性が示されることを証明した。(ii) 深層学習の複雑な非凸損失関数が過学習を回避...

【概要】MDL原理に基づく学習理論の深化と応用について研究を行った．記述長最小原理（MDL原理）の基礎については，Barron and Coverの理論（BC理論）の教師あり学習への拡張と，深層学習との関連について考察した．BC理論と確率的コンプレキシティ（SC）を関係づける研究において，目標モデルを非指数型分布族に一般化することに成功した．その他，スパース学習を応用した誤り訂正符号への深層学習の応用やA...

【情報学】情報学フロンティア：時系列予測／深層学習を含む研究件

【研究代表者】藤村茂早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (00367179)

【概要】本研究課題では、プロセス制御監視システムによって蓄積された時々刻々変化する時系列データを利用しディープラーニング技術を応用した実プロセスで利用可能なオペレータ支援機能を実現した。具体的には、実際の化学プロセスの複数のセンサデータを予測する新しいディープラーニングモデルを提案した。化学プロセスの制御のために監視しているセンサデータ間の複雑な関連を学習するモデルであり、関連するセンサデータ間の様々な時...

【情報学】情報学フロンティア：グラフ学習／深層学習を含む研究件

【キーワード】信号処理 / 数理モデリング / 深層学習 / グラフ深層学習 / 深層展開 (他8件)

【概要】本年度においては，エクストリーム信号処理のための理論的検討の核となる，以下の3点に関する研究を行った． 1) 深層展開によるグラフ上データの復元：深層展開（deep algorithm unrolling; DAU）は，（凸）最適化の繰り返し処理アルゴリズムのパラメータを誤差逆伝播法などの深層学習技術を用いて学習データから調整する手法の一群である．本年度では，深層展開をグラフ上データ復元のために利...

【情報学】情報学フロンティア：進化ロボティクス／深層学習を含む研究件

【キーワード】進化計算 / 遺伝的アルゴリズム / 遺伝的プログラミング / ニューロ進化 / 深層学習 (他11件)

【概要】本研究ではモジュラ性を有するニューロ進化の有用性を検証した．検証法としては，各種ベンチマーク問題に適用した進化の結果に関して階層的な繰り返し構造が得られるかを解析した．モジュラ性によって，ニューロ進化の時間的な発達過程で情報が再利用でき，新しい構造を展開できると期待される．それにより，従来の人工物設計に伴う困難さ（部分解から全体の解が適切に得られない点や環境の変化にロバストに適応できない点）の解決...

【情報学】情報学フロンティア：進化計算／深層学習を含む研究件

【キーワード】進化計算 / 深層学習 / ニューロ進化 / 動力学的解析 / 複雑系モデル (他8件)

【概要】本年度の研究では，スケーラビリティを考慮しながら，ディープニューロ進化におけるモチーフ構造（遺伝子型）と機能（表現型）の因果関係を導出する手法の実現を試みた．このメカニズムの解明は，モチーフ性を制御して機能創発を的確に導くための理論的基盤となる．具体的には，ディープニューロ進化の基本的なデータ構造であるグラフや木構造のような離散構造に対して，統計的学習・非線形力学系解析や代数的学習手法を利用して...

【キーワード】進化計算 / 遺伝的アルゴリズム / 遺伝的プログラミング / ニューロ進化 / 深層学習 (他11件)

【概要】本研究ではモジュラ性を有するニューロ進化の有用性を検証した．検証法としては，各種ベンチマーク問題に適用した進化の結果に関して階層的な繰り返し構造が得られるかを解析した．モジュラ性によって，ニューロ進化の時間的な発達過程で情報が再利用でき，新しい構造を展開できると期待される．それにより，従来の人工物設計に伴う困難さ（部分解から全体の解が適切に得られない点や環境の変化にロバストに適応できない点）の解決...

【情報学】情報学フロンティア：マルチタスク学習／深層学習を含む研究件

【キーワード】深層学習 / マルチタスク学習 / ニューラルネットワーク / 物体検出 / 物体追跡 (他8件)

【概要】申請者は，本事業において，マルチタスク学習（MTL, Multitask Learning）を行う深層学習器，特に，物体の検出と意味領域分割，及び，物体の追跡と検出を行うMTLの開発を行ってきた．タスクの組み合わせやデータセットの選定を行い，MTLを実現する交差接続の提案と改善を行い，MTLによる汎化性能の向上について確認した．交差接続の畳み込みをリカレントニューラルネットワークで代替し，時系列デ...

【情報学】情報学フロンティア：ニューロ進化／深層学習を含む研究件

【キーワード】進化計算 / 深層学習 / ニューロ進化 / 動力学的解析 / 複雑系モデル (他8件)

【概要】本年度の研究では，スケーラビリティを考慮しながら，ディープニューロ進化におけるモチーフ構造（遺伝子型）と機能（表現型）の因果関係を導出する手法の実現を試みた．このメカニズムの解明は，モチーフ性を制御して機能創発を的確に導くための理論的基盤となる．具体的には，ディープニューロ進化の基本的なデータ構造であるグラフや木構造のような離散構造に対して，統計的学習・非線形力学系解析や代数的学習手法を利用して...

【キーワード】進化計算 / 遺伝的アルゴリズム / 遺伝的プログラミング / ニューロ進化 / 深層学習 (他11件)

【概要】本研究ではモジュラ性を有するニューロ進化の有用性を検証した．検証法としては，各種ベンチマーク問題に適用した進化の結果に関して階層的な繰り返し構造が得られるかを解析した．モジュラ性によって，ニューロ進化の時間的な発達過程で情報が再利用でき，新しい構造を展開できると期待される．それにより，従来の人工物設計に伴う困難さ（部分解から全体の解が適切に得られない点や環境の変化にロバストに適応できない点）の解決...

【情報学】情報学フロンティア：サマリー生成／深層学習を含む研究件

【研究代表者】古月敬之早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (50294905)

【概要】本研究では、ディープラーニング技術に基づいた高度な関係性を抽出することができる高性能な合成関係ネットワークの構築と、GPUを用いた並列計算技術によるCNN、LSTM、GANの効率的なディープラーニングアルゴリズムの開発を行い、さらにこれらの技術をベースにしてテキスト文書の特徴抽出・関係分析の手法の開発を行う。これにより金融等のニュースを解析し、Bullet Pointsに基づいた金融等のニュース自...

【情報学】情報学フロンティア：サンリ―生成／深層学習を含む研究件

【研究代表者】古月敬之早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (50294905)

【概要】本研究では、ディープラーニング技術に基づいた高度な関係性を抽出することができる高性能な合成関係ネットワークの構築と、GPUを用いた並列計算技術によるCNN、LSTM、GANの効率的なディープラーニングアルゴリズムの開発を行い、さらにこれらの技術をベースにしてテキスト文書の特徴抽出・関係分析の手法の開発を行う。これにより金融等のニュースを解析し、Bullet Pointsに基づいた金融等のニュース自...

【情報学】情報学フロンティア：画像復元／深層学習を含む研究件

【概要】近年、深層学習の研究が急速に発展し様々な分野で用いられ、従来の古典的なアプローチでは到底到達できないような画期的な成果が得られている。本研究課題では、信号処理と深層学習の融合による高速高精度画像復元技術の開発を行うことを目的とする。画像復元とは、ノイズ等の様々な劣化要因により汚れた画像から、元の画像を復元することである。 2021年度は、DCTを用いて高速高精度なデブラー技術の開発を行なった。さら...

【情報学】情報学フロンティア：知識獲得／深層学習を含む研究件

❏ELITE：出自管理と深層学習に基づく専門知識獲得基盤の開発とその視覚計算応用(21H04916)

【研究代表者】藤代一成慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 教授 (00181347)

【キーワード】知識獲得 / 出自管理 / 深層学習 / 視覚計算応用

【概要】全5カ年計画の初年度にあたる本年度に実施した主要な研究内容は，以下の5項目に要約できる． 1. MSPL (Multi-Scale Planar Lattice，マルチスカラ平面格子)のデータ表現の概念設計から出発し，視覚発見プロセス（2006）に基づいてMSPLの出自を管理するとともに，その遷移を深層学習できるような制御レイヤを追加した計算パラダイムとして，視考支援基盤を提案した．これは，研究代...

【キーワード】自然言語処理 / 知識獲得 / マルチモーダル / マルチメディア / 少量データ学習 (他13件)

【概要】本研究では、画像・動画像等のマルチメディアに言語概念をグラウンディング（記号接地）させ、時空間的な共起関係を手掛かりにさまざまな概念間の関連性を推定し、グラフ構造を有するデータベース（知識グラフ）として獲得する新しいアプローチを提案する。本年度は、大きく分けて以下に示す三つの成果を得た。１．BERTにより辞書データ(Wiktionary)から特徴抽出を行った単語概念と画像領域特徴をアラインメン...

【情報学】情報学フロンティア：プログラミング／深層学習を含む研究件

【キーワード】並列処理 / 機械学習 / 異種アーキテクチャ / メモリ階層 / プログラミング (他10件)

【概要】以下の研究項目について研究を推進した。 (a) 演算カーネルレベルのマルチコア/SIMD並列性の活用：本項目ではまず、ドメイン特化型言語(DSL)Halideにより、反復をまたぐブロッキング技術を含めたステンシルカーネルを対象とし、開発コストの低減とCPU/GPU上の高性能の両立が可能であることを示した。そしてハンドコーディングしたカーネルとの性能比較を行った。その中途成果について情報処理学会SW...

【情報学】情報学フロンティア：ソフトウェアテスト／深層学習を含む研究件

【キーワード】深層学習システム / ソフトウエア解析 / ソフトウエアテスト / ソフトウエア修復 / 回帰型ニューラルネットワーク (他11件)

【概要】深層学習(DL)は画像処理、音声認識、自然言語処理、及び囲碁などの応用面で華々しい成功をおさめ、自動運転車やロボットなど、社会基盤に関わる重要な分野での成果が益々期待されている。それと同時に、DLシステムにおける障害が発生する場合、社会に巨大な災害をもたらす可能性があるため、その信頼性と安全性に対する要求が益々高くなっている。本研究では、ステートフル深層学習システム(RNN)に対する系統的解析と修...

【情報学】情報学フロンティア：記号実行／深層学習を含む研究件

【キーワード】バイナリコード / マルウェア解析 / 記号実行 / API / ネィティブコード (他12件)

【概要】記号実行は1970年頃に提案され、現在では多くの主要言語に対する実装がなされている。バイナリコードでは2015年頃からx86命令セットを対象とするMeyhem,Ankr等の実装が輩出し、マルウェアの制御隠蔽手法に対し有効であることが知られている。本研究は2021年度には、ARM命令セットにおける動的記号実行器の異環境実行の合成に基づく拡張の実装を進めてきた。単一環境下のARM命令セットの動的記号...

【情報学】情報学フロンティア：GPU ／深層学習を含む研究件

【キーワード】深層学習 / 2次最適化 / 継続学習 / クロネッカー因子分解 / H行列 (他9件)

【概要】最近の深層ニューラルネットワーク (DNN) の傾向を見ると、個々のタスクに特化した小規模なモデルを皆が冗長に学習するのではなく、大規模なモデルを用いて様々なタスクを一元的かつ継続的に学習する方向に向かっている。本研究では、このような超巨大ニューラルネットの継続学習を行う際に用いられるフィッシャー情報行列を高速に計算する方法を開発する。2021年度は、「分散並列二次最適化の BERT-Large ...

【キーワード】並列処理 / 機械学習 / 異種アーキテクチャ / メモリ階層 / プログラミング (他10件)

【概要】以下の研究項目について研究を推進した。 (a) 演算カーネルレベルのマルチコア/SIMD並列性の活用：本項目ではまず、ドメイン特化型言語(DSL)Halideにより、反復をまたぐブロッキング技術を含めたステンシルカーネルを対象とし、開発コストの低減とCPU/GPU上の高性能の両立が可能であることを示した。そしてハンドコーディングしたカーネルとの性能比較を行った。その中途成果について情報処理学会SW...

【キーワード】機械学習 / 画像認識 / 深層学習 / 畳み込みニューラルネットワーク / 重力波 (他19件)

【概要】重力波天文学に代表される時間領域天文学に必須となる天体観測装置のソフトウェア的な基盤技術の開発を行った。現在のロボット観測においてどうしても人間が介在せざるを得ない、観測スケジュールのアレンジと取得画像からの突発天体抽出の完全自動化のために、深層学習やGPUを用いた気象識別と全く新しい突発天体検出アルゴリズムを開発した。これらは、既存のハードウェアをそのまま応用して、多くの観測所で使用することが可...

【情報学】情報学フロンティア：音声認識／深層学習を含む研究件

【概要】前年度に「(A)音韻性と雑音の分離」と「(B)音韻性と話者性の分離」について、ある程度の性能向上が達成されたため、今年度はこれらを活用して、「(D)音源分離」の応用に着手した。より具体的には、これまで開発してきた波形ベースの音声信号処理システムをベースに、複数の話者の音声を分離する音源分離のフレームワークをまず構築した。そして、「(A)音韻性と雑音の分離」の成果をもとに、音源から雑音を除去する仕組...

【情報学】情報学フロンティア：ニューラルネットワーク／深層学習を含む研究件

❏小区分61040:ソフトコンピューティング関連(0)

【概要】申請計画書にあるように本研究計画は数値微分方程式班と関数近似・数値積分班の２つの作業班を軸とし，それに俯瞰・統合班および深層学習協力者を加えて全体を構成するものであり，そしていくつかのフェーズからなるものである．そして第１フェーズは統合班の指揮の下，各班で以下の実験的研究を行う予定であった．まず，数値微分方程式班は「微分方程式の数値解法に基づく実験的DNN構築」を標語として計画を構成していた．こ...

❏人工知能技術と疾患横断的・次元的アプローチに基づく精神障害の計算論的診断学の創出(20H00625)

【研究代表者】山下祐一国立研究開発法人国立精神・神経医療研究センター, 神経研究所疾病研究第七部, 室長 (40584131)

【キーワード】計算論的精神医学 / 人工知能 / 精神障害 / 深層学習 / ニューラルネットワーク (他6件)

【概要】本研究は、精神障害に関する症状・神経生理・認知行動のビッグデータに対して、疾患横断的・次元的アプローチに基づいて、機械学習・AI技術を含む計算論的精神医学の手法を適用することで、既存の精神障害カテゴリーには基づかない新しい表現型：症候学的タイプ、バイオタイプ、計算論的表現型の抽出を試みている。また、深層学習・データ融合技術を用いて、各水準の表現型を媒介するメカニズムを明らかにすることで、精神障害の...

【キーワード】リザバーコンピューティング / 深層学習 / ニューラルネットワーク / ダイナミカルシステム / 波動カオス (他10件)

【概要】本研究の目的の一つは，柔軟で高度な並列分散処理機能を光の物理現象に担わせることで認識・予測処理を高効率かつ高速に実行する光情報処理系を提案・実証することである。昨年度，光による仮想的な空間連続的ニューラルネット（光ニューラルフィールド）の概念を導入し，光ニューラルフィールドを生成するシリコンチップを製作した。これにより光ニューラルフィールドによる大容量のリザバー計算が可能となった。今年度は，カオス...

【情報学】情報学フロンティア：バーチャル・リアリティ(VR) ／深層学習を含む研究件

【概要】本研究では、18人の研究者が源氏絵データベースを利用し、15箇所の美術館・博物館および個人宅にて103作品の調査をおこない、2回のシンポジウム（「室町時代源氏絵研究の最前線」「桃山・江戸時代源氏絵研究の最前線―図様の継承と創造」）を含む8回の研究会で研究成果を発表した。AIとVRの研究成果は『人工知能学会論文誌』と『システム/制御/情報』に発表し、ディスプレイ版VR3点セット（灯明で見る「源氏物語...

【情報学】情報学フロンティア：画像認識／深層学習を含む研究件

❏創傷画像データベースの機械学習に基づく重度・治癒度スコアリング支援システムの開発(20K21700)

【概要】臨床において病棟の回診などで蓄積されてきた多量の創傷のデジタルカメラによる撮影画像データをもとにDeep Learningを中核とする機械学習を行うことで創傷の識別モデルを構成し，新たに撮影する創傷の画像の自動分類を行うソフトウェアを開発した。このソフトウェアに基づき、計算される創傷の重症度や治癒度の客観的スコアを看護師をはじめとする創傷評価者へ提示することで、超音波エコー画像などと組み合わせて傷...

【キーワード】自然言語処理 / 知識獲得 / マルチモーダル / マルチメディア / 少量データ学習 (他13件)

【概要】本研究では、画像・動画像等のマルチメディアに言語概念をグラウンディング（記号接地）させ、時空間的な共起関係を手掛かりにさまざまな概念間の関連性を推定し、グラフ構造を有するデータベース（知識グラフ）として獲得する新しいアプローチを提案する。本年度は、大きく分けて以下に示す三つの成果を得た。１．BERTにより辞書データ(Wiktionary)から特徴抽出を行った単語概念と画像領域特徴をアラインメン...

【情報学】情報学フロンティア：Linked Data ／深層学習を含む研究件

【キーワード】オントロジー / インテリジェントサービス / テキストマイニング / 知能ロボット/ (他20件)

【概要】オントロジーとデータマイニングに基づくインテリジェントサービス開発基盤を設計，実装，評価するために，(1)ビッグデータからパターンライブラリをマイニングする系列DM/TMモジュール，(2)ローカルリンクトデータ生成器，(3)リンクトデータクラウド生成器，(4)オントロジーアライメントモジュール（＋アプリケーションオントロジー生成器），(5)AIタスク合成器を個別に設計し実装した後，それらの成果物を...

【情報学】情報学フロンティア：アノテーション／深層学習を含む研究件

【キーワード】日本手話 / 文単位 / 手話翻訳システム / 深層学習 / クラウドソーシング (他11件)

【概要】本研究は，手話翻訳システム構築を目指し，手話対話における文単位を認定することを目的としている．手話翻訳システムの構築を目指すとき，文は翻訳の基本単位となる．驚くべきことだが，自発手話対話の文単位は研究上明らかになっていない．一方で，手話を生活言語とする手話話者の間では文単位は自明のことである．対話における文単位は，文の形をしていないことが往々にある．本研究では具体的に，(1) 文末(TRP)に出現...

【情報学】情報学フロンティア：API ／深層学習を含む研究件

【キーワード】バイナリコード / マルウェア解析 / 記号実行 / API / ネィティブコード (他12件)

【概要】記号実行は1970年頃に提案され、現在では多くの主要言語に対する実装がなされている。バイナリコードでは2015年頃からx86命令セットを対象とするMeyhem,Ankr等の実装が輩出し、マルウェアの制御隠蔽手法に対し有効であることが知られている。本研究は2021年度には、ARM命令セットにおける動的記号実行器の異環境実行の合成に基づく拡張の実装を進めてきた。単一環境下のARM命令セットの動的記号...

【情報学】情報学フロンティア：OMR ／深層学習を含む研究件

【研究代表者】新妻雅弘慶應義塾大学, システムデザイン・マネジメント研究科(日吉), 講師 (50733135)

【概要】近年深層学習が機械学習の世界で注目を浴びておりさまざまな応用分野で大きな精度改善を達成している。特にCNN（Convolutional Neural Networks）は画像処理の分野で著しい成功をおさめている。深層学習の特筆すべき点は、これまでのように特徴量を人間が設計するのではなく、ニューラルネットワークの中間層で自動的に特徴量抽出が行われることである。古楽譜は数ある文書の中でも特に多様な情報...

【情報学】情報学フロンティア：認知科学／深層学習を含む研究件

【キーワード】深層学習 / 予測学習 / マルチモーダル / 動作プリミティブ / RTミドルウェア (他16件)

【概要】近年，深層学習が多様な領域で利用されているが，その適用範囲は電子化されたデータ処理に特化されており，実世界での作業性が十分に得られていない．一方，ロボットを用いた生活支援が強く期待されている．近年は，汎用型のロボットOSを利用した多機能型汎用ロボットの可能性が着目されている．そこで本研究では，ロボットOSと深層学習を用いたロボット動作学習を実現し，ロボットの知能化と開発コスト削減を行った．具体的...

【情報学】情報学フロンティア：セキュリテイ／深層学習を含む研究件

❏深層学習と仮想化技術の融合によるバンキングマルウェア対策(20K21788)

【研究代表者】品川高廣東京大学, 情報基盤センター, 准教授 (40361745)

【キーワード】仮想化技術 / セキュリティ / 深層学習 / 機械学習 / マルウェア

【概要】本研究では、深層学習と仮想化技術を融合したバンキングマルウェア対策に関する研究をおこなった。バンキングマルウェアには亜種が多いという特徴を活用して、深層学習により高い精度で亜種の分類をおこなうことができる手法を研究した。また、仮想化技術との融合を目指して、仮想化技術で取得可能なバイナリレベルでのデータからマルウェア画像を生成して検知可能な技術に関する研究をおこなった。秘匿化対策のためのラベルの工夫...

❏DNSオープンリゾルバを悪用した増幅攻撃に対する検知手法と動的防御システムの確立(26330101)

【キーワード】サイバーセキュリティ / DNS / SDN / NFV / Hadoop (他17件)

【概要】本研究では、主にDNSを主としたパケット増幅攻撃に対して、その攻撃の予兆を分析するための手法提案とシステム実装を行った。実装したシステム、誰でも利用できるオープンな実装として公開した。また、本システムを使った検知の事例を示し、パケット増幅攻撃や情報漏えいにつながる攻撃をSDN技術を用いて防御するための手法を提案した。本防御手法は、インターネットの基幹部分であるインターネットエクスチェンジ (IX)...

【情報学】情報学フロンティア：エージェント／深層学習を含む研究件

【キーワード】認知症 / 意思決定支援 / 人工知能 / ヒューマンエージェントインタラクション / ロボティクス (他18件)

【概要】認知症の初期のころは本人の意思が尊重されるが、中期、後期になると本人の理解力、判断能力の低下などから家族が判断するようになり、本人の思いが置き去りになる場合も少なくなかった。こういった問題に対して本研究の目的は、AI、ロボット技術などに基づく人間拡張技術により、認知症の人の意思や感情の表出を支援する研究開発を行った。その上で、技術により人間拡張された認知症者の意思の倫理的・法的・社会的受容性、医療...

【情報学】情報学フロンティア：エージェントベースシミュレーション／深層学習を含む研究件

【キーワード】交通システム / エージェントシミュレーション / 強化学習 / 深層学習 / 信号制御 (他10件)

【概要】本研究では，自動走行車の普及を見越した交通システムの適応進化型制御とサービスの提案をめざした．前者に関しては制御に用いるための交通流状態予測アルゴリズムを提案した．後者に関してはライドシェアサービス車両の配車アルゴリズムを提案し，リアルタイムに応答可能であるかどうかを評価した．またシミュレーションの基盤として交通流のハイブリッドモデル（流体近似モデル＋マルチエージェントモデル）を提案した． ...

【情報学】情報学フロンティア：ソーシャルメディア／深層学習を含む研究件

【研究代表者】岩井原瑞穂早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (40253538)

【キーワード】患者の悩み / 患者の実践知 / ソーシャルメディア / 自然言語処理 / 機械学習 (他6件)

【概要】本研究では、ソーシャルメディアから得られる患者テキストを患者ケアの充実に活かす基盤づくりを目指して、患者の治療・生活上の悩みに関するエピソード、及び患者の実践知を抽出する自然言語処理（Natural Language Processing、NLP）システムの開発を進めている。本年度（2021年度）は、患者ブログから副作用疑いや悩みの記述を抽出する深層学習モデルの構築に取り組んだ。主な成果を以下に示...

【情報学】情報学フロンティア：ベイズ推定／深層学習を含む研究件

【キーワード】構造的正則化 / テンソルモデリング / ベイズ推定 / 再生核ヒルベルト空間 / ガウシアンプロセス (他21件)

【概要】近年あらゆる分野において扱うデータは急速に大規模化している．また同時に，巨大なデータは内在的に多様な構造を有するようにもなってきている．そのような多量かつ多様なデータを扱うため，構造的スパース性に着目し，それを利用した推定方法を体系的に提案・分析した．そのため，構造的正則化学習と呼ばれる学習方法を高速に解くための確率的最適化手法として，確率的交互方向乗数法を提案した．また，テンソルモデリングと呼...

【情報学】情報学フロンティア：源氏物語／深層学習を含む研究件

【概要】本研究では、18人の研究者が源氏絵データベースを利用し、15箇所の美術館・博物館および個人宅にて103作品の調査をおこない、2回のシンポジウム（「室町時代源氏絵研究の最前線」「桃山・江戸時代源氏絵研究の最前線―図様の継承と創造」）を含む8回の研究会で研究成果を発表した。AIとVRの研究成果は『人工知能学会論文誌』と『システム/制御/情報』に発表し、ディスプレイ版VR3点セット（灯明で見る「源氏物語...

【情報学】情報学フロンティア：データセット／深層学習を含む研究件

【キーワード】アクセシビリティ / 視覚障害 / 屋外移動支援 / ナビゲーション / データセット (他21件)

【概要】開発したデータセットは約3万2000枚の画像に対して54万のインスタンス登録がなされており、国内における視覚障害当事者を対象とした画像認識データセットでは最大のデータセットとなった。実際に本データセットを利用した製品「EyeNavi」アプリケーションも開発され、実験結果からは8割以上の利用ユーザが本システムが実際の屋外歩行支援において役立つシステムであることを報告している。これらデータセットを継続...

【概要】本研究では、２つの命題について取り組んだ。一方は、漫画のデータセットであり、もう一方は、着色を中心とした漫画の新技術の研究である。前者は、109巻、約2万ページ、約50万のアノテーションからなり、研究コミュニティが自由に学術研究に利用できる。後者の新技術では、着色と検索、検出に取り組んだ。着色：たった一枚の参照画像からcGANのトレーニングを行い、同一キャラクタを彩色できることを示した。検索：2種...

【情報学】情報学フロンティア：テキストマイニング／深層学習を含む研究件

【研究代表者】岩井原瑞穂早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (40253538)

【キーワード】特許 / テキストマイニング / イノベーション / 研究開発 / 生産性 (他14件)

【概要】研究代表者（關　智一）は、国際ビジネス研究学会全国大会にて「製造業・研究開発部門の生産性変化とグローバル化」について報告した。研究分担者の一人（菰田文男）は、人工知能をテーマとした『Paradigm Shift in Technologies and Innovation Systems』を刊行した。研究分担者の一人（井口知栄）は、2020年度に学会報告をした論文「Subsidiary Compe...

【キーワード】オントロジー / インテリジェントサービス / テキストマイニング / 知能ロボット/ (他20件)

【概要】オントロジーとデータマイニングに基づくインテリジェントサービス開発基盤を設計，実装，評価するために，(1)ビッグデータからパターンライブラリをマイニングする系列DM/TMモジュール，(2)ローカルリンクトデータ生成器，(3)リンクトデータクラウド生成器，(4)オントロジーアライメントモジュール（＋アプリケーションオントロジー生成器），(5)AIタスク合成器を個別に設計し実装した後，それらの成果物を...

【情報学】情報学フロンティア：デジタル・ヒューマニティーズ／深層学習を含む研究件

【研究代表者】新妻雅弘慶應義塾大学, システムデザイン・マネジメント研究科(日吉), 講師 (50733135)

【概要】近年深層学習が機械学習の世界で注目を浴びておりさまざまな応用分野で大きな精度改善を達成している。特にCNN（Convolutional Neural Networks）は画像処理の分野で著しい成功をおさめている。深層学習の特筆すべき点は、これまでのように特徴量を人間が設計するのではなく、ニューラルネットワークの中間層で自動的に特徴量抽出が行われることである。古楽譜は数ある文書の中でも特に多様な情報...

【情報学】情報学フロンティア：機械翻訳／深層学習を含む研究件

【キーワード】機械翻訳 / ゼロショット学習 / マルチモーダル / 画像認識 / ニューラルネットワーク (他13件)

【概要】本研究では、画像を異言語テキスト対応付けのハブとして活用することで、対訳テキストコーパスを必要とせず、ソース言語・ターゲット言語それぞれの画像付き単一言語ドキュメントのみから学習する機械翻訳手法を実現した。さらに、翻訳の出力多様性の向上や、手法の軽量化によるスケーラビリティの向上など、実用性を高める各種の改良を行った。これらの成果はACL, ICLRをはじめとするトップレベル国際会議に複数採択され...

【情報学】情報学フロンティア：マンガ／深層学習を含む研究件

【概要】ユーザ主導型での高度なマンガ検索を実現することを目的として、機械学習を用いたマンガオブジェクト検出手法及びマンガ要約の自動生成手法の検討を行った。マンガメタデータの対象となるコマ、キャラクタ顔画像、吹出し、セリフの検出にはFaster R-CNNを用いた方式が有効であることが分かった。画像要約には、マンガの登場人物のキャラクタ顔画像検出した後に、クラスタリングによって分類することが必要でありDBS...

【情報学】情報学フロンティア：音楽情報処理／深層学習を含む研究件

【研究代表者】新妻雅弘慶應義塾大学, システムデザイン・マネジメント研究科(日吉), 講師 (50733135)

【概要】近年深層学習が機械学習の世界で注目を浴びておりさまざまな応用分野で大きな精度改善を達成している。特にCNN（Convolutional Neural Networks）は画像処理の分野で著しい成功をおさめている。深層学習の特筆すべき点は、これまでのように特徴量を人間が設計するのではなく、ニューラルネットワークの中間層で自動的に特徴量抽出が行われることである。古楽譜は数ある文書の中でも特に多様な情報...

【概要】2021年度は、音楽認識に関して、これまで培った各種技術の統合と高度化に取り組むとともに、音楽生成に関して、自動編曲技術の開発にも着手した。まず、相互依存関係を持つコードとキーの同時推定に関して、コード推論モデルとクロマベクトル生成モデルの同時学習を行うための変分自己符号化器 (VAE) を拡張し、キー系列・コード系列・クロマベクトル系列の三階層からなる階層VAEを定式化することで、キー推論モデル...

【情報学】情報学フロンティア：対話／深層学習を含む研究件

【キーワード】日本手話 / 文単位 / 手話翻訳システム / 深層学習 / クラウドソーシング (他11件)

【概要】本研究は，手話翻訳システム構築を目指し，手話対話における文単位を認定することを目的としている．手話翻訳システムの構築を目指すとき，文は翻訳の基本単位となる．驚くべきことだが，自発手話対話の文単位は研究上明らかになっていない．一方で，手話を生活言語とする手話話者の間では文単位は自明のことである．対話における文単位は，文の形をしていないことが往々にある．本研究では具体的に，(1) 文末(TRP)に出現...

【情報学】情報学フロンティア：メタ・データ／深層学習を含む研究件

【概要】ユーザ主導型での高度なマンガ検索を実現することを目的として、機械学習を用いたマンガオブジェクト検出手法及びマンガ要約の自動生成手法の検討を行った。マンガメタデータの対象となるコマ、キャラクタ顔画像、吹出し、セリフの検出にはFaster R-CNNを用いた方式が有効であることが分かった。画像要約には、マンガの登場人物のキャラクタ顔画像検出した後に、クラスタリングによって分類することが必要でありDBS...

【情報学】情報学フロンティア：コーパス／深層学習を含む研究件

【キーワード】日本手話 / 文単位 / 手話翻訳システム / 深層学習 / クラウドソーシング (他11件)

【概要】本研究は，手話翻訳システム構築を目指し，手話対話における文単位を認定することを目的としている．手話翻訳システムの構築を目指すとき，文は翻訳の基本単位となる．驚くべきことだが，自発手話対話の文単位は研究上明らかになっていない．一方で，手話を生活言語とする手話話者の間では文単位は自明のことである．対話における文単位は，文の形をしていないことが往々にある．本研究では具体的に，(1) 文末(TRP)に出現...

【情報学】情報学フロンティア：ネットワーク分析／深層学習を含む研究件

❏大規模取引ネットワークにおける深層学習を用いた取引推薦手法に関する研究(26330344)

【研究テーマ】ウェブ情報学・サービス情報学

【研究代表者】森純一郎東京大学, 政策ビジョン研究センター, 准教授 (30508924)

【キーワード】取引ネットワーク / 機械学習 / ネットワーク分析 / 深層学習 / サプライチェーン

【概要】本研究は、大規模な企業間の取引ネットワークの分析に基づき、ネットワークにおける企業間の新たな提携・連携先の発見支援、および頑健で持続可能なサプライチェーンの構築支援を目的とする。そのために、機械学習手法である深層学習を用いて、企業間の取引に関わる大規模な異種のビッグデータから取引構造の潜在的な特徴量の抽出を行い、取引構造を汎用的にモデル化する手法の研究を行った。その上で実際に取引先の推薦サービスを...

【情報学】情報学フロンティア：実験経済学／深層学習を含む研究件

【研究代表者】本田智則国立研究開発法人産業技術総合研究所, エネルギー・環境領域, 主任研究員 (00425745)

【概要】2050年までにカーボン・ニュートラル社会を実現するため、特に排出削減が難しい家庭部門の温室効果ガス排出削減のための手法開発を目指した研究を実施した。家庭のエネルギー消費削減には、家庭内でどのような形態によってエネルギー消費が行われているか、すなわちライフスタイルを明らかにする必要があった。そこで本研究では、HEMS/スマートメータといったIoTセンシングによって得られた約6万世帯、20億レコー...

【情報学】情報学フロンティア：筆跡鑑定／深層学習を含む研究件

【研究代表者】新妻雅弘慶應義塾大学, システムデザイン・マネジメント研究科(日吉), 講師 (50733135)

【概要】近年深層学習が機械学習の世界で注目を浴びておりさまざまな応用分野で大きな精度改善を達成している。特にCNN（Convolutional Neural Networks）は画像処理の分野で著しい成功をおさめている。深層学習の特筆すべき点は、これまでのように特徴量を人間が設計するのではなく、ニューラルネットワークの中間層で自動的に特徴量抽出が行われることである。古楽譜は数ある文書の中でも特に多様な情報...

【情報学】情報学フロンティア：表現学習／深層学習を含む研究件

【キーワード】機械翻訳 / ゼロショット学習 / マルチモーダル / 画像認識 / ニューラルネットワーク (他13件)

【概要】本研究では、画像を異言語テキスト対応付けのハブとして活用することで、対訳テキストコーパスを必要とせず、ソース言語・ターゲット言語それぞれの画像付き単一言語ドキュメントのみから学習する機械翻訳手法を実現した。さらに、翻訳の出力多様性の向上や、手法の軽量化によるスケーラビリティの向上など、実用性を高める各種の改良を行った。これらの成果はACL, ICLRをはじめとするトップレベル国際会議に複数採択され...

❏畳み込み層の識別的初期化に基づく少サンプル深層学習法の構築(26730085)

【研究期間】2014-04-01 - 2016-03-31

【研究代表者】中山英樹東京大学, 情報理工学(系)研究科, 講師 (00643305)

【キーワード】深層学習 / ディープラーニング / 画像認識 / 畳み込みニューラルネットワーク / 表現学習 (他7件)

【概要】本研究では、少数の教師付学習サンプルから高速かつ安定な学習を可能とする新しい深層学習の枠組を提案した。まず、フィッシャー重みマップ法による識別的な解析解により畳み込み層を算出し、これを順次積み上げることで多層畳み込みニューラルネットワーク(CNN)をボトムアップに構築する。さらに、これを初期状態として誤差逆伝播法による学習を進めることで、より優れた局所解に高速に到達させることを狙う。提案手法は、M...

【情報学】情報学フロンティア：バッハ研究／深層学習を含む研究件

【研究代表者】新妻雅弘慶應義塾大学, システムデザイン・マネジメント研究科(日吉), 講師 (50733135)

【概要】近年深層学習が機械学習の世界で注目を浴びておりさまざまな応用分野で大きな精度改善を達成している。特にCNN（Convolutional Neural Networks）は画像処理の分野で著しい成功をおさめている。深層学習の特筆すべき点は、これまでのように特徴量を人間が設計するのではなく、ニューラルネットワークの中間層で自動的に特徴量抽出が行われることである。古楽譜は数ある文書の中でも特に多様な情報...

【情報学】情報学フロンティア：動画／深層学習を含む研究件

【概要】本事業では，動画において，動きでしか種類が分からないほど小さく写る物体の検出と分類に取り組んだ．野鳥の広域監視を出口として，風車周辺の海ワシ類を対象に4Kの解像度の動画収集を行い768GBの動画に対し鳥の軌跡や背景の部分のラベル付が完了した．検出・分類の手法として，最終的に深層特徴の相関フィルタを用いた追跡と畳込LSTMによる動きの学習により，物体を追跡しながら動きパターンにより鳥か否かを識別する...

【情報学】情報学フロンティア：画像データベース／深層学習を含む研究件

【研究代表者】片岡裕雄国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 主任研究員 (70784883)

【キーワード】Deep Learning / Pre-training / Transfer Learning / Fractal Geometry / 画像認識 (他12件)

【概要】自然法則を参考にした数式から画像パターンや教師ラベルを自動生成し画像データセットを構築可能な枠組み「数式ドリブン教師あり学習」を提案した。理論的には事前学習フェーズにおいて実画像の代替となる教師ラベル付きの大規模画像データセットを無限に生成することができる。同枠組みは実画像に対して自動で教師ラベルを付与する自己教師あり学習と類似の枠組みであるが、実画像すらも用いないという点でより困難なタスクに挑戦...

【情報学】情報学フロンティア：リガンド結合ポケット／深層学習を含む研究件

【キーワード】深層学習 / 化合物活性予測 / ヴァーチャルスクリーニング / タンパク質立体構造 / リガンド結合ポケット (他12件)

【概要】多くの計算資源を必要とするドッキング計算を用いず、新規のタンパク質に対しても適用可能な、機械学習を用いた構造ベースの化合物活性予測手法の開発を行った。タンパク質のリガンド結合ポケット構造をグラフで表現し、グラフ畳み込みニューラルネットワークを利用することでエンドツーエンドでの学習を行うことで、既存のタンパク質の配列情報のみを利用した予測手法に比べてより高精度な予測を達成した。またAutoDock　...

【情報学】情報学フロンティア：生成解析／深層学習を含む研究件

【概要】現代の医療において医用画像は不可欠であり，放射線治療においても治療前や治療期間内，治療後の多くの場面で用いられている．近年の情報処理技術の発展に伴い，医用画像に対して深層学習を用いた画像生成や解析（以下，深層画像処理）が適用され始めている．本研究では，放射線治療に用いられる医用画像に対して深層画像処理を施した上で，生成画像や解析結果を放射線治療の様々な状況において安全かつ有効に利用する方法を確立す...

【情報学】情報学フロンティア：lncRNA-RNA相互作用／深層学習を含む研究件

【キーワード】lncRNA / ノンコーディングRNA / RNA修飾 / RNA構造 / リピート要素 (他19件)

【概要】タンパク質に翻訳されずにRNA自体が機能を有する長鎖ノンコーディングRNA（lncRNA）の機能を明らかにするために，RNAの配列・構造・修飾・生体高分子との相互作用などの「機能エレメント」に着目し情報学的な観点から多くの研究を行った．例えば，ジャンクだと考えられていたリピート配列がlncRNAの組織特異的な発現に寄与していたり，タンパク質やDNAとの相互作用に寄与していることを明らかにすることに...

【情報学】情報学フロンティア：ヒストン修飾・オープンクロマチン／深層学習を含む研究件

【研究代表者】大里直樹早稲田大学, 理工学術院総合研究所(理工学研究所), 主任研究員 (50509536)

【キーワード】転写制御 / 転写因子 / エンハンサー / クロマチン相互作用 / インシュレータ (他17件)

【概要】ゲノムワイドな遺伝子転写カスケードの解析のために、遺伝子の転写開始点から離れた位置（遠位）のDNAに結合する、転写因子が発現を制御する遺伝子（転写標的遺伝子）を予測する手法を開発した。転写標的遺伝子の予測のために、転写因子のDNA結合の位置と遺伝子の転写開始点の対応関係の基準を評価するための指標を見出した。同じ転写因子の転写標的遺伝子には、似た機能をもつ遺伝子が多く含まれ、遺伝子機能の数を転写標的...

【情報学】情報学フロンティア：リピート要素／深層学習を含む研究件

【キーワード】lncRNA / ノンコーディングRNA / RNA修飾 / RNA構造 / リピート要素 (他19件)

【概要】タンパク質に翻訳されずにRNA自体が機能を有する長鎖ノンコーディングRNA（lncRNA）の機能を明らかにするために，RNAの配列・構造・修飾・生体高分子との相互作用などの「機能エレメント」に着目し情報学的な観点から多くの研究を行った．例えば，ジャンクだと考えられていたリピート配列がlncRNAの組織特異的な発現に寄与していたり，タンパク質やDNAとの相互作用に寄与していることを明らかにすることに...

【情報学】情報学フロンティア：m6A ／深層学習を含む研究件

【キーワード】lncRNA / ノンコーディングRNA / RNA修飾 / RNA構造 / リピート要素 (他19件)

【概要】タンパク質に翻訳されずにRNA自体が機能を有する長鎖ノンコーディングRNA（lncRNA）の機能を明らかにするために，RNAの配列・構造・修飾・生体高分子との相互作用などの「機能エレメント」に着目し情報学的な観点から多くの研究を行った．例えば，ジャンクだと考えられていたリピート配列がlncRNAの組織特異的な発現に寄与していたり，タンパク質やDNAとの相互作用に寄与していることを明らかにすることに...

【情報学】情報学フロンティア：ビッグ・データ／深層学習を含む研究件

❏中区分64:環境保全対策およびその関連分野(0)

【概要】本研究では，ビッグデータを用いた実応用における品質精度と処理量効率性の大幅な向上を達成することを目指してリーマン多様体最適化手法に着目し，スケーラブルな非線形非凸多様体最適化手法について研究した．幾何的（多様体）制約付き深層学習のための深層学習確率的勾配法，二次最適性を実現する非厳密信頼領域，またそれらの応用について研究した．さらに，最適輸送問題の最適化手法とその応用について研究した． ...

【概要】本研究は、既存の心電図計による所見自動付与の精度向上のため、深層学習を用いた心電図波形自動解析手法を開発することを目的としている。昨年度まで、東大病院の循環器内科をを受診した患者を対象とし、研究代表者らがこれまでに開発してきた標準12誘導心電図波形に対するCNNを用いた自動解析手法である One-Shot Screening手法の改良を行ってきた。提案手法は、心拍毎にカットし重ね合わせた波形画像...

【研究代表者】本田智則国立研究開発法人産業技術総合研究所, エネルギー・環境領域, 主任研究員 (00425745)

【概要】2050年までにカーボン・ニュートラル社会を実現するため、特に排出削減が難しい家庭部門の温室効果ガス排出削減のための手法開発を目指した研究を実施した。家庭のエネルギー消費削減には、家庭内でどのような形態によってエネルギー消費が行われているか、すなわちライフスタイルを明らかにする必要があった。そこで本研究では、HEMS/スマートメータといったIoTセンシングによって得られた約6万世帯、20億レコー...

【情報学】情報学フロンティア：アルゴリズム／深層学習を含む研究件

❏Theoretically founded algorithms for the automatic production of analogy tests in NLP(21K12038)

【研究代表者】LEPAGE YVES 早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (70573608)

【キーワード】自然言語処理 / 埋め込み表現 / 類推関係 / 類推関係データセット / アルゴリズム (他6件)

【概要】During the first year, work on the tasks (a) to (c) announced in the plan have been pursued in parallel. (a) Casting string edit distances into vector spaces. Review on 1-D clustering and multidimensi...

【情報学】情報学フロンティア：3次元畳み込みニューラルネットワーク／深層学習を含む研究件

【キーワード】深層学習 / 化合物活性予測 / ヴァーチャルスクリーニング / タンパク質立体構造 / リガンド結合ポケット (他12件)

【概要】多くの計算資源を必要とするドッキング計算を用いず、新規のタンパク質に対しても適用可能な、機械学習を用いた構造ベースの化合物活性予測手法の開発を行った。タンパク質のリガンド結合ポケット構造をグラフで表現し、グラフ畳み込みニューラルネットワークを利用することでエンドツーエンドでの学習を行うことで、既存のタンパク質の配列情報のみを利用した予測手法に比べてより高精度な予測を達成した。またAutoDock　...

【情報学】情報学フロンティア：生命生体情報学／深層学習を含む研究件

【キーワード】生命生体情報学 / 環状ペプチド / 中分子創薬 / 膜透過性 / 血漿タンパク質結合率 (他9件)

【概要】次世代の創薬分子として注目されている特殊環状ペプチドを用いた中分子創薬を加速するため、そのボトルネックとなっていた細胞膜の透過性、および血漿タンパク質結合率の計算機予測を行うための基盤的手法を開発した。細胞膜透過性予測においては、大規模な分子動力学シミュレーション(REUS)による予測と、2次元および3次元記述子からの機械学習による予測の二つの手法を開発した。前者は6～8残基では充分な精度を達成...

【情報学】情報学フロンティア：スーパーコンピュータ／深層学習を含む研究件

【概要】データセンターの運用の自動化のため、データセンターからのデータを取得して仮想空間上に再現する方法と、その仮想空間上で運用ポリシーを最適化する方法を研究した。前者のデータ取得については、機器によるデータフォーマットの違いやデータの用途に依存することなく、様々な運用に役立つ汎用的なデータを多くのデータセンターから収集できる一般的なデータフォーマットと保存形式を定義することに成功した。後者の運用最適化...

【情報学】情報学フロンティア：MoRF ／深層学習を含む研究件

【概要】MoRFs（molecular recognition features）は、他分子との結合により、天然変性状態から非天然変性状態に遷移する領域で、細胞の分子相互作用ネットワークにおいて重要な役割を果たし、多くのヒトの疾患に関与する天然変性タンパク質（IDP）の重要な機能領域である。MoRFsの予測の大きな問題は、「明確な配列特徴がない」という点で、これに対しては、アミノ酸残基の特性に対して因子分...

【情報学】情報学フロンティア：臨床適用／深層学習を含む研究件

【概要】現代の医療において医用画像は不可欠であり，放射線治療においても治療前や治療期間内，治療後の多くの場面で用いられている．近年の情報処理技術の発展に伴い，医用画像に対して深層学習を用いた画像生成や解析（以下，深層画像処理）が適用され始めている．本研究では，放射線治療に用いられる医用画像に対して深層画像処理を施した上で，生成画像や解析結果を放射線治療の様々な状況において安全かつ有効に利用する方法を確立す...

【情報学】情報学フロンティア：ワークフロー／深層学習を含む研究件

【キーワード】オントロジー / インテリジェントサービス / テキストマイニング / 知能ロボット/ (他20件)

【概要】オントロジーとデータマイニングに基づくインテリジェントサービス開発基盤を設計，実装，評価するために，(1)ビッグデータからパターンライブラリをマイニングする系列DM/TMモジュール，(2)ローカルリンクトデータ生成器，(3)リンクトデータクラウド生成器，(4)オントロジーアライメントモジュール（＋アプリケーションオントロジー生成器），(5)AIタスク合成器を個別に設計し実装した後，それらの成果物を...

【情報学】情報学フロンティア：プライバシー／深層学習を含む研究件

【キーワード】不変表現学習 / ドメイン汎化 / 敵対的学習 / 深層学習 / 敵対的訓練 (他7件)

【概要】本研究の目的は、深層ニューラルネットワークが学習する表現が特定の情報を持たないように制御する要素技術の開発である。これにより、未知のユーザの行動を高精度に認識（ドメイン汎化）したり、深層ニューラルネットの判断基準が特定の因子によらないことを保証（プライバシー保護、公平性配慮）することができる。昨年度に引き続き、大きく次の２つの方向から研究を行った。 (1) 教師なしでの不変表現学習。既存の不変表...

【情報学】情報学フロンティア：分散表現／深層学習を含む研究件

❏深層学習を用いたスペイン語の通時的研究(18K12361)

【研究代表者】川崎義史東京大学, 大学院総合文化研究科, 講師 (40794756)

【キーワード】スペイン語史 / 年代推定 / 地点推定 / 分散表現 / 言語変化 (他11件)

【概要】・中近世スペイン語古文書の年代推定・地点推定の研究については，年代や緯度・経度で表された地点を連続変数とみなし，回帰モデルで推定する実験を行った。これまでは，年代と地点をともに離散変数とみなし，分類問題として解いていた。しかし，年代と地点は連続変数と考えた方がより自然である。文書ベクトルには，文字n-gram，単語n-gram，Doc2Vec，BERTによる分散表現を用いた。実験の結果，回帰モデル...

【キーワード】分散表現 / オントロジー / ナレッジグラフ / 自然言語処理 / 疾患 (他11件)

【概要】本研究は、専門家が作成したオントロジー（用語とそれらの関係）と、テキストから自動生成した分散表現（多次元ベクトル）を相補的に活用し、その結果を用いた新たな推論技術の開発を目的としている。これまでに、テストケースとなる分野を検討し、「がん」と「アルツハイマー」に選定した。それらの分野でのテキストデータ、オントロジーデータ、およびデータベース（主に知識を表現できるもの）を扱う。現在、分散表現の獲得方...

【情報学】情報学フロンティア：セマンティックWeb ／深層学習を含む研究件

【キーワード】分散表現 / オントロジー / ナレッジグラフ / 自然言語処理 / 疾患 (他11件)

【概要】本研究は、専門家が作成したオントロジー（用語とそれらの関係）と、テキストから自動生成した分散表現（多次元ベクトル）を相補的に活用し、その結果を用いた新たな推論技術の開発を目的としている。これまでに、テストケースとなる分野を検討し、「がん」と「アルツハイマー」に選定した。それらの分野でのテキストデータ、オントロジーデータ、およびデータベース（主に知識を表現できるもの）を扱う。現在、分散表現の獲得方...

【情報学】情報学フロンティア：血漿タンパク質結合率／深層学習を含む研究件

【キーワード】生命生体情報学 / 環状ペプチド / 中分子創薬 / 膜透過性 / 血漿タンパク質結合率 (他9件)

【概要】次世代の創薬分子として注目されている特殊環状ペプチドを用いた中分子創薬を加速するため、そのボトルネックとなっていた細胞膜の透過性、および血漿タンパク質結合率の計算機予測を行うための基盤的手法を開発した。細胞膜透過性予測においては、大規模な分子動力学シミュレーション(REUS)による予測と、2次元および3次元記述子からの機械学習による予測の二つの手法を開発した。前者は6～8残基では充分な精度を達成...

【情報学】情報学フロンティア：エンドツーエンド表現学習／深層学習を含む研究件

【キーワード】深層学習 / 化合物活性予測 / ヴァーチャルスクリーニング / タンパク質立体構造 / リガンド結合ポケット (他12件)

【概要】多くの計算資源を必要とするドッキング計算を用いず、新規のタンパク質に対しても適用可能な、機械学習を用いた構造ベースの化合物活性予測手法の開発を行った。タンパク質のリガンド結合ポケット構造をグラフで表現し、グラフ畳み込みニューラルネットワークを利用することでエンドツーエンドでの学習を行うことで、既存のタンパク質の配列情報のみを利用した予測手法に比べてより高精度な予測を達成した。またAutoDock　...

【情報学】情報学フロンティア：エンハンサープロモーター相互作用／深層学習を含む研究件

【研究代表者】大里直樹早稲田大学, 理工学術院総合研究所(理工学研究所), 主任研究員 (50509536)

【キーワード】転写制御 / 転写因子 / エンハンサー / クロマチン相互作用 / インシュレータ (他17件)

【概要】ゲノムワイドな遺伝子転写カスケードの解析のために、遺伝子の転写開始点から離れた位置（遠位）のDNAに結合する、転写因子が発現を制御する遺伝子（転写標的遺伝子）を予測する手法を開発した。転写標的遺伝子の予測のために、転写因子のDNA結合の位置と遺伝子の転写開始点の対応関係の基準を評価するための指標を見出した。同じ転写因子の転写標的遺伝子には、似た機能をもつ遺伝子が多く含まれ、遺伝子機能の数を転写標的...

【情報学】情報学フロンティア：情報システム／深層学習を含む研究件

【概要】ユーザ主導型での高度なマンガ検索を実現することを目的として、機械学習を用いたマンガオブジェクト検出手法及びマンガ要約の自動生成手法の検討を行った。マンガメタデータの対象となるコマ、キャラクタ顔画像、吹出し、セリフの検出にはFaster R-CNNを用いた方式が有効であることが分かった。画像要約には、マンガの登場人物のキャラクタ顔画像検出した後に、クラスタリングによって分類することが必要でありDBS...

【キーワード】ロボット聴覚 / 人工知能 / 音響信号処理 / 行動学 / 情報システム (他10件)

【概要】複数のマイクロホンアレイで収録した野鳥の歌声音響信号から，何の野鳥がいつ，どこから，どのように歌っているかを歌声イベントとして抽出し，歌声イベント間の関係から野鳥同士の関係性を構造化・可視化するロボット聴覚と機械学習技術の融合した屋外音環境理解技術を開発した．また，専門家でなくても使いやすい野鳥歌声解析用の屋外音環境理解システムを構築し，人手で行われてきた野鳥の歌声解析作業の負担を軽減し，動物行動...

【情報学】情報学フロンティア：PSSM ／深層学習を含む研究件

【概要】MoRFs（molecular recognition features）は、他分子との結合により、天然変性状態から非天然変性状態に遷移する領域で、細胞の分子相互作用ネットワークにおいて重要な役割を果たし、多くのヒトの疾患に関与する天然変性タンパク質（IDP）の重要な機能領域である。MoRFsの予測の大きな問題は、「明確な配列特徴がない」という点で、これに対しては、アミノ酸残基の特性に対して因子分...

【情報学】情報学フロンティア：畳み込みニューラルネットワーク／深層学習を含む研究件

【キーワード】光ファイバ通信 / 光信号伝送 / 歪補償 / 深層学習 / 畳み込みニューラルネットワーク (他7件)

【概要】令和2年度において、人工ニューラルネットワーク（ANN）における非線形補償性能を得られるサンプル／シンボル数、学習データとして適切な符号の選択の目途を立てた。その情報をもとに、令和３年度は以下の検討を行った。 (1)EVMを評価基準とし、DBP法による非線形補償性能に対するANNの補償性能の改善効果を定量的に検証した。(2)引き続いて、２次元畳み込みニューラルネットワーク（CNN）による非線形補償...

【キーワード】血管老化 / 細胞老化 / 人工知能 / 畳み込みニューラルネットワーク / 新規評価指標 (他12件)

【キーワード】機械学習 / 画像認識 / 深層学習 / 畳み込みニューラルネットワーク / 重力波 (他19件)

【概要】重力波天文学に代表される時間領域天文学に必須となる天体観測装置のソフトウェア的な基盤技術の開発を行った。現在のロボット観測においてどうしても人間が介在せざるを得ない、観測スケジュールのアレンジと取得画像からの突発天体抽出の完全自動化のために、深層学習やGPUを用いた気象識別と全く新しい突発天体検出アルゴリズムを開発した。これらは、既存のハードウェアをそのまま応用して、多くの観測所で使用することが可...

【情報学】情報学フロンティア：ペプチド設計／深層学習を含む研究件

【キーワード】抗ウィルスペプチド / ペプチド設計 / 深層学習 / タンパク質 / ドッキング予測 (他6件)

【概要】新規抗ウイルスペプチド（AVP）の計算機による生成を目的としたシステムFeedback-AVPGANを開発した。Feedback-AVPGANでは、敵対性生成ネットワーク（GAN）を用いて新規のペプチドを生成する。さらに、抗ウイルス性のあるペプチドの生成を効率化するため、フィードバック法を用いる。フィードバック法は、GANによるペプチドの生成において、既知のペプチドだけからでなく、生成した合成デー...

【情報学】情報学フロンティア：医療AI ／深層学習を含む研究件

【概要】本研究は、既存の心電図計による所見自動付与の精度向上のため、深層学習を用いた心電図波形自動解析手法を開発することを目的としている。昨年度まで、東大病院の循環器内科をを受診した患者を対象とし、研究代表者らがこれまでに開発してきた標準12誘導心電図波形に対するCNNを用いた自動解析手法である One-Shot Screening手法の改良を行ってきた。提案手法は、心拍毎にカットし重ね合わせた波形画像...

【情報学】情報学フロンティア：タンパク質ポケット構造／深層学習を含む研究件

【キーワード】深層学習 / 化合物活性予測 / ヴァーチャルスクリーニング / タンパク質立体構造 / リガンド結合ポケット (他12件)

【概要】多くの計算資源を必要とするドッキング計算を用いず、新規のタンパク質に対しても適用可能な、機械学習を用いた構造ベースの化合物活性予測手法の開発を行った。タンパク質のリガンド結合ポケット構造をグラフで表現し、グラフ畳み込みニューラルネットワークを利用することでエンドツーエンドでの学習を行うことで、既存のタンパク質の配列情報のみを利用した予測手法に比べてより高精度な予測を達成した。またAutoDock　...

【情報学】情報学フロンティア：オントロジー／深層学習を含む研究件

【キーワード】分散表現 / オントロジー / ナレッジグラフ / 自然言語処理 / 疾患 (他11件)

【概要】本研究は、専門家が作成したオントロジー（用語とそれらの関係）と、テキストから自動生成した分散表現（多次元ベクトル）を相補的に活用し、その結果を用いた新たな推論技術の開発を目的としている。これまでに、テストケースとなる分野を検討し、「がん」と「アルツハイマー」に選定した。それらの分野でのテキストデータ、オントロジーデータ、およびデータベース（主に知識を表現できるもの）を扱う。現在、分散表現の獲得方...

【概要】本研究では、18人の研究者が源氏絵データベースを利用し、15箇所の美術館・博物館および個人宅にて103作品の調査をおこない、2回のシンポジウム（「室町時代源氏絵研究の最前線」「桃山・江戸時代源氏絵研究の最前線―図様の継承と創造」）を含む8回の研究会で研究成果を発表した。AIとVRの研究成果は『人工知能学会論文誌』と『システム/制御/情報』に発表し、ディスプレイ版VR3点セット（灯明で見る「源氏物語...

【キーワード】オントロジー / インテリジェントサービス / テキストマイニング / 知能ロボット/ (他20件)

【概要】オントロジーとデータマイニングに基づくインテリジェントサービス開発基盤を設計，実装，評価するために，(1)ビッグデータからパターンライブラリをマイニングする系列DM/TMモジュール，(2)ローカルリンクトデータ生成器，(3)リンクトデータクラウド生成器，(4)オントロジーアライメントモジュール（＋アプリケーションオントロジー生成器），(5)AIタスク合成器を個別に設計し実装した後，それらの成果物を...

【情報学】情報学フロンティア：カーネル法／深層学習を含む研究件

【キーワード】深層学習 / カーネル法 / 汎化誤差解析 / ノンパラメトリック統計 / モデル圧縮 (他14件)

【概要】深層学習は現在機械学習でも中心的な役割を果たしており，多くのタスクで高い性能を示している．一方で，その原理への理論的理解は進んでおらず，ブラックボックス化しているのが研究開始当初の状況であった．その状況を改善するために，本研究では深層学習の原理解明に関して以下の研究成果を得た．(1) カーネル法的視点による深層学習の圧縮型汎化誤差解析，(2) 統計自由度による最適なモデル構造の探索とモデル圧縮への...

【情報学】情報学フロンティア：早期リスク検知／深層学習を含む研究件

【概要】本研究は、既存の心電図計による所見自動付与の精度向上のため、深層学習を用いた心電図波形自動解析手法を開発することを目的としている。昨年度まで、東大病院の循環器内科をを受診した患者を対象とし、研究代表者らがこれまでに開発してきた標準12誘導心電図波形に対するCNNを用いた自動解析手法である One-Shot Screening手法の改良を行ってきた。提案手法は、心拍毎にカットし重ね合わせた波形画像...

【情報学】情報学フロンティア：ディープラーニング／深層学習を含む研究件

❏小区分61040:ソフトコンピューティング関連(0)

【概要】本研究では、ナノポアシーケンシングから複雑なメチル化プロファイリングを正確に行うために、特定遺伝子型を考慮したディープニューラネットワークによって高精度にメチル化を検出する情報解析技術を構築する。これに関して今年度には、以下三つの研究を進めた。（1）評価用データの収集と学習データを作成した。DNAメチル化の5mCと6mAを中心として、近年発表されたベンチマークデータを網羅的に収集し、分析した。学...

【キーワード】進化計算 / 深層学習 / ニューロ進化 / 動力学的解析 / 複雑系モデル (他8件)

【概要】本年度の研究では，スケーラビリティを考慮しながら，ディープニューロ進化におけるモチーフ構造（遺伝子型）と機能（表現型）の因果関係を導出する手法の実現を試みた．このメカニズムの解明は，モチーフ性を制御して機能創発を的確に導くための理論的基盤となる．具体的には，ディープニューロ進化の基本的なデータ構造であるグラフや木構造のような離散構造に対して，統計的学習・非線形力学系解析や代数的学習手法を利用して...

【情報学】情報学フロンティア：RNA構造／深層学習を含む研究件

【キーワード】lncRNA / ノンコーディングRNA / RNA修飾 / RNA構造 / リピート要素 (他19件)

【概要】タンパク質に翻訳されずにRNA自体が機能を有する長鎖ノンコーディングRNA（lncRNA）の機能を明らかにするために，RNAの配列・構造・修飾・生体高分子との相互作用などの「機能エレメント」に着目し情報学的な観点から多くの研究を行った．例えば，ジャンクだと考えられていたリピート配列がlncRNAの組織特異的な発現に寄与していたり，タンパク質やDNAとの相互作用に寄与していることを明らかにすることに...

【情報学】情報学フロンティア：RNA相互作用／深層学習を含む研究件

【キーワード】lncRNA / ノンコーディングRNA / RNA修飾 / RNA構造 / リピート要素 (他19件)

【概要】タンパク質に翻訳されずにRNA自体が機能を有する長鎖ノンコーディングRNA（lncRNA）の機能を明らかにするために，RNAの配列・構造・修飾・生体高分子との相互作用などの「機能エレメント」に着目し情報学的な観点から多くの研究を行った．例えば，ジャンクだと考えられていたリピート配列がlncRNAの組織特異的な発現に寄与していたり，タンパク質やDNAとの相互作用に寄与していることを明らかにすることに...

【情報学】情報学フロンティア：信号処理／深層学習を含む研究件

【概要】近年、深層学習の研究が急速に発展し様々な分野で用いられ、従来の古典的なアプローチでは到底到達できないような画期的な成果が得られている。本研究課題では、信号処理と深層学習の融合による高速高精度画像復元技術の開発を行うことを目的とする。画像復元とは、ノイズ等の様々な劣化要因により汚れた画像から、元の画像を復元することである。 2021年度は、DCTを用いて高速高精度なデブラー技術の開発を行なった。さら...

【キーワード】信号処理 / 数理モデリング / 深層学習 / グラフ深層学習 / 深層展開 (他8件)

【概要】本年度においては，エクストリーム信号処理のための理論的検討の核となる，以下の3点に関する研究を行った． 1) 深層展開によるグラフ上データの復元：深層展開（deep algorithm unrolling; DAU）は，（凸）最適化の繰り返し処理アルゴリズムのパラメータを誤差逆伝播法などの深層学習技術を用いて学習データから調整する手法の一群である．本年度では，深層展開をグラフ上データ復元のために利...

【情報学】情報学フロンティア：心臓超音波検査／深層学習を含む研究件

【概要】本研究は、既存の心電図計による所見自動付与の精度向上のため、深層学習を用いた心電図波形自動解析手法を開発することを目的としている。昨年度まで、東大病院の循環器内科をを受診した患者を対象とし、研究代表者らがこれまでに開発してきた標準12誘導心電図波形に対するCNNを用いた自動解析手法である One-Shot Screening手法の改良を行ってきた。提案手法は、心拍毎にカットし重ね合わせた波形画像...

【情報学】情報学フロンティア：心電図自動解析／深層学習を含む研究件

【概要】本研究は、既存の心電図計による所見自動付与の精度向上のため、深層学習を用いた心電図波形自動解析手法を開発することを目的としている。昨年度まで、東大病院の循環器内科をを受診した患者を対象とし、研究代表者らがこれまでに開発してきた標準12誘導心電図波形に対するCNNを用いた自動解析手法である One-Shot Screening手法の改良を行ってきた。提案手法は、心拍毎にカットし重ね合わせた波形画像...

【情報学】情報学フロンティア：機械学習／深層学習を含む研究件

❏小区分51030:病態神経科学関連(0)

【概要】本研究の目的は，独自の稠密観測データから小さな地震を徹底的に探索して超高品質の地震カタログを作成し，大地震発生前に見られる前震活動が本質的な意味での前兆かを，現実の複雑性を適切に反映した地震活動モデルで検証することである．本年度は，高効率・高精度の地震カタログを作成する手法の開発を目指し，イベント検出・走時検測・P波初動極性読み取り・震源決定などにおいて深層学習の利用を試みた．構築した手法を利用し...

【キーワード】パーキンソン病 / 深層学習 / iPS細胞 / 機械学習 / 高速3Dフローイメージャー

【概要】パーキンソン病症例の9割を占める孤発性症例は臨床症状からもその原因が多様な集団と予測され、疾患修飾治療法の開発にはその層別化が必須と考えられる。申請者は孤発性症例の患者iPS細胞表現型を遺伝性症例と比較しながら解析し、その表現型から分類することができれば最適な治療の開発につながると考え研究を進めてきた。しかしながら通常の統計解析手法では細胞表現型のデータから孤発性症例を層別化することが困難であった...

【情報学】情報学フロンティア：機能エレメント／深層学習を含む研究件

【キーワード】lncRNA / ノンコーディングRNA / RNA修飾 / RNA構造 / リピート要素 (他19件)

【概要】タンパク質に翻訳されずにRNA自体が機能を有する長鎖ノンコーディングRNA（lncRNA）の機能を明らかにするために，RNAの配列・構造・修飾・生体高分子との相互作用などの「機能エレメント」に着目し情報学的な観点から多くの研究を行った．例えば，ジャンクだと考えられていたリピート配列がlncRNAの組織特異的な発現に寄与していたり，タンパク質やDNAとの相互作用に寄与していることを明らかにすることに...

【情報学】情報学フロンティア：機能エンリッチメント／深層学習を含む研究件

【研究代表者】大里直樹早稲田大学, 理工学術院総合研究所(理工学研究所), 主任研究員 (50509536)

【キーワード】転写制御 / 転写因子 / エンハンサー / クロマチン相互作用 / インシュレータ (他17件)

【概要】ゲノムワイドな遺伝子転写カスケードの解析のために、遺伝子の転写開始点から離れた位置（遠位）のDNAに結合する、転写因子が発現を制御する遺伝子（転写標的遺伝子）を予測する手法を開発した。転写標的遺伝子の予測のために、転写因子のDNA結合の位置と遺伝子の転写開始点の対応関係の基準を評価するための指標を見出した。同じ転写因子の転写標的遺伝子には、似た機能をもつ遺伝子が多く含まれ、遺伝子機能の数を転写標的...

【情報学】情報学フロンティア：機能推定／深層学習を含む研究件

【キーワード】lncRNA / ノンコーディングRNA / RNA修飾 / RNA構造 / リピート要素 (他19件)

【概要】タンパク質に翻訳されずにRNA自体が機能を有する長鎖ノンコーディングRNA（lncRNA）の機能を明らかにするために，RNAの配列・構造・修飾・生体高分子との相互作用などの「機能エレメント」に着目し情報学的な観点から多くの研究を行った．例えば，ジャンクだと考えられていたリピート配列がlncRNAの組織特異的な発現に寄与していたり，タンパク質やDNAとの相互作用に寄与していることを明らかにすることに...

【情報学】情報学フロンティア：SNPアレイ／深層学習を含む研究件

【研究代表者】三森隆広国立研究開発法人理化学研究所, 革新知能統合研究センター, 研究員 (40760161)

【キーワード】ゲノム / コピー数変異 / 次世代シークエンサ / マイクロアレイ / 機械学習 (他11件)

【概要】ヒトゲノムのコピー数変異 (CNV) は大規模な配列の多様性を与える変異であり、薬剤代謝酵素を含む重要な遺伝子の発現量の個人差や、様々な疾患のリスクに関係していることが知られている。次世代シークエンス技術やマイクロアレイの発展により CNV の個人差を定量できるようになってきたが、これまで配列差を含めた解析は困難であった。本研究では CNV によるゲノム多様性の解明を目指し、長鎖型シークエンサを用...

【情報学】情報学フロンティア：膜透過性／深層学習を含む研究件

【キーワード】生命生体情報学 / 環状ペプチド / 中分子創薬 / 膜透過性 / 血漿タンパク質結合率 (他9件)

【概要】次世代の創薬分子として注目されている特殊環状ペプチドを用いた中分子創薬を加速するため、そのボトルネックとなっていた細胞膜の透過性、および血漿タンパク質結合率の計算機予測を行うための基盤的手法を開発した。細胞膜透過性予測においては、大規模な分子動力学シミュレーション(REUS)による予測と、2次元および3次元記述子からの機械学習による予測の二つの手法を開発した。前者は6～8残基では充分な精度を達成...

【情報学】情報学フロンティア：ドッキング予測／深層学習を含む研究件

【キーワード】抗ウィルスペプチド / ペプチド設計 / 深層学習 / タンパク質 / ドッキング予測 (他6件)

【概要】新規抗ウイルスペプチド（AVP）の計算機による生成を目的としたシステムFeedback-AVPGANを開発した。Feedback-AVPGANでは、敵対性生成ネットワーク（GAN）を用いて新規のペプチドを生成する。さらに、抗ウイルス性のあるペプチドの生成を効率化するため、フィードバック法を用いる。フィードバック法は、GANによるペプチドの生成において、既知のペプチドだけからでなく、生成した合成デー...

【情報学】情報学フロンティア：クラウド／深層学習を含む研究件

❏クラウド側とエッジ側機器の動的な協調に基づく自律分散共進化AI基盤技術の研究開発(19H04099)

【概要】エッジノードとクラウドサーバとの間で協調しながら深層学習モデルを随時アップデートするためには、継続的な学習が必要となる。そこで2021年度は継続学習の代表的な手法であるリプレイ技術に着目した。継続学習では、例えば物体検出タスクにおいて、検出対象クラスが時間の経過とともに増加していく時、過去に学習したモデルを生かしながら新たに加わるクラスを学習する。リプレイ技術では過去に用いた学習データの一部を保存...

【情報学】情報学フロンティア：クラスタリング／深層学習を含む研究件

【概要】ユーザ主導型での高度なマンガ検索を実現することを目的として、機械学習を用いたマンガオブジェクト検出手法及びマンガ要約の自動生成手法の検討を行った。マンガメタデータの対象となるコマ、キャラクタ顔画像、吹出し、セリフの検出にはFaster R-CNNを用いた方式が有効であることが分かった。画像要約には、マンガの登場人物のキャラクタ顔画像検出した後に、クラスタリングによって分類することが必要でありDBS...

【情報学】情報学フロンティア：転移学習／深層学習を含む研究件

【キーワード】深層学習 / 適応量子化情報 / 条件付き相互情報量 / 転移学習 / 変調識別器 (他14件)

【概要】本研究では，無線通信路に適した適応量子化及び量子化情報に基づく信号処理設計と，深層学習に基づくパラメータ最適化・入力推定を用いた超大容量・超低遅延・超低消費電力無線通信の実現を目指す．２０２１年度は，例えば複数の無線通信システムが混在するcognitive環境において，通信システムの変調方式を特定する深層学習に基づく軽量の変調識別器を設計した．計算機シミュレーションに基づく評価の結果，提案法は軽...

【情報学】情報学フロンティア：時系列データ／深層学習を含む研究件

【研究代表者】藤村茂早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (00367179)

【概要】本研究課題では、プロセス制御監視システムによって蓄積された時々刻々変化する時系列データを利用しディープラーニング技術を応用した実プロセスで利用可能なオペレータ支援機能を実現した。具体的には、実際の化学プロセスの複数のセンサデータを予測する新しいディープラーニングモデルを提案した。化学プロセスの制御のために監視しているセンサデータ間の複雑な関連を学習するモデルであり、関連するセンサデータ間の様々な時...

【情報学】情報学フロンティア：グラフニューラルネットワーク／深層学習を含む研究件

❏小区分62010:生命、健康および医療情報学関連(0)

【研究代表者】鎌田清一郎早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (00204602)

【キーワード】グラフニューラルネットワーク / 画像認識 / スパースグラフ表現 / 顔認識 / ニューラルネットワーク (他20件)

【概要】近年、ニューラルネットワークの一般化としてグラフＮＮ（ＧＮＮ）が活発に研究されている。本研究では深層ＣＮＮとほぼ同等の認識性能を有するスパースグラフ表現によるＧＮＮ(ＳＧＮＮ)を検討した。これは画像より得られた局所特徴を有するスパースグラフを構築し、コンパクトなＧＮＮ構造により認識を行うものである。またどのようなスパースグラフが高い認識性能を有するかを検討し、そのスパース条件を明らかにした。さらに...

【キーワード】深層学習 / 化合物活性予測 / ヴァーチャルスクリーニング / タンパク質立体構造 / リガンド結合ポケット (他12件)

【概要】多くの計算資源を必要とするドッキング計算を用いず、新規のタンパク質に対しても適用可能な、機械学習を用いた構造ベースの化合物活性予測手法の開発を行った。タンパク質のリガンド結合ポケット構造をグラフで表現し、グラフ畳み込みニューラルネットワークを利用することでエンドツーエンドでの学習を行うことで、既存のタンパク質の配列情報のみを利用した予測手法に比べてより高精度な予測を達成した。またAutoDock　...

【情報学】情報学フロンティア：診断支援／深層学習を含む研究件

【概要】本研究は、既存の心電図計による所見自動付与の精度向上のため、深層学習を用いた心電図波形自動解析手法を開発することを目的としている。昨年度まで、東大病院の循環器内科をを受診した患者を対象とし、研究代表者らがこれまでに開発してきた標準12誘導心電図波形に対するCNNを用いた自動解析手法である One-Shot Screening手法の改良を行ってきた。提案手法は、心拍毎にカットし重ね合わせた波形画像...

【情報学】情報学フロンティア：クロマチン相互作用／深層学習を含む研究件

【研究代表者】大里直樹早稲田大学, 理工学術院総合研究所(理工学研究所), 主任研究員 (50509536)

【キーワード】転写制御 / 転写因子 / エンハンサー / クロマチン相互作用 / インシュレータ (他17件)

【概要】ゲノムワイドな遺伝子転写カスケードの解析のために、遺伝子の転写開始点から離れた位置（遠位）のDNAに結合する、転写因子が発現を制御する遺伝子（転写標的遺伝子）を予測する手法を開発した。転写標的遺伝子の予測のために、転写因子のDNA結合の位置と遺伝子の転写開始点の対応関係の基準を評価するための指標を見出した。同じ転写因子の転写標的遺伝子には、似た機能をもつ遺伝子が多く含まれ、遺伝子機能の数を転写標的...

【情報学】情報学フロンティア：人工知能(AI) ／深層学習を含む研究件

❏超選択的副腎静脈支脈採血の普及・成功率上昇のための深層学習を用いた新規AI開発(21K15789)

【研究代表者】田村全慶應義塾大学, 医学部(信濃町), 助教 (50594602)

【キーワード】原発性アルドステロン症 / 副腎静脈採血 / 深層学習 / 人工知能

【概要】原発性アルドステロン症は代表的な二次性高血圧症であり、副腎静脈サンプリングはその治療方針決定において不可欠な検査である。昨今では超選択的な区域別副腎静脈支脈採血によってアルドステロン産生腺腫の局在を明らかにすることにより、副腎部分切除術による機能温存が可能な場合がある。しかし、副腎静脈サンプリングは難易度が高く、また区域別副腎静脈支脈採血は一般的に普及しているとは言い難い。本研究では術前造影CTか...

【情報学】情報学フロンティア：ナレッジグラフ／深層学習を含む研究件

【キーワード】分散表現 / オントロジー / ナレッジグラフ / 自然言語処理 / 疾患 (他11件)

【概要】本研究は、専門家が作成したオントロジー（用語とそれらの関係）と、テキストから自動生成した分散表現（多次元ベクトル）を相補的に活用し、その結果を用いた新たな推論技術の開発を目的としている。これまでに、テストケースとなる分野を検討し、「がん」と「アルツハイマー」に選定した。それらの分野でのテキストデータ、オントロジーデータ、およびデータベース（主に知識を表現できるもの）を扱う。現在、分散表現の獲得方...

【情報学】情報学フロンティア：抗ウィルスペプチド／深層学習を含む研究件

【キーワード】抗ウィルスペプチド / ペプチド設計 / 深層学習 / タンパク質 / ドッキング予測 (他6件)

【概要】新規抗ウイルスペプチド（AVP）の計算機による生成を目的としたシステムFeedback-AVPGANを開発した。Feedback-AVPGANでは、敵対性生成ネットワーク（GAN）を用いて新規のペプチドを生成する。さらに、抗ウイルス性のあるペプチドの生成を効率化するため、フィードバック法を用いる。フィードバック法は、GANによるペプチドの生成において、既知のペプチドだけからでなく、生成した合成デー...

【情報学】情報学フロンティア：薬剤活性予測／深層学習を含む研究件

【キーワード】深層学習 / 化合物活性予測 / ヴァーチャルスクリーニング / タンパク質立体構造 / リガンド結合ポケット (他12件)

【概要】多くの計算資源を必要とするドッキング計算を用いず、新規のタンパク質に対しても適用可能な、機械学習を用いた構造ベースの化合物活性予測手法の開発を行った。タンパク質のリガンド結合ポケット構造をグラフで表現し、グラフ畳み込みニューラルネットワークを利用することでエンドツーエンドでの学習を行うことで、既存のタンパク質の配列情報のみを利用した予測手法に比べてより高精度な予測を達成した。またAutoDock　...

【情報学】情報学フロンティア：自然言語処理／深層学習を含む研究件

❏小区分58010:医療管理学および医療系社会学関連(0)

❏Theoretically founded algorithms for the automatic production of analogy tests in NLP(21K12038)

【研究代表者】LEPAGE YVES 早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (70573608)

【キーワード】自然言語処理 / 埋め込み表現 / 類推関係 / 類推関係データセット / アルゴリズム (他6件)

【概要】During the first year, work on the tasks (a) to (c) announced in the plan have been pursued in parallel. (a) Casting string edit distances into vector spaces. Review on 1-D clustering and multidimensi...

【キーワード】患者の悩み / 患者の実践知 / ソーシャルメディア / 自然言語処理 / 機械学習 (他6件)

【概要】本研究では、ソーシャルメディアから得られる患者テキストを患者ケアの充実に活かす基盤づくりを目指して、患者の治療・生活上の悩みに関するエピソード、及び患者の実践知を抽出する自然言語処理（Natural Language Processing、NLP）システムの開発を進めている。本年度（2021年度）は、患者ブログから副作用疑いや悩みの記述を抽出する深層学習モデルの構築に取り組んだ。主な成果を以下に示...

【情報学】情報学フロンティア：ネットワーク／深層学習を含む研究件

【キーワード】特許 / テキストマイニング / イノベーション / 研究開発 / 生産性 (他14件)

【概要】研究代表者（關　智一）は、国際ビジネス研究学会全国大会にて「製造業・研究開発部門の生産性変化とグローバル化」について報告した。研究分担者の一人（菰田文男）は、人工知能をテーマとした『Paradigm Shift in Technologies and Innovation Systems』を刊行した。研究分担者の一人（井口知栄）は、2020年度に学会報告をした論文「Subsidiary Compe...

【情報学】情報学フロンティア：化合物活性予測／深層学習を含む研究件

【キーワード】深層学習 / 化合物活性予測 / ヴァーチャルスクリーニング / タンパク質立体構造 / リガンド結合ポケット (他12件)

【概要】多くの計算資源を必要とするドッキング計算を用いず、新規のタンパク質に対しても適用可能な、機械学習を用いた構造ベースの化合物活性予測手法の開発を行った。タンパク質のリガンド結合ポケット構造をグラフで表現し、グラフ畳み込みニューラルネットワークを利用することでエンドツーエンドでの学習を行うことで、既存のタンパク質の配列情報のみを利用した予測手法に比べてより高精度な予測を達成した。またAutoDock　...

【情報学】情報学フロンティア：構造変異／深層学習を含む研究件

❏遺伝子変異を考慮しナノポアシーケンスから高精度にメチル化を検出する情報技術の開発(21K12104)

【研究代表者】張耀中東京大学, 医科学研究所, 特任准教授 (60817138)

【キーワード】methylation / nanopore sequencing / deep learning / ナノポアシーケンシング / メチル化 (他7件)

【概要】本研究では、ナノポアシーケンシングから複雑なメチル化プロファイリングを正確に行うために、特定遺伝子型を考慮したディープニューラネットワークによって高精度にメチル化を検出する情報解析技術を構築する。これに関して今年度には、以下三つの研究を進めた。（1）評価用データの収集と学習データを作成した。DNAメチル化の5mCと6mAを中心として、近年発表されたベンチマークデータを網羅的に収集し、分析した。学...

【情報学】情報学フロンティア：非負値行列因子分解／深層学習を含む研究件

【概要】MDL原理に基づく学習理論の深化と応用について研究を行った．記述長最小原理（MDL原理）の基礎については，Barron and Coverの理論（BC理論）の教師あり学習への拡張と，深層学習との関連について考察した．BC理論と確率的コンプレキシティ（SC）を関係づける研究において，目標モデルを非指数型分布族に一般化することに成功した．その他，スパース学習を応用した誤り訂正符号への深層学習の応用やA...

【情報学】情報学フロンティア：コピー数変異／深層学習を含む研究件

【研究代表者】三森隆広国立研究開発法人理化学研究所, 革新知能統合研究センター, 研究員 (40760161)

【キーワード】ゲノム / コピー数変異 / 次世代シークエンサ / マイクロアレイ / 機械学習 (他11件)

【概要】ヒトゲノムのコピー数変異 (CNV) は大規模な配列の多様性を与える変異であり、薬剤代謝酵素を含む重要な遺伝子の発現量の個人差や、様々な疾患のリスクに関係していることが知られている。次世代シークエンス技術やマイクロアレイの発展により CNV の個人差を定量できるようになってきたが、これまで配列差を含めた解析は困難であった。本研究では CNV によるゲノム多様性の解明を目指し、長鎖型シークエンサを用...

【情報学】情報学フロンティア：バーチャル・スクリーニング／深層学習を含む研究件

【キーワード】深層学習 / 化合物活性予測 / ヴァーチャルスクリーニング / タンパク質立体構造 / リガンド結合ポケット (他12件)

【概要】多くの計算資源を必要とするドッキング計算を用いず、新規のタンパク質に対しても適用可能な、機械学習を用いた構造ベースの化合物活性予測手法の開発を行った。タンパク質のリガンド結合ポケット構造をグラフで表現し、グラフ畳み込みニューラルネットワークを利用することでエンドツーエンドでの学習を行うことで、既存のタンパク質の配列情報のみを利用した予測手法に比べてより高精度な予測を達成した。またAutoDock　...

【情報学】情報学フロンティア：大規模実験情報／深層学習を含む研究件

【キーワード】lncRNA / ノンコーディングRNA / RNA修飾 / RNA構造 / リピート要素 (他19件)

【概要】タンパク質に翻訳されずにRNA自体が機能を有する長鎖ノンコーディングRNA（lncRNA）の機能を明らかにするために，RNAの配列・構造・修飾・生体高分子との相互作用などの「機能エレメント」に着目し情報学的な観点から多くの研究を行った．例えば，ジャンクだと考えられていたリピート配列がlncRNAの組織特異的な発現に寄与していたり，タンパク質やDNAとの相互作用に寄与していることを明らかにすることに...

【情報学】情報学フロンティア：画像処理／深層学習を含む研究件

【概要】近年深層学習が機械学習の世界で注目を浴びておりさまざまな応用分野で大きな精度改善を達成している。特にCNN（Convolutional Neural Networks）は画像処理の分野で著しい成功をおさめている。深層学習の特筆すべき点は、これまでのように特徴量を人間が設計するのではなく、ニューラルネットワークの中間層で自動的に特徴量抽出が行われることである。古楽譜は数ある文書の中でも特に多様な情報...

【概要】ハスは、花托と呼ばれる花の中心部分が発熱し、約4日間の開花中30～37度の間に維持される恒温性という機能を持つ。本研究は、東京大学附属生態調和農学機構のハス見本園において複数の品種のハス花を対象に花托の発熱パターンを調べ品種間での形態的及び遺伝的変異を利用して、目的①「ハス花の発熱が訪花昆虫を誘引し結実率を高める」という仮説の検証及び目的②ハス花の発熱・恒温性に関連する遺伝子の同定を行っている。目...

【概要】近年、深層学習の研究が急速に発展し様々な分野で用いられ、従来の古典的なアプローチでは到底到達できないような画期的な成果が得られている。本研究課題では、信号処理と深層学習の融合による高速高精度画像復元技術の開発を行うことを目的とする。画像復元とは、ノイズ等の様々な劣化要因により汚れた画像から、元の画像を復元することである。 2021年度は、DCTを用いて高速高精度なデブラー技術の開発を行なった。さら...

【情報学】情報学フロンティア：画像生成／深層学習を含む研究件

【概要】前年度に準備を行った上空と地上のライダーデータについては、互いの位置合わせを進め、対応する樹冠内部の位置合わせを行った。そのもとに、ビームの対象樹への照射状況や樹冠内部へのビーム浸透度を確認し、上空と地上単独のデータよりも、両者を合わせることで、ビームの浸透度が高くなることが確認された。本検証は、申請者らが開発したΩ指数というビーム到達領域を判別する指数に基づいて行われた。両者を合わせてもカバーで...

【概要】現代の医療において医用画像は不可欠であり，放射線治療においても治療前や治療期間内，治療後の多くの場面で用いられている．近年の情報処理技術の発展に伴い，医用画像に対して深層学習を用いた画像生成や解析（以下，深層画像処理）が適用され始めている．本研究では，放射線治療に用いられる医用画像に対して深層画像処理を施した上で，生成画像や解析結果を放射線治療の様々な状況において安全かつ有効に利用する方法を確立す...

【情報学】情報学フロンティア：高性能計算／深層学習を含む研究件

【キーワード】ニューラルネットワーク / 雑音畳み込み / FPGA / AI / 深層学習 (他12件)

【概要】白色雑音回路の設計方法は様々あるが、書き換え可能なFPGAをプロトタイプとして選択し、FPGAの基本構成要素であるLUTを使った雑音回路を採用した。今年度は佐野研究グループでは、FPGAを用いた雑音畳み込みをはじめとするニューラルネットワーク回路を回路構成要素であるLUTやDSPブロックに効率よくマッピングする手法について研究開発した。また、FPGAに開発したニューラルネットワークを実装して、その...

【複合領域】社会・安全システム科学：リスク管理／深層学習を含む研究件

❏深層学習を用いたインシデント文章分析によるプロアクティブリスク管理手法の確立(22K19657)

【キーワード】インシデント / 深層学習 / リスク管理 / 医療安全 / 自然言語処理

【複合領域】社会・安全システム科学：MaaS ／深層学習を含む研究件

【キーワード】交通システム / エージェントシミュレーション / 強化学習 / 深層学習 / 信号制御 (他10件)

【概要】本研究では，自動走行車の普及を見越した交通システムの適応進化型制御とサービスの提案をめざした．前者に関しては制御に用いるための交通流状態予測アルゴリズムを提案した．後者に関してはライドシェアサービス車両の配車アルゴリズムを提案し，リアルタイムに応答可能であるかどうかを評価した．またシミュレーションの基盤として交通流のハイブリッドモデル（流体近似モデル＋マルチエージェントモデル）を提案した． ...

【複合領域】社会・安全システム科学：知識処理／深層学習を含む研究件

【研究代表者】岩井原瑞穂早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (40253538)

【複合領域】社会・安全システム科学：ヒューマン・エラー／深層学習を含む研究件

【研究代表者】鎌田清一郎早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (00204602)

【キーワード】グラフニューラルネットワーク / 画像認識 / スパースグラフ表現 / 顔認識 / ニューラルネットワーク (他20件)

【概要】近年、ニューラルネットワークの一般化としてグラフＮＮ（ＧＮＮ）が活発に研究されている。本研究では深層ＣＮＮとほぼ同等の認識性能を有するスパースグラフ表現によるＧＮＮ(ＳＧＮＮ)を検討した。これは画像より得られた局所特徴を有するスパースグラフを構築し、コンパクトなＧＮＮ構造により認識を行うものである。またどのようなスパースグラフが高い認識性能を有するかを検討し、そのスパース条件を明らかにした。さらに...

【複合領域】社会・安全システム科学：地価／深層学習を含む研究件

【概要】新型コロナにより発展途上国の都市地価データの収集に大きな障害が生じたため、都市環境を衛星画像から詳細に取得するための衛星画像の解析技術の高度化に焦点をあて、国内での地価データ等と関連を明らかにした。高分解能画像による建物の抽出や変化検出技術の高度化し、さらにフリーの中分解能衛星画像を主に利用して住環境劣悪地域（地価が顕著に安い地域）を自動抽出する技術を開発した。これらの方法は大幅な精度向上を達成で...

【複合領域】社会・安全システム科学：全体最適化／深層学習を含む研究件

【概要】複数のパターン認識システムを協調的に最適化しながら，システム全体を効率的かつ自動で成長させる方式について検討を行った．特に，システムの使用者や使用環境の違いにより生じるデータの変動に対してシステムを適応的に改善するための要素技術として，データの性質の違いに頑健なクラスタリング技術および，複数システムを協調的に用いて認識を行うマルチストリームパターン認識フレームワークの開発を行った． ...

【複合領域】社会・安全システム科学：マイクロジオデータ／深層学習を含む研究件

【複合領域】社会・安全システム科学：汎化性能／深層学習を含む研究件

【キーワード】深層学習 / マルチタスク学習 / ニューラルネットワーク / 物体検出 / 物体追跡 (他8件)

【概要】申請者は，本事業において，マルチタスク学習（MTL, Multitask Learning）を行う深層学習器，特に，物体の検出と意味領域分割，及び，物体の追跡と検出を行うMTLの開発を行ってきた．タスクの組み合わせやデータセットの選定を行い，MTLを実現する交差接続の提案と改善を行い，MTLによる汎化性能の向上について確認した．交差接続の畳み込みをリカレントニューラルネットワークで代替し，時系列デ...

【複合領域】社会・安全システム科学：グローカル制御／深層学習を含む研究件

【キーワード】交通システム / エージェントシミュレーション / 強化学習 / 深層学習 / 信号制御 (他10件)

【概要】本研究では，自動走行車の普及を見越した交通システムの適応進化型制御とサービスの提案をめざした．前者に関しては制御に用いるための交通流状態予測アルゴリズムを提案した．後者に関してはライドシェアサービス車両の配車アルゴリズムを提案し，リアルタイムに応答可能であるかどうかを評価した．またシミュレーションの基盤として交通流のハイブリッドモデル（流体近似モデル＋マルチエージェントモデル）を提案した． ...

【複合領域】社会・安全システム科学：大都市／深層学習を含む研究件

【概要】新型コロナにより発展途上国の都市地価データの収集に大きな障害が生じたため、都市環境を衛星画像から詳細に取得するための衛星画像の解析技術の高度化に焦点をあて、国内での地価データ等と関連を明らかにした。高分解能画像による建物の抽出や変化検出技術の高度化し、さらにフリーの中分解能衛星画像を主に利用して住環境劣悪地域（地価が顕著に安い地域）を自動抽出する技術を開発した。これらの方法は大幅な精度向上を達成で...

【複合領域】社会・安全システム科学：統計的学習／深層学習を含む研究件

【キーワード】構造的正則化 / テンソルモデリング / ベイズ推定 / 再生核ヒルベルト空間 / ガウシアンプロセス (他21件)

【概要】近年あらゆる分野において扱うデータは急速に大規模化している．また同時に，巨大なデータは内在的に多様な構造を有するようにもなってきている．そのような多量かつ多様なデータを扱うため，構造的スパース性に着目し，それを利用した推定方法を体系的に提案・分析した．そのため，構造的正則化学習と呼ばれる学習方法を高速に解くための確率的最適化手法として，確率的交互方向乗数法を提案した．また，テンソルモデリングと呼...

【複合領域】社会・安全システム科学：ライドシェア／深層学習を含む研究件

【キーワード】交通システム / エージェントシミュレーション / 強化学習 / 深層学習 / 信号制御 (他10件)

【概要】本研究では，自動走行車の普及を見越した交通システムの適応進化型制御とサービスの提案をめざした．前者に関しては制御に用いるための交通流状態予測アルゴリズムを提案した．後者に関してはライドシェアサービス車両の配車アルゴリズムを提案し，リアルタイムに応答可能であるかどうかを評価した．またシミュレーションの基盤として交通流のハイブリッドモデル（流体近似モデル＋マルチエージェントモデル）を提案した． ...

【複合領域】社会・安全システム科学：サプライチェーン／深層学習を含む研究件

❏大規模取引ネットワークにおける深層学習を用いた取引推薦手法に関する研究(26330344)

【研究テーマ】ウェブ情報学・サービス情報学

【研究代表者】森純一郎東京大学, 政策ビジョン研究センター, 准教授 (30508924)

【キーワード】取引ネットワーク / 機械学習 / ネットワーク分析 / 深層学習 / サプライチェーン

【概要】本研究は、大規模な企業間の取引ネットワークの分析に基づき、ネットワークにおける企業間の新たな提携・連携先の発見支援、および頑健で持続可能なサプライチェーンの構築支援を目的とする。そのために、機械学習手法である深層学習を用いて、企業間の取引に関わる大規模な異種のビッグデータから取引構造の潜在的な特徴量の抽出を行い、取引構造を汎用的にモデル化する手法の研究を行った。その上で実際に取引先の推薦サービスを...

【複合領域】社会・安全システム科学：整数計画法／深層学習を含む研究件

【キーワード】着床前胚 / 4Dイメージング / 力学モデル / 系譜解析 / トラッキング (他21件)

【概要】本研究では、哺乳類着床前胚の発生系譜を定量的に解析する手法の構築を目指し、画像解析技術・統計解析技術・シミュレーション技術の構築を行った。画像解析では、胚内の細胞を同定する手法を改良し、最終的にはそこから得られたデータを用いた深層画像解析法の提案を行った。系譜統計解析では、細胞の分裂待ち時間などから細胞の潜在情報を推定する手法を提案した。そして、胚内の細胞における力学的相互作用と発生プロセスの再...

【複合領域】人間医工学：病理組織画像／深層学習を含む研究件

❏深層テクスチャを用いたがん病理組織像の大規模解析基盤の構築と検証(21H03836)

【研究代表者】河村大輔東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 助教 (10776082)

【キーワード】深層学習 / デジタル病理画像 / 癌 / 病理組織画像 / がん

【概要】病理組織標本はがん細胞そのものやがん細胞と間質の細胞との相互作用が作り出す組織形態を通してがんに関する様々な情報を与えてくれる。近年、病理組織スライド全体を専用のスキャナで取り込んだWhole Slide Image(WSI)が得られるようになり、組織画像のデジタル化が進んでいる。しかし、大量のWSIを効率よく客観的・定量的に評価する技術が存在しないため、ゲノム情報のように数千-数万症例規模の比較...

【複合領域】人間医工学：生体安全／深層学習を含む研究件

【研究代表者】清水孝一早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授(任期付) (30125322)

【概要】生体内部の構造情報および機能情報を安全な光により三次元的に透視イメージングする医用技術の開発をめざし、新原理を集約した新たな手法を確立するとともに、それを具現化するシステムを開発した。具体的には、次の成果を得た。 (1) 体外への出射光から体内構造を求める逆散乱問題を解決、(2)散乱による光透視像劣化を点拡がり関数の逆畳み込みにより改善、(3)深層学習原理を導入し散乱ボケの問題を解決、(4)生体模...

【複合領域】人間医工学：生体透視／深層学習を含む研究件

【研究代表者】清水孝一早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授(任期付) (30125322)

【概要】生体内部の構造情報および機能情報を安全な光により三次元的に透視イメージングする医用技術の開発をめざし、新原理を集約した新たな手法を確立するとともに、それを具現化するシステムを開発した。具体的には、次の成果を得た。 (1) 体外への出射光から体内構造を求める逆散乱問題を解決、(2)散乱による光透視像劣化を点拡がり関数の逆畳み込みにより改善、(3)深層学習原理を導入し散乱ボケの問題を解決、(4)生体模...

【複合領域】人間医工学：3次元光透視／深層学習を含む研究件

【研究代表者】清水孝一早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授(任期付) (30125322)

【概要】生体内部の構造情報および機能情報を安全な光により三次元的に透視イメージングする医用技術の開発をめざし、新原理を集約した新たな手法を確立するとともに、それを具現化するシステムを開発した。具体的には、次の成果を得た。 (1) 体外への出射光から体内構造を求める逆散乱問題を解決、(2)散乱による光透視像劣化を点拡がり関数の逆畳み込みにより改善、(3)深層学習原理を導入し散乱ボケの問題を解決、(4)生体模...

【複合領域】人間医工学：放射線診断学／深層学習を含む研究件

【キーワード】医用画像工学 / 転移性骨腫瘍 / X線CT / 深層学習 / コンピュータ支援検出 (他11件)

【概要】CT画像からの骨転移の検出について、深層学習を用いた前回検査との比較による強調表示アルゴリズムを作成した。前回のCT画像と今回のCT画像を入力すると、骨硬化性転移、溶骨性転移のどちらも検出し、出力することができる。単純な時間差分ではなく、深層学習により骨密度の予想変化と、さらに予想変化のばらつきを計算してからそれにしたがって異常検知を行うので、より偽陽性が少ない。このため、2次元投影像でも簡単に転...

【複合領域】人間医工学：デジタル病理画像／深層学習を含む研究件

❏深層テクスチャを用いたがん病理組織像の大規模解析基盤の構築と検証(21H03836)

【研究代表者】河村大輔東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 助教 (10776082)

【キーワード】深層学習 / デジタル病理画像 / 癌 / 病理組織画像 / がん

【概要】病理組織標本はがん細胞そのものやがん細胞と間質の細胞との相互作用が作り出す組織形態を通してがんに関する様々な情報を与えてくれる。近年、病理組織スライド全体を専用のスキャナで取り込んだWhole Slide Image(WSI)が得られるようになり、組織画像のデジタル化が進んでいる。しかし、大量のWSIを効率よく客観的・定量的に評価する技術が存在しないため、ゲノム情報のように数千-数万症例規模の比較...

【概要】本研究では、Deep Learning（深層学習）を腫瘍のデジタル病理画像に適用することで、治療の選択に影響を与える遺伝子変異の有無を病理画像から推定し、遺伝子変異と相関する組織学的特徴を病理医が解釈可能な形で提示することを目指す。本年度は、Deep Learningの教師データを効率よく得るために、腫瘍を含む領域・含まない領域を手動で選択するためのGUIシステム（PathologyMap）を開...

【複合領域】人間医工学：光CT ／深層学習を含む研究件

【研究代表者】清水孝一早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授(任期付) (30125322)

【概要】生体内部の構造情報および機能情報を安全な光により三次元的に透視イメージングする医用技術の開発をめざし、新原理を集約した新たな手法を確立するとともに、それを具現化するシステムを開発した。具体的には、次の成果を得た。 (1) 体外への出射光から体内構造を求める逆散乱問題を解決、(2)散乱による光透視像劣化を点拡がり関数の逆畳み込みにより改善、(3)深層学習原理を導入し散乱ボケの問題を解決、(4)生体模...

【複合領域】人間医工学：時間差分／深層学習を含む研究件

【概要】本研究では、前回CTから今回CTのボクセル値を各ボクセルで推定し、さらにその推定誤差も出力するプログラムを、深層学習を用いて作成した。これら推定値および推定誤差を用いて、各ボクセルで今回CTにおけるzscoreを算出し、これを異常度としてCT画像に重畳表示することにより、異常検出・強調表示を行った。このシステムを、臨床環境を模した読影実験にて実証した。11名の放射線科医(専門医6名、後期研修医5名...

【複合領域】人間医工学：点拡がり関数／深層学習を含む研究件

【研究代表者】清水孝一早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授(任期付) (30125322)

【概要】生体内部の構造情報および機能情報を安全な光により三次元的に透視イメージングする医用技術の開発をめざし、新原理を集約した新たな手法を確立するとともに、それを具現化するシステムを開発した。具体的には、次の成果を得た。 (1) 体外への出射光から体内構造を求める逆散乱問題を解決、(2)散乱による光透視像劣化を点拡がり関数の逆畳み込みにより改善、(3)深層学習原理を導入し散乱ボケの問題を解決、(4)生体模...

【複合領域】人間医工学：光透視／深層学習を含む研究件

【研究代表者】清水孝一早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授(任期付) (30125322)

【概要】生体内部の構造情報および機能情報を安全な光により三次元的に透視イメージングする医用技術の開発をめざし、新原理を集約した新たな手法を確立するとともに、それを具現化するシステムを開発した。具体的には、次の成果を得た。 (1) 体外への出射光から体内構造を求める逆散乱問題を解決、(2)散乱による光透視像劣化を点拡がり関数の逆畳み込みにより改善、(3)深層学習原理を導入し散乱ボケの問題を解決、(4)生体模...

【複合領域】人間医工学：無侵襲計測／深層学習を含む研究件

【研究代表者】清水孝一早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授(任期付) (30125322)

【概要】生体内部の構造情報および機能情報を安全な光により三次元的に透視イメージングする医用技術の開発をめざし、新原理を集約した新たな手法を確立するとともに、それを具現化するシステムを開発した。具体的には、次の成果を得た。 (1) 体外への出射光から体内構造を求める逆散乱問題を解決、(2)散乱による光透視像劣化を点拡がり関数の逆畳み込みにより改善、(3)深層学習原理を導入し散乱ボケの問題を解決、(4)生体模...

【複合領域】人間医工学：コンピュータ支援検出／深層学習を含む研究件

【キーワード】医用画像処理 / 胸部単純写真 / 肺癌 / コンピュータ支援検出 / 架空画像生成 (他8件)

【概要】架空の人工胸部単純X線写真の自動生成、ならびに架空の肺癌(肺結節)病変の作成と自然な埋め込みを行う手法を確立した。特に、写真の自動形成にはKingmaらの提案したGlowアルゴリズムを用い、ごく自然な512×512ピクセルの画像を無限生成できることを確認した。また、肺結節の生成には花岡が開発したルールベースの3次元結節生成器を用いたが、それをX線写真の原理をもちいて架空画像に埋め込み、さらにGlo...

【キーワード】医用画像工学 / 転移性骨腫瘍 / X線CT / 深層学習 / コンピュータ支援検出 (他11件)

【概要】CT画像からの骨転移の検出について、深層学習を用いた前回検査との比較による強調表示アルゴリズムを作成した。前回のCT画像と今回のCT画像を入力すると、骨硬化性転移、溶骨性転移のどちらも検出し、出力することができる。単純な時間差分ではなく、深層学習により骨密度の予想変化と、さらに予想変化のばらつきを計算してからそれにしたがって異常検知を行うので、より偽陽性が少ない。このため、2次元投影像でも簡単に転...

【複合領域】人間医工学：架空画像生成／深層学習を含む研究件

【キーワード】医用画像処理 / 胸部単純写真 / 肺癌 / コンピュータ支援検出 / 架空画像生成 (他8件)

【概要】架空の人工胸部単純X線写真の自動生成、ならびに架空の肺癌(肺結節)病変の作成と自然な埋め込みを行う手法を確立した。特に、写真の自動形成にはKingmaらの提案したGlowアルゴリズムを用い、ごく自然な512×512ピクセルの画像を無限生成できることを確認した。また、肺結節の生成には花岡が開発したルールベースの3次元結節生成器を用いたが、それをX線写真の原理をもちいて架空画像に埋め込み、さらにGlo...

【複合領域】人間医工学：胸部単純写真／深層学習を含む研究件

【キーワード】医用画像処理 / 胸部単純写真 / 肺癌 / コンピュータ支援検出 / 架空画像生成 (他8件)

【概要】架空の人工胸部単純X線写真の自動生成、ならびに架空の肺癌(肺結節)病変の作成と自然な埋め込みを行う手法を確立した。特に、写真の自動形成にはKingmaらの提案したGlowアルゴリズムを用い、ごく自然な512×512ピクセルの画像を無限生成できることを確認した。また、肺結節の生成には花岡が開発したルールベースの3次元結節生成器を用いたが、それをX線写真の原理をもちいて架空画像に埋め込み、さらにGlo...

【複合領域】科学教育・教育工学：手動評価／深層学習を含む研究件

【キーワード】外国語教育 / シャドーイング / 自動評価 / 深層学習 / 音素事後確率系列 (他22件)

【概要】外国語の音声コミュニケーション能力を高めるために，モデル音声を聞いて内容理解しながら即時的に口頭再生するシャドーイングを活用した外国語練習システムを開発し、本システムに搭載する自動評価について特定の言語に依存しないアルゴリズムの構築を検討した。モデル音声と学習者音声の比較に深層学習を取り入れた音素事後確率系列（posteriorgram）を活用することによって、従来の方法に比較して高精度の評価が可...

【複合領域】科学教育・教育工学：シャドーイング／深層学習を含む研究件

【キーワード】国際コミュニケーション / 世界諸英語 / 認知的脆弱性 / シャドーイング / 深層学習

【キーワード】外国語教育 / シャドーイング / 自動評価 / 深層学習 / 音素事後確率系列 (他22件)

【概要】外国語の音声コミュニケーション能力を高めるために，モデル音声を聞いて内容理解しながら即時的に口頭再生するシャドーイングを活用した外国語練習システムを開発し、本システムに搭載する自動評価について特定の言語に依存しないアルゴリズムの構築を検討した。モデル音声と学習者音声の比較に深層学習を取り入れた音素事後確率系列（posteriorgram）を活用することによって、従来の方法に比較して高精度の評価が可...

【複合領域】科学教育・教育工学：外国語／深層学習を含む研究件

【キーワード】外国語教育 / シャドーイング / 自動評価 / 深層学習 / 音素事後確率系列 (他22件)

【概要】外国語の音声コミュニケーション能力を高めるために，モデル音声を聞いて内容理解しながら即時的に口頭再生するシャドーイングを活用した外国語練習システムを開発し、本システムに搭載する自動評価について特定の言語に依存しないアルゴリズムの構築を検討した。モデル音声と学習者音声の比較に深層学習を取り入れた音素事後確率系列（posteriorgram）を活用することによって、従来の方法に比較して高精度の評価が可...

【複合領域】科学教育・教育工学：外国語教育／深層学習を含む研究件

【キーワード】外国語教育 / シャドーイング / 自動評価 / 深層学習 / 音素事後確率系列 (他22件)

【概要】外国語の音声コミュニケーション能力を高めるために，モデル音声を聞いて内容理解しながら即時的に口頭再生するシャドーイングを活用した外国語練習システムを開発し、本システムに搭載する自動評価について特定の言語に依存しないアルゴリズムの構築を検討した。モデル音声と学習者音声の比較に深層学習を取り入れた音素事後確率系列（posteriorgram）を活用することによって、従来の方法に比較して高精度の評価が可...

【複合領域】科学教育・教育工学：学習者音声／深層学習を含む研究件

【キーワード】外国語教育 / シャドーイング / 自動評価 / 深層学習 / 音素事後確率系列 (他22件)

【概要】外国語の音声コミュニケーション能力を高めるために，モデル音声を聞いて内容理解しながら即時的に口頭再生するシャドーイングを活用した外国語練習システムを開発し、本システムに搭載する自動評価について特定の言語に依存しないアルゴリズムの構築を検討した。モデル音声と学習者音声の比較に深層学習を取り入れた音素事後確率系列（posteriorgram）を活用することによって、従来の方法に比較して高精度の評価が可...

【複合領域】科学教育・教育工学：言語非依存／深層学習を含む研究件

【キーワード】外国語教育 / シャドーイング / 自動評価 / 深層学習 / 音素事後確率系列 (他22件)

【概要】外国語の音声コミュニケーション能力を高めるために，モデル音声を聞いて内容理解しながら即時的に口頭再生するシャドーイングを活用した外国語練習システムを開発し、本システムに搭載する自動評価について特定の言語に依存しないアルゴリズムの構築を検討した。モデル音声と学習者音声の比較に深層学習を取り入れた音素事後確率系列（posteriorgram）を活用することによって、従来の方法に比較して高精度の評価が可...

【複合領域】科学教育・教育工学：言語優勢度／深層学習を含む研究件

【キーワード】外国語教育 / シャドーイング / 自動評価 / 深層学習 / 音素事後確率系列 (他22件)

【概要】外国語の音声コミュニケーション能力を高めるために，モデル音声を聞いて内容理解しながら即時的に口頭再生するシャドーイングを活用した外国語練習システムを開発し、本システムに搭載する自動評価について特定の言語に依存しないアルゴリズムの構築を検討した。モデル音声と学習者音声の比較に深層学習を取り入れた音素事後確率系列（posteriorgram）を活用することによって、従来の方法に比較して高精度の評価が可...

【複合領域】科学教育・教育工学：総合的熟達度／深層学習を含む研究件

【キーワード】外国語教育 / シャドーイング / 自動評価 / 深層学習 / 音素事後確率系列 (他22件)

【概要】外国語の音声コミュニケーション能力を高めるために，モデル音声を聞いて内容理解しながら即時的に口頭再生するシャドーイングを活用した外国語練習システムを開発し、本システムに搭載する自動評価について特定の言語に依存しないアルゴリズムの構築を検討した。モデル音声と学習者音声の比較に深層学習を取り入れた音素事後確率系列（posteriorgram）を活用することによって、従来の方法に比較して高精度の評価が可...

【複合領域】科学教育・教育工学：語彙／深層学習を含む研究件

【キーワード】日本手話 / 文単位 / 手話翻訳システム / 深層学習 / クラウドソーシング (他11件)

【概要】本研究は，手話翻訳システム構築を目指し，手話対話における文単位を認定することを目的としている．手話翻訳システムの構築を目指すとき，文は翻訳の基本単位となる．驚くべきことだが，自発手話対話の文単位は研究上明らかになっていない．一方で，手話を生活言語とする手話話者の間では文単位は自明のことである．対話における文単位は，文の形をしていないことが往々にある．本研究では具体的に，(1) 文末(TRP)に出現...

【複合領域】科学教育・教育工学：DTW ／深層学習を含む研究件

【キーワード】外国語教育 / シャドーイング / 自動評価 / 深層学習 / 音素事後確率系列 (他22件)

【概要】外国語の音声コミュニケーション能力を高めるために，モデル音声を聞いて内容理解しながら即時的に口頭再生するシャドーイングを活用した外国語練習システムを開発し、本システムに搭載する自動評価について特定の言語に依存しないアルゴリズムの構築を検討した。モデル音声と学習者音声の比較に深層学習を取り入れた音素事後確率系列（posteriorgram）を活用することによって、従来の方法に比較して高精度の評価が可...

【複合領域】科学教育・教育工学：英語教育／深層学習を含む研究件

【キーワード】外国語教育 / シャドーイング / 自動評価 / 深層学習 / 音素事後確率系列 (他22件)

【概要】外国語の音声コミュニケーション能力を高めるために，モデル音声を聞いて内容理解しながら即時的に口頭再生するシャドーイングを活用した外国語練習システムを開発し、本システムに搭載する自動評価について特定の言語に依存しないアルゴリズムの構築を検討した。モデル音声と学習者音声の比較に深層学習を取り入れた音素事後確率系列（posteriorgram）を活用することによって、従来の方法に比較して高精度の評価が可...

【複合領域】科学教育・教育工学：多言語／深層学習を含む研究件

【キーワード】外国語教育 / シャドーイング / 自動評価 / 深層学習 / 音素事後確率系列 (他22件)

【概要】外国語の音声コミュニケーション能力を高めるために，モデル音声を聞いて内容理解しながら即時的に口頭再生するシャドーイングを活用した外国語練習システムを開発し、本システムに搭載する自動評価について特定の言語に依存しないアルゴリズムの構築を検討した。モデル音声と学習者音声の比較に深層学習を取り入れた音素事後確率系列（posteriorgram）を活用することによって、従来の方法に比較して高精度の評価が可...

【複合領域】科学教育・教育工学：多言語対応／深層学習を含む研究件

【キーワード】外国語教育 / シャドーイング / 自動評価 / 深層学習 / 音素事後確率系列 (他22件)

【概要】外国語の音声コミュニケーション能力を高めるために，モデル音声を聞いて内容理解しながら即時的に口頭再生するシャドーイングを活用した外国語練習システムを開発し、本システムに搭載する自動評価について特定の言語に依存しないアルゴリズムの構築を検討した。モデル音声と学習者音声の比較に深層学習を取り入れた音素事後確率系列（posteriorgram）を活用することによって、従来の方法に比較して高精度の評価が可...

【複合領域】科学教育・教育工学：GOP ／深層学習を含む研究件

【キーワード】外国語教育 / シャドーイング / 自動評価 / 深層学習 / 音素事後確率系列 (他22件)

【概要】外国語の音声コミュニケーション能力を高めるために，モデル音声を聞いて内容理解しながら即時的に口頭再生するシャドーイングを活用した外国語練習システムを開発し、本システムに搭載する自動評価について特定の言語に依存しないアルゴリズムの構築を検討した。モデル音声と学習者音声の比較に深層学習を取り入れた音素事後確率系列（posteriorgram）を活用することによって、従来の方法に比較して高精度の評価が可...

【複合領域】科学教育・教育工学：音素事後確率系列／深層学習を含む研究件

【キーワード】外国語教育 / シャドーイング / 自動評価 / 深層学習 / 音素事後確率系列 (他22件)

【概要】外国語の音声コミュニケーション能力を高めるために，モデル音声を聞いて内容理解しながら即時的に口頭再生するシャドーイングを活用した外国語練習システムを開発し、本システムに搭載する自動評価について特定の言語に依存しないアルゴリズムの構築を検討した。モデル音声と学習者音声の比較に深層学習を取り入れた音素事後確率系列（posteriorgram）を活用することによって、従来の方法に比較して高精度の評価が可...

【複合領域】科学教育・教育工学：自動評価／深層学習を含む研究件

【キーワード】外国語教育 / シャドーイング / 自動評価 / 深層学習 / 音素事後確率系列 (他22件)

【概要】外国語の音声コミュニケーション能力を高めるために，モデル音声を聞いて内容理解しながら即時的に口頭再生するシャドーイングを活用した外国語練習システムを開発し、本システムに搭載する自動評価について特定の言語に依存しないアルゴリズムの構築を検討した。モデル音声と学習者音声の比較に深層学習を取り入れた音素事後確率系列（posteriorgram）を活用することによって、従来の方法に比較して高精度の評価が可...

【複合領域】科学教育・教育工学：評価制度／深層学習を含む研究件

【キーワード】外国語教育 / シャドーイング / 自動評価 / 深層学習 / 音素事後確率系列 (他22件)

【概要】外国語の音声コミュニケーション能力を高めるために，モデル音声を聞いて内容理解しながら即時的に口頭再生するシャドーイングを活用した外国語練習システムを開発し、本システムに搭載する自動評価について特定の言語に依存しないアルゴリズムの構築を検討した。モデル音声と学習者音声の比較に深層学習を取り入れた音素事後確率系列（posteriorgram）を活用することによって、従来の方法に比較して高精度の評価が可...

【複合領域】科学教育・教育工学：評価精度／深層学習を含む研究件

【キーワード】外国語教育 / シャドーイング / 自動評価 / 深層学習 / 音素事後確率系列 (他22件)

【概要】外国語の音声コミュニケーション能力を高めるために，モデル音声を聞いて内容理解しながら即時的に口頭再生するシャドーイングを活用した外国語練習システムを開発し、本システムに搭載する自動評価について特定の言語に依存しないアルゴリズムの構築を検討した。モデル音声と学習者音声の比較に深層学習を取り入れた音素事後確率系列（posteriorgram）を活用することによって、従来の方法に比較して高精度の評価が可...

【複合領域】科学社会学・科学技術史：不確実性／深層学習を含む研究件

【概要】深層学習の診断予測確率を補正する方法を開発し，機械学習分野の難関国際会議であるAISTATS2021で発表した．医療の現場では, 症例に関する識別結果よりもその症例である可能性の確率を出力することが重要視される場合がある．例えば今回の研究で具体的に扱った血液検査ではすべての細胞を肉眼で網羅的にチェックすることができないため，異常細胞をその異常確率でリストアップすることは重要である．また，明らかに...

【複合領域】科学社会学・科学技術史：デジタル・アーカイブ／深層学習を含む研究件

【概要】ユーザ主導型での高度なマンガ検索を実現することを目的として、機械学習を用いたマンガオブジェクト検出手法及びマンガ要約の自動生成手法の検討を行った。マンガメタデータの対象となるコマ、キャラクタ顔画像、吹出し、セリフの検出にはFaster R-CNNを用いた方式が有効であることが分かった。画像要約には、マンガの登場人物のキャラクタ顔画像検出した後に、クラスタリングによって分類することが必要でありDBS...

【複合領域】科学社会学・科学技術史：大学／深層学習を含む研究件

【概要】本研究では、多様な実験室の安全を考える上で、実験室の状況を定量化し、議論の根拠となる実験室の実態を科学的に表現する指標の抽出を目的としている。実験室で使う装置の例として、実験室内で一般的な局所排気装置（Fume hood、以下FH）を取り上げ、関係する定量化データを収集し、深層学習手法により解析して実験室の実態を表現する指標を抽出し、最終的には、FHの使用状況を撮影した写真を見て、使用実態を判断で...

【複合領域】地理学：地形分類／深層学習を含む研究件

【研究代表者】岩橋純子国土地理院(地理地殻活動研究センター), その他部局等, 主任研究官 (90391698)

【概要】本研究では、数値標高モデル（DEM）を用いて計算した地形量（傾斜などの物理量）を使って、同じような形、すなわち似た性質を持つ斜面をゾーニングした地図データを作成した。水文分析を用いた新たなパラメータを導入して、従来の先行研究では捉えられなかった平野部の微高地の抽出に成功した他、集水域の既存データベースとの結合を行い上流下流の情報を追加できるデータを作成した。パラメータの導入には至らなかったものの深...

【複合領域】地理学：地盤分類／深層学習を含む研究件

【研究代表者】岩橋純子国土地理院(地理地殻活動研究センター), その他部局等, 主任研究官 (90391698)

【概要】本研究では、数値標高モデル（DEM）を用いて計算した地形量（傾斜などの物理量）を使って、同じような形、すなわち似た性質を持つ斜面をゾーニングした地図データを作成した。水文分析を用いた新たなパラメータを導入して、従来の先行研究では捉えられなかった平野部の微高地の抽出に成功した他、集水域の既存データベースとの結合を行い上流下流の情報を追加できるデータを作成した。パラメータの導入には至らなかったものの深...

【複合領域】地理学：DEM ／深層学習を含む研究件

【研究代表者】岩橋純子国土地理院(地理地殻活動研究センター), その他部局等, 主任研究官 (90391698)

【概要】本研究では、数値標高モデル（DEM）を用いて計算した地形量（傾斜などの物理量）を使って、同じような形、すなわち似た性質を持つ斜面をゾーニングした地図データを作成した。水文分析を用いた新たなパラメータを導入して、従来の先行研究では捉えられなかった平野部の微高地の抽出に成功した他、集水域の既存データベースとの結合を行い上流下流の情報を追加できるデータを作成した。パラメータの導入には至らなかったものの深...

【複合領域】地理学：グローバル／深層学習を含む研究件

【研究代表者】岩橋純子国土地理院(地理地殻活動研究センター), その他部局等, 主任研究官 (90391698)

【概要】本研究では、数値標高モデル（DEM）を用いて計算した地形量（傾斜などの物理量）を使って、同じような形、すなわち似た性質を持つ斜面をゾーニングした地図データを作成した。水文分析を用いた新たなパラメータを導入して、従来の先行研究では捉えられなかった平野部の微高地の抽出に成功した他、集水域の既存データベースとの結合を行い上流下流の情報を追加できるデータを作成した。パラメータの導入には至らなかったものの深...

【複合領域】地理学：人口統計／深層学習を含む研究件

【複合領域】地理学：水文分析／深層学習を含む研究件

【研究代表者】岩橋純子国土地理院(地理地殻活動研究センター), その他部局等, 主任研究官 (90391698)

【概要】本研究では、数値標高モデル（DEM）を用いて計算した地形量（傾斜などの物理量）を使って、同じような形、すなわち似た性質を持つ斜面をゾーニングした地図データを作成した。水文分析を用いた新たなパラメータを導入して、従来の先行研究では捉えられなかった平野部の微高地の抽出に成功した他、集水域の既存データベースとの結合を行い上流下流の情報を追加できるデータを作成した。パラメータの導入には至らなかったものの深...

【複合領域】地理学：数値地形解析／深層学習を含む研究件

【研究代表者】岩橋純子国土地理院(地理地殻活動研究センター), その他部局等, 主任研究官 (90391698)

【概要】本研究では、数値標高モデル（DEM）を用いて計算した地形量（傾斜などの物理量）を使って、同じような形、すなわち似た性質を持つ斜面をゾーニングした地図データを作成した。水文分析を用いた新たなパラメータを導入して、従来の先行研究では捉えられなかった平野部の微高地の抽出に成功した他、集水域の既存データベースとの結合を行い上流下流の情報を追加できるデータを作成した。パラメータの導入には至らなかったものの深...

【複合領域】健康・スポーツ科学：関節可動域／深層学習を含む研究件

【キーワード】人工知能 / 自動手術計画 / 手術シミュレーション / 深層学習 / 人工関節 (他11件)

【概要】1.過去症例DBについて以下を進めた。 (1)臨床情報DBについて、インプラント機種別の整備を行った。(2)解剖情報DBについて、学習（正解）データ拡充に向けて、筋肉自動認識結果を修正することで大幅に正解データ作成時間の短縮が行えることを確認し、100例以上の正解データ追加の見通しを得た。 2. 患者解剖の自動認識ツールについて以下を進めた。(1)術前CT画像からの筋骨格認識を「骨盤から膝まで」を...

【複合領域】健康・スポーツ科学：CNV ／深層学習を含む研究件

【研究代表者】三森隆広国立研究開発法人理化学研究所, 革新知能統合研究センター, 研究員 (40760161)

【キーワード】ゲノム / コピー数変異 / 次世代シークエンサ / マイクロアレイ / 機械学習 (他11件)

【概要】ヒトゲノムのコピー数変異 (CNV) は大規模な配列の多様性を与える変異であり、薬剤代謝酵素を含む重要な遺伝子の発現量の個人差や、様々な疾患のリスクに関係していることが知られている。次世代シークエンス技術やマイクロアレイの発展により CNV の個人差を定量できるようになってきたが、これまで配列差を含めた解析は困難であった。本研究では CNV によるゲノム多様性の解明を目指し、長鎖型シークエンサを用...

【複合領域】デザイン学：領域検出／深層学習を含む研究件

【キーワード】アクセシビリティ / 視覚障害 / 屋外移動支援 / ナビゲーション / データセット (他21件)

【概要】開発したデータセットは約3万2000枚の画像に対して54万のインスタンス登録がなされており、国内における視覚障害当事者を対象とした画像認識データセットでは最大のデータセットとなった。実際に本データセットを利用した製品「EyeNavi」アプリケーションも開発され、実験結果からは8割以上の利用ユーザが本システムが実際の屋外歩行支援において役立つシステムであることを報告している。これらデータセットを継続...

【複合領域】デザイン学：ソニフィケーション／深層学習を含む研究件

【キーワード】アクセシビリティ / 視覚障害 / 屋外移動支援 / ナビゲーション / データセット (他21件)

【概要】開発したデータセットは約3万2000枚の画像に対して54万のインスタンス登録がなされており、国内における視覚障害当事者を対象とした画像認識データセットでは最大のデータセットとなった。実際に本データセットを利用した製品「EyeNavi」アプリケーションも開発され、実験結果からは8割以上の利用ユーザが本システムが実際の屋外歩行支援において役立つシステムであることを報告している。これらデータセットを継続...

【複合領域】デザイン学：支援技術(assistive technologies) ／深層学習を含む研究件

【キーワード】アクセシビリティ / 視覚障害 / 屋外移動支援 / ナビゲーション / データセット (他21件)

【概要】開発したデータセットは約3万2000枚の画像に対して54万のインスタンス登録がなされており、国内における視覚障害当事者を対象とした画像認識データセットでは最大のデータセットとなった。実際に本データセットを利用した製品「EyeNavi」アプリケーションも開発され、実験結果からは8割以上の利用ユーザが本システムが実際の屋外歩行支援において役立つシステムであることを報告している。これらデータセットを継続...

【複合領域】デザイン学：屋外移動／深層学習を含む研究件

【キーワード】アクセシビリティ / 視覚障害 / 屋外移動支援 / ナビゲーション / データセット (他21件)

【概要】開発したデータセットは約3万2000枚の画像に対して54万のインスタンス登録がなされており、国内における視覚障害当事者を対象とした画像認識データセットでは最大のデータセットとなった。実際に本データセットを利用した製品「EyeNavi」アプリケーションも開発され、実験結果からは8割以上の利用ユーザが本システムが実際の屋外歩行支援において役立つシステムであることを報告している。これらデータセットを継続...

【複合領域】デザイン学：屋外移動支援／深層学習を含む研究件

【キーワード】アクセシビリティ / 視覚障害 / 屋外移動支援 / ナビゲーション / データセット (他21件)

【概要】開発したデータセットは約3万2000枚の画像に対して54万のインスタンス登録がなされており、国内における視覚障害当事者を対象とした画像認識データセットでは最大のデータセットとなった。実際に本データセットを利用した製品「EyeNavi」アプリケーションも開発され、実験結果からは8割以上の利用ユーザが本システムが実際の屋外歩行支援において役立つシステムであることを報告している。これらデータセットを継続...

【複合領域】デザイン学：屋外活動／深層学習を含む研究件

【キーワード】アクセシビリティ / 視覚障害 / 屋外移動支援 / ナビゲーション / データセット (他21件)

【概要】開発したデータセットは約3万2000枚の画像に対して54万のインスタンス登録がなされており、国内における視覚障害当事者を対象とした画像認識データセットでは最大のデータセットとなった。実際に本データセットを利用した製品「EyeNavi」アプリケーションも開発され、実験結果からは8割以上の利用ユーザが本システムが実際の屋外歩行支援において役立つシステムであることを報告している。これらデータセットを継続...

【複合領域】デザイン学：サステナブルデザイン／深層学習を含む研究件

【キーワード】アクセシビリティ / 視覚障害 / 屋外移動支援 / ナビゲーション / データセット (他21件)

【概要】開発したデータセットは約3万2000枚の画像に対して54万のインスタンス登録がなされており、国内における視覚障害当事者を対象とした画像認識データセットでは最大のデータセットとなった。実際に本データセットを利用した製品「EyeNavi」アプリケーションも開発され、実験結果からは8割以上の利用ユーザが本システムが実際の屋外歩行支援において役立つシステムであることを報告している。これらデータセットを継続...

【複合領域】デザイン学：アクセシビリティ／深層学習を含む研究件

【キーワード】アクセシビリティ / 視覚障害 / 屋外移動支援 / ナビゲーション / データセット (他21件)

【概要】開発したデータセットは約3万2000枚の画像に対して54万のインスタンス登録がなされており、国内における視覚障害当事者を対象とした画像認識データセットでは最大のデータセットとなった。実際に本データセットを利用した製品「EyeNavi」アプリケーションも開発され、実験結果からは8割以上の利用ユーザが本システムが実際の屋外歩行支援において役立つシステムであることを報告している。これらデータセットを継続...

【複合領域】生活科学：ファブリケーション／深層学習を含む研究件

【キーワード】アクセシビリティ / 視覚障害 / 屋外移動支援 / ナビゲーション / データセット (他21件)

【概要】開発したデータセットは約3万2000枚の画像に対して54万のインスタンス登録がなされており、国内における視覚障害当事者を対象とした画像認識データセットでは最大のデータセットとなった。実際に本データセットを利用した製品「EyeNavi」アプリケーションも開発され、実験結果からは8割以上の利用ユーザが本システムが実際の屋外歩行支援において役立つシステムであることを報告している。これらデータセットを継続...

【複合領域】一般理論：特許／深層学習を含む研究件

【キーワード】特許 / テキストマイニング / イノベーション / 研究開発 / 生産性 (他14件)

【概要】研究代表者（關　智一）は、国際ビジネス研究学会全国大会にて「製造業・研究開発部門の生産性変化とグローバル化」について報告した。研究分担者の一人（菰田文男）は、人工知能をテーマとした『Paradigm Shift in Technologies and Innovation Systems』を刊行した。研究分担者の一人（井口知栄）は、2020年度に学会報告をした論文「Subsidiary Compe...

【複合領域】一般理論：イノベーション／深層学習を含む研究件

【キーワード】特許 / テキストマイニング / イノベーション / 研究開発 / 生産性 (他14件)

【概要】研究代表者（關　智一）は、国際ビジネス研究学会全国大会にて「製造業・研究開発部門の生産性変化とグローバル化」について報告した。研究分担者の一人（菰田文男）は、人工知能をテーマとした『Paradigm Shift in Technologies and Innovation Systems』を刊行した。研究分担者の一人（井口知栄）は、2020年度に学会報告をした論文「Subsidiary Compe...

【複合領域】一般理論：肖像画／深層学習を含む研究件

【概要】本研究では，鑑賞者が経験する美的感情に関する心理的基盤と脳内基盤の双方について，脳機能計測や心理学的実験を用いた研究，脳活動に対する深層学習をもとに美的感情を推定する研究，美術作品の様々な画像的特徴から深層学習を用いて印象評価を推定評価する研究を統合し，これまでの美学理論や美術史の系譜を再考することを目的としている。2021年度は，2020年度に実施したオンラインでの大規模サンプルでのウェブ実験の...

【複合領域】一般理論：研究開発投資／深層学習を含む研究件

【キーワード】特許 / テキストマイニング / イノベーション / 研究開発 / 生産性 (他14件)

【概要】研究代表者（關　智一）は、国際ビジネス研究学会全国大会にて「製造業・研究開発部門の生産性変化とグローバル化」について報告した。研究分担者の一人（菰田文男）は、人工知能をテーマとした『Paradigm Shift in Technologies and Innovation Systems』を刊行した。研究分担者の一人（井口知栄）は、2020年度に学会報告をした論文「Subsidiary Compe...

【複合領域】一般理論：FFT ／深層学習を含む研究件

【キーワード】FPGA / Radio Telescope / Digital Signal / Spectrometer / FFT (他16件)

【概要】分光器の演算順序を入換えたアルゴリズムと剰余数系(Residue Number System: RNS)を適用したFFTを既存設備であるROACH2ボードに実装し, CASPERが公開している既存の分光器と比較して, 50倍の帯域・16384倍の分解能を持つ分光器を実現した. 観測後のデータ分類器をCNN(Convolutional Neural Network)を対象としてハードウェア化した. ...

【環境学】環境解析学：投資／深層学習を含む研究件

【研究代表者】石井久美子 (田中久美子) 東京大学, 先端科学技術研究センター, 教授 (10323528)

【概要】本研究の目的は、株銘柄など経済対象のベクトル表現を、数値データと非数値データから機械学習により獲得し、投資に寄与するデータ工学手法を探究することである。研究内容には、ベクトル表現に加え、それを入力する価格の系列モデルの二つがある。また、得られたベクトル表現は、ポートフォリオ、リスク評価、経済対象の関係マイニングなど、さまざまに応用が考えられる。本研究では、価格データの中でもコーパスが得やすい株、為...

【環境学】環境創成学：自動撮影カメラ／深層学習を含む研究件

【概要】ハスは、花托と呼ばれる花の中心部分が発熱し、約4日間の開花中30～37度の間に維持される恒温性という機能を持つ。本研究は、東京大学附属生態調和農学機構のハス見本園において複数の品種のハス花を対象に花托の発熱パターンを調べ品種間での形態的及び遺伝的変異を利用して、目的①「ハス花の発熱が訪花昆虫を誘引し結実率を高める」という仮説の検証及び目的②ハス花の発熱・恒温性に関連する遺伝子の同定を行っている。目...

【環境学】環境保全学：合意形成／深層学習を含む研究件

【キーワード】認知症 / 意思決定支援 / 人工知能 / ヒューマンエージェントインタラクション / ロボティクス (他18件)

【概要】認知症の初期のころは本人の意思が尊重されるが、中期、後期になると本人の理解力、判断能力の低下などから家族が判断するようになり、本人の思いが置き去りになる場合も少なくなかった。こういった問題に対して本研究の目的は、AI、ロボット技術などに基づく人間拡張技術により、認知症の人の意思や感情の表出を支援する研究開発を行った。その上で、技術により人間拡張された認知症者の意思の倫理的・法的・社会的受容性、医療...

【概要】深層学習の適用において，膨大な訓練データを作成する作業は非常に高コストである．訓練データ数を削減しながら精度の高いモデルを生成することを目的とし，群知能研究の知見を応用した複数のニューラルネットワークによる半教師あり学習の手法を提案し，いくつかのタスクについて有効性の検証を行なった．提案手法は，特定のタスクにおいて計算量の増大を許容できる場合という制限つきではあるものの，競合手法と同等の精度でモ...

【環境学】環境保全学：インベントリデータベース／深層学習を含む研究件

【研究代表者】本田智則国立研究開発法人産業技術総合研究所, エネルギー・環境領域, 主任研究員 (00425745)

【概要】2050年までにカーボン・ニュートラル社会を実現するため、特に排出削減が難しい家庭部門の温室効果ガス排出削減のための手法開発を目指した研究を実施した。家庭のエネルギー消費削減には、家庭内でどのような形態によってエネルギー消費が行われているか、すなわちライフスタイルを明らかにする必要があった。そこで本研究では、HEMS/スマートメータといったIoTセンシングによって得られた約6万世帯、20億レコー...

【環境学】環境保全学：スマートメーター／深層学習を含む研究件

【研究代表者】本田智則国立研究開発法人産業技術総合研究所, エネルギー・環境領域, 主任研究員 (00425745)

【概要】2050年までにカーボン・ニュートラル社会を実現するため、特に排出削減が難しい家庭部門の温室効果ガス排出削減のための手法開発を目指した研究を実施した。家庭のエネルギー消費削減には、家庭内でどのような形態によってエネルギー消費が行われているか、すなわちライフスタイルを明らかにする必要があった。そこで本研究では、HEMS/スマートメータといったIoTセンシングによって得られた約6万世帯、20億レコー...

【環境学】環境保全学：敵対的生成学習／深層学習を含む研究件

【研究代表者】本田智則国立研究開発法人産業技術総合研究所, エネルギー・環境領域, 主任研究員 (00425745)

【概要】2050年までにカーボン・ニュートラル社会を実現するため、特に排出削減が難しい家庭部門の温室効果ガス排出削減のための手法開発を目指した研究を実施した。家庭のエネルギー消費削減には、家庭内でどのような形態によってエネルギー消費が行われているか、すなわちライフスタイルを明らかにする必要があった。そこで本研究では、HEMS/スマートメータといったIoTセンシングによって得られた約6万世帯、20億レコー...

【環境学】環境保全学：HEMS ／深層学習を含む研究件

【研究代表者】本田智則国立研究開発法人産業技術総合研究所, エネルギー・環境領域, 主任研究員 (00425745)

【概要】2050年までにカーボン・ニュートラル社会を実現するため、特に排出削減が難しい家庭部門の温室効果ガス排出削減のための手法開発を目指した研究を実施した。家庭のエネルギー消費削減には、家庭内でどのような形態によってエネルギー消費が行われているか、すなわちライフスタイルを明らかにする必要があった。そこで本研究では、HEMS/スマートメータといったIoTセンシングによって得られた約6万世帯、20億レコー...

【環境学】環境保全学：IDEA ／深層学習を含む研究件

【研究代表者】本田智則国立研究開発法人産業技術総合研究所, エネルギー・環境領域, 主任研究員 (00425745)

【概要】2050年までにカーボン・ニュートラル社会を実現するため、特に排出削減が難しい家庭部門の温室効果ガス排出削減のための手法開発を目指した研究を実施した。家庭のエネルギー消費削減には、家庭内でどのような形態によってエネルギー消費が行われているか、すなわちライフスタイルを明らかにする必要があった。そこで本研究では、HEMS/スマートメータといったIoTセンシングによって得られた約6万世帯、20億レコー...

【環境学】環境保全学：ライフサイクルアセスメント(LCA) ／深層学習を含む研究件

【研究代表者】本田智則国立研究開発法人産業技術総合研究所, エネルギー・環境領域, 主任研究員 (00425745)

【概要】2050年までにカーボン・ニュートラル社会を実現するため、特に排出削減が難しい家庭部門の温室効果ガス排出削減のための手法開発を目指した研究を実施した。家庭のエネルギー消費削減には、家庭内でどのような形態によってエネルギー消費が行われているか、すなわちライフスタイルを明らかにする必要があった。そこで本研究では、HEMS/スマートメータといったIoTセンシングによって得られた約6万世帯、20億レコー...

【環境学】環境保全学：パリ協定／深層学習を含む研究件

【研究代表者】本田智則国立研究開発法人産業技術総合研究所, エネルギー・環境領域, 主任研究員 (00425745)

【概要】2050年までにカーボン・ニュートラル社会を実現するため、特に排出削減が難しい家庭部門の温室効果ガス排出削減のための手法開発を目指した研究を実施した。家庭のエネルギー消費削減には、家庭内でどのような形態によってエネルギー消費が行われているか、すなわちライフスタイルを明らかにする必要があった。そこで本研究では、HEMS/スマートメータといったIoTセンシングによって得られた約6万世帯、20億レコー...

【環境学】環境保全学：年代推定／深層学習を含む研究件

❏深層学習を用いたスペイン語の通時的研究(18K12361)

【研究代表者】川崎義史東京大学, 大学院総合文化研究科, 講師 (40794756)

【キーワード】スペイン語史 / 年代推定 / 地点推定 / 分散表現 / 言語変化 (他11件)

【概要】・中近世スペイン語古文書の年代推定・地点推定の研究については，年代や緯度・経度で表された地点を連続変数とみなし，回帰モデルで推定する実験を行った。これまでは，年代と地点をともに離散変数とみなし，分類問題として解いていた。しかし，年代と地点は連続変数と考えた方がより自然である。文書ベクトルには，文字n-gram，単語n-gram，Doc2Vec，BERTによる分散表現を用いた。実験の結果，回帰モデル...

【環境学】環境保全学：衛星画像解析／深層学習を含む研究件

【概要】新型コロナにより発展途上国の都市地価データの収集に大きな障害が生じたため、都市環境を衛星画像から詳細に取得するための衛星画像の解析技術の高度化に焦点をあて、国内での地価データ等と関連を明らかにした。高分解能画像による建物の抽出や変化検出技術の高度化し、さらにフリーの中分解能衛星画像を主に利用して住環境劣悪地域（地価が顕著に安い地域）を自動抽出する技術を開発した。これらの方法は大幅な精度向上を達成で...

【数物系科学】数学：指標／深層学習を含む研究件

【概要】本研究では、多様な実験室の安全を考える上で、実験室の状況を定量化し、議論の根拠となる実験室の実態を科学的に表現する指標の抽出を目的としている。実験室で使う装置の例として、実験室内で一般的な局所排気装置（Fume hood、以下FH）を取り上げ、関係する定量化データを収集し、深層学習手法により解析して実験室の実態を表現する指標を抽出し、最終的には、FHの使用状況を撮影した写真を見て、使用実態を判断で...

【数物系科学】数学：数値解析的アプローチ／深層学習を含む研究件

【キーワード】深層学習 / 数値解析的アプローチ / ニューラルネットワーク / 数値解析 / 微分方程式 (他7件)

【概要】申請計画書にあるように本研究計画は数値微分方程式班と関数近似・数値積分班の２つの作業班を軸とし，それに俯瞰・統合班および深層学習協力者を加えて全体を構成するものであり，そしていくつかのフェーズからなるものである．そして第１フェーズは統合班の指揮の下，各班で以下の実験的研究を行う予定であった．まず，数値微分方程式班は「微分方程式の数値解法に基づく実験的DNN構築」を標語として計画を構成していた．こ...

【数物系科学】数学：リーマン多様体／深層学習を含む研究件

【キーワード】最適化 / 多様体 / 確率的勾配法 / 最適輸送問題 / Wasserstein距離 (他11件)

【概要】本研究では，ビッグデータを用いた実応用における品質精度と処理量効率性の大幅な向上を達成することを目指してリーマン多様体最適化手法に着目し，スケーラブルな非線形非凸多様体最適化手法について研究した．幾何的（多様体）制約付き深層学習のための深層学習確率的勾配法，二次最適性を実現する非厳密信頼領域，またそれらの応用について研究した．さらに，最適輸送問題の最適化手法とその応用について研究した． ...

【数物系科学】数学：再生核ヒルベルト空間／深層学習を含む研究件

【キーワード】構造的正則化 / テンソルモデリング / ベイズ推定 / 再生核ヒルベルト空間 / ガウシアンプロセス (他21件)

【概要】近年あらゆる分野において扱うデータは急速に大規模化している．また同時に，巨大なデータは内在的に多様な構造を有するようにもなってきている．そのような多量かつ多様なデータを扱うため，構造的スパース性に着目し，それを利用した推定方法を体系的に提案・分析した．そのため，構造的正則化学習と呼ばれる学習方法を高速に解くための確率的最適化手法として，確率的交互方向乗数法を提案した．また，テンソルモデリングと呼...

【数物系科学】数学：錯視／深層学習を含む研究件

【数物系科学】数学：多様体／深層学習を含む研究件

【キーワード】最適化 / 多様体 / 確率的勾配法 / 最適輸送問題 / Wasserstein距離 (他11件)

【概要】本研究では，ビッグデータを用いた実応用における品質精度と処理量効率性の大幅な向上を達成することを目指してリーマン多様体最適化手法に着目し，スケーラブルな非線形非凸多様体最適化手法について研究した．幾何的（多様体）制約付き深層学習のための深層学習確率的勾配法，二次最適性を実現する非厳密信頼領域，またそれらの応用について研究した．さらに，最適輸送問題の最適化手法とその応用について研究した． ...

【数物系科学】数学：推論／深層学習を含む研究件

【キーワード】分散表現 / オントロジー / ナレッジグラフ / 自然言語処理 / 疾患 (他11件)

【概要】本研究は、専門家が作成したオントロジー（用語とそれらの関係）と、テキストから自動生成した分散表現（多次元ベクトル）を相補的に活用し、その結果を用いた新たな推論技術の開発を目的としている。これまでに、テストケースとなる分野を検討し、「がん」と「アルツハイマー」に選定した。それらの分野でのテキストデータ、オントロジーデータ、およびデータベース（主に知識を表現できるもの）を扱う。現在、分散表現の獲得方...

【数物系科学】数学：数値積分／深層学習を含む研究件

【キーワード】深層学習 / 数値解析的アプローチ / ニューラルネットワーク / 数値解析 / 微分方程式 (他7件)

【概要】申請計画書にあるように本研究計画は数値微分方程式班と関数近似・数値積分班の２つの作業班を軸とし，それに俯瞰・統合班および深層学習協力者を加えて全体を構成するものであり，そしていくつかのフェーズからなるものである．そして第１フェーズは統合班の指揮の下，各班で以下の実験的研究を行う予定であった．まず，数値微分方程式班は「微分方程式の数値解法に基づく実験的DNN構築」を標語として計画を構成していた．こ...

【数物系科学】数学：微分方程式／深層学習を含む研究件

【キーワード】深層学習 / 数値解析的アプローチ / ニューラルネットワーク / 数値解析 / 微分方程式 (他7件)

【概要】申請計画書にあるように本研究計画は数値微分方程式班と関数近似・数値積分班の２つの作業班を軸とし，それに俯瞰・統合班および深層学習協力者を加えて全体を構成するものであり，そしていくつかのフェーズからなるものである．そして第１フェーズは統合班の指揮の下，各班で以下の実験的研究を行う予定であった．まず，数値微分方程式班は「微分方程式の数値解法に基づく実験的DNN構築」を標語として計画を構成していた．こ...

【数物系科学】物理学：分枝過程／深層学習を含む研究件

【キーワード】着床前胚 / 4Dイメージング / 力学モデル / 系譜解析 / トラッキング (他21件)

【概要】本研究では、哺乳類着床前胚の発生系譜を定量的に解析する手法の構築を目指し、画像解析技術・統計解析技術・シミュレーション技術の構築を行った。画像解析では、胚内の細胞を同定する手法を改良し、最終的にはそこから得られたデータを用いた深層画像解析法の提案を行った。系譜統計解析では、細胞の分裂待ち時間などから細胞の潜在情報を推定する手法を提案した。そして、胚内の細胞における力学的相互作用と発生プロセスの再...

【数物系科学】物理学：情報幾何学／深層学習を含む研究件

【概要】MDL原理に基づく学習理論の深化と応用について研究を行った．記述長最小原理（MDL原理）の基礎については，Barron and Coverの理論（BC理論）の教師あり学習への拡張と，深層学習との関連について考察した．BC理論と確率的コンプレキシティ（SC）を関係づける研究において，目標モデルを非指数型分布族に一般化することに成功した．その他，スパース学習を応用した誤り訂正符号への深層学習の応用やA...

【数物系科学】物理学：マルコフ連鎖／深層学習を含む研究件

【概要】MDL原理に基づく学習理論の深化と応用について研究を行った．記述長最小原理（MDL原理）の基礎については，Barron and Coverの理論（BC理論）の教師あり学習への拡張と，深層学習との関連について考察した．BC理論と確率的コンプレキシティ（SC）を関係づける研究において，目標モデルを非指数型分布族に一般化することに成功した．その他，スパース学習を応用した誤り訂正符号への深層学習の応用やA...

【数物系科学】物理学：代数学／深層学習を含む研究件

❏深層学習モデル間の演算体系確立と大規模分散学習への応用(19K22865)

【研究期間】2019-06-28 - 2023-03-31

【研究代表者】井上中順東京工業大学, 情報理工学院, 准教授 (10733397)

【キーワード】深層学習 / メタ学習 / 画像認識 / 分散学習 / 代数学

【概要】２０２１年度は、前年度に引き続き、複数の深層ニューラルネットワークを統合するためのメタ学習法および、学習済みの深層学習モデルの性質を解明するための敵対的攻撃手法の研究を実施した。前者については、話者照合モデルと画像認識モデルの統合を検討したが、音声と画像のデータの違いから、２つの相異なるモデルを統合する損失関数の設計にまだ問題があることが明らかとなり、検討を続けている状態である。音声と画像それぞれ...

【数物系科学】物理学：時間領域分光／深層学習を含む研究件

【キーワード】シングルショット / レーザーアブレーション / 深層学習 / テラヘルツ / 時間領域分光 (他6件)

【概要】レーザー加工現象は関与する物理過程の多階層性と非線形性を反映して、不可逆かつカオス的に振る舞うため、シングルショット観測を通した現象の理解が重要である。とくに強い超短パルスレーザーを物質に照射すると、瞬間的な電子励起により系全体への熱緩和が起こるまえに物質が除去されるレーザーアブレーションと呼ばれる現象が起こるが、表面形状由来する吸収やエネルギー散逸の非線形性を反映して、多パルス照射下におけるシン...

【数物系科学】物理学：乾燥亀裂／深層学習を含む研究件

【キーワード】破壊 / 乾燥亀裂 / 不均一性 / フェーズフィールドモデル / データ同化 (他7件)

【概要】本研究は水と粉体の混合ペーストの乾燥破壊現象において、亀裂の進展に影響する物性値空間不均一性を計測データと数値モデルの比較により定量的に評価するための基盤技術の開発を目的としている。本年度は乾燥破壊実験を昨年度に引き続き継続して実施した。年度途中に利用している実験施設の移動に伴い実験装置を解体する必要が出たため、実験装置の見直しを行ない効率的に実験を行なえるよう装置の整備を実施した。また、本年度か...

【数物系科学】物理学：PINN ／深層学習を含む研究件

【キーワード】破壊 / 乾燥亀裂 / 不均一性 / フェーズフィールドモデル / データ同化 (他7件)

【概要】本研究は水と粉体の混合ペーストの乾燥破壊現象において、亀裂の進展に影響する物性値空間不均一性を計測データと数値モデルの比較により定量的に評価するための基盤技術の開発を目的としている。本年度は乾燥破壊実験を昨年度に引き続き継続して実施した。年度途中に利用している実験施設の移動に伴い実験装置を解体する必要が出たため、実験装置の見直しを行ない効率的に実験を行なえるよう装置の整備を実施した。また、本年度か...

【数物系科学】物理学：量子化／深層学習を含む研究件

【キーワード】機械翻訳 / ゼロショット学習 / マルチモーダル / 画像認識 / ニューラルネットワーク (他13件)

【概要】本研究では、画像を異言語テキスト対応付けのハブとして活用することで、対訳テキストコーパスを必要とせず、ソース言語・ターゲット言語それぞれの画像付き単一言語ドキュメントのみから学習する機械翻訳手法を実現した。さらに、翻訳の出力多様性の向上や、手法の軽量化によるスケーラビリティの向上など、実用性を高める各種の改良を行った。これらの成果はACL, ICLRをはじめとするトップレベル国際会議に複数採択され...

【数物系科学】物理学：精密測定／深層学習を含む研究件

❏新手法を用いたエネルギーフロンティアでの新現象探索を基盤とする素粒子模型の再構築(16H03991)

【研究代表者】野尻美保子大学共同利用機関法人高エネルギー加速器研究機構, 素粒子原子核研究所, 教授 (30222201)

【概要】B, K, ミュー粒子の希少崩壊等には、素粒子標準模型の予言からのズレが多数観測されている。このような現象は、素粒子標準模型を拡張した新物理の必要性を示唆している。このような新物理の候補を提案して、現象を説明するとともに、LHC Run IIの高エネルギー衝突実験のデータに対する制限も加えて、可能な模型を絞りこんだ。また、これらの模型がLHC実験で予言する信号を検討するとともに、深層学習を応用して...

【数物系科学】物理学：検出／深層学習を含む研究件

【概要】本事業では，動画において，動きでしか種類が分からないほど小さく写る物体の検出と分類に取り組んだ．野鳥の広域監視を出口として，風車周辺の海ワシ類を対象に4Kの解像度の動画収集を行い768GBの動画に対し鳥の軌跡や背景の部分のラベル付が完了した．検出・分類の手法として，最終的に深層特徴の相関フィルタを用いた追跡と畳込LSTMによる動きの学習により，物体を追跡しながら動きパターンにより鳥か否かを識別する...

【数物系科学】物理学：素粒子理論／深層学習を含む研究件

❏新手法を用いたエネルギーフロンティアでの新現象探索を基盤とする素粒子模型の再構築(16H03991)

【研究代表者】野尻美保子大学共同利用機関法人高エネルギー加速器研究機構, 素粒子原子核研究所, 教授 (30222201)

【概要】B, K, ミュー粒子の希少崩壊等には、素粒子標準模型の予言からのズレが多数観測されている。このような現象は、素粒子標準模型を拡張した新物理の必要性を示唆している。このような新物理の候補を提案して、現象を説明するとともに、LHC Run IIの高エネルギー衝突実験のデータに対する制限も加えて、可能な模型を絞りこんだ。また、これらの模型がLHC実験で予言する信号を検討するとともに、深層学習を応用して...

【数物系科学】物理学：素粒子論／深層学習を含む研究件

❏新手法を用いたエネルギーフロンティアでの新現象探索を基盤とする素粒子模型の再構築(16H03991)

【研究代表者】野尻美保子大学共同利用機関法人高エネルギー加速器研究機構, 素粒子原子核研究所, 教授 (30222201)

【概要】B, K, ミュー粒子の希少崩壊等には、素粒子標準模型の予言からのズレが多数観測されている。このような現象は、素粒子標準模型を拡張した新物理の必要性を示唆している。このような新物理の候補を提案して、現象を説明するとともに、LHC Run IIの高エネルギー衝突実験のデータに対する制限も加えて、可能な模型を絞りこんだ。また、これらの模型がLHC実験で予言する信号を検討するとともに、深層学習を応用して...

【数物系科学】物理学：波形制御／深層学習を含む研究件

【キーワード】電磁界数値解析 / トポロジー最適化 / 磁気特性測定 / 深層学習 / 感度解析 (他18件)

【概要】国内のエネルギーの半分以上が，モータに使用されている．本研究では，「1. モータの高出力化を主眼とした電磁界数値解析とトポロジー最適化を併用した革新的な設計最適化手法の構築」，さらには，「2.設計最適化手法で必要となるモータ鉄芯の磁気特性測定の高速化」を行った．1の研究では，三相交流回路で駆動される永久磁石同期電動機において，電磁界・電気回路の強連成，ロータの回転，鉄芯の磁気非線形性，定常状態にお...

【数物系科学】物理学：加速器実験／深層学習を含む研究件

❏新手法を用いたエネルギーフロンティアでの新現象探索を基盤とする素粒子模型の再構築(16H03991)

【研究代表者】野尻美保子大学共同利用機関法人高エネルギー加速器研究機構, 素粒子原子核研究所, 教授 (30222201)

【概要】B, K, ミュー粒子の希少崩壊等には、素粒子標準模型の予言からのズレが多数観測されている。このような現象は、素粒子標準模型を拡張した新物理の必要性を示唆している。このような新物理の候補を提案して、現象を説明するとともに、LHC Run IIの高エネルギー衝突実験のデータに対する制限も加えて、可能な模型を絞りこんだ。また、これらの模型がLHC実験で予言する信号を検討するとともに、深層学習を応用して...

【数物系科学】物理学：シングルショット／深層学習を含む研究件

【キーワード】シングルショット / レーザーアブレーション / 深層学習 / テラヘルツ / 時間領域分光 (他6件)

【概要】レーザー加工現象は関与する物理過程の多階層性と非線形性を反映して、不可逆かつカオス的に振る舞うため、シングルショット観測を通した現象の理解が重要である。とくに強い超短パルスレーザーを物質に照射すると、瞬間的な電子励起により系全体への熱緩和が起こるまえに物質が除去されるレーザーアブレーションと呼ばれる現象が起こるが、表面形状由来する吸収やエネルギー散逸の非線形性を反映して、多パルス照射下におけるシン...

【数物系科学】物理学：経路推定／深層学習を含む研究件

【概要】脳の活動伝搬経路を、全脳の神経活動から推測し、伝播経路に規則や特徴が存在するか解明することを本研究では試みた。具体的には脳活動の開始部位と終着部位とが明確な場合に、その間の脳回路を神経活動が並列にあるいは直列に伝播するのかといった伝搬経路の性質を明らかにすることを目指した。このためにfMRI計測データ（麻酔下マウスの海馬を光遺伝学的に刺激した時の応答を計測したデータ；Takata et al. 2...

【数物系科学】物理学：分子動力学シミュレーション／深層学習を含む研究件

【キーワード】分子動力学 / 機械学習 / シミュレーション / 分子動力学シミュレーション / 古典力学 (他11件)

【概要】機械学習技術の発展により、人工知能は画像認識やチェスや囲碁などの分野において人間の知能を凌駕するようになってきた。近年、AlphaFoldのような先進的なタンパク質構造予測技術においても、機械学習が中心的な役割を担っている。本研究では、こうした機械学習技術を分子科学に導入することによって、タンパク質間に見られる重要なダイナミクス現象を解き明かしていくことを目指している。これまでの研究で、基本的な...

【数物系科学】物理学：脳活動伝搬／深層学習を含む研究件

【概要】脳の活動伝搬経路を、全脳の神経活動から推測し、伝播経路に規則や特徴が存在するか解明することを本研究では試みた。具体的には脳活動の開始部位と終着部位とが明確な場合に、その間の脳回路を神経活動が並列にあるいは直列に伝播するのかといった伝搬経路の性質を明らかにすることを目指した。このためにfMRI計測データ（麻酔下マウスの海馬を光遺伝学的に刺激した時の応答を計測したデータ；Takata et al. 2...

【数物系科学】物理学：数理モデリング／深層学習を含む研究件

【キーワード】信号処理 / 数理モデリング / 深層学習 / グラフ深層学習 / 深層展開 (他8件)

【概要】本年度においては，エクストリーム信号処理のための理論的検討の核となる，以下の3点に関する研究を行った． 1) 深層展開によるグラフ上データの復元：深層展開（deep algorithm unrolling; DAU）は，（凸）最適化の繰り返し処理アルゴリズムのパラメータを誤差逆伝播法などの深層学習技術を用いて学習データから調整する手法の一群である．本年度では，深層展開をグラフ上データ復元のために利...

【数物系科学】地球惑星科学：地震活動／深層学習を含む研究件

【概要】本研究の目的は，独自の稠密観測データから小さな地震を徹底的に探索して超高品質の地震カタログを作成し，大地震発生前に見られる前震活動が本質的な意味での前兆かを，現実の複雑性を適切に反映した地震活動モデルで検証することである．本年度は，高効率・高精度の地震カタログを作成する手法の開発を目指し，イベント検出・走時検測・P波初動極性読み取り・震源決定などにおいて深層学習の利用を試みた．構築した手法を利用し...

【数物系科学】地球惑星科学：フェーズフィールドモデル／深層学習を含む研究件

【キーワード】破壊 / 乾燥亀裂 / 不均一性 / フェーズフィールドモデル / データ同化 (他7件)

【概要】本研究は水と粉体の混合ペーストの乾燥破壊現象において、亀裂の進展に影響する物性値空間不均一性を計測データと数値モデルの比較により定量的に評価するための基盤技術の開発を目的としている。本年度は乾燥破壊実験を昨年度に引き続き継続して実施した。年度途中に利用している実験施設の移動に伴い実験装置を解体する必要が出たため、実験装置の見直しを行ない効率的に実験を行なえるよう装置の整備を実施した。また、本年度か...

【数物系科学】地球惑星科学：前震活動／深層学習を含む研究件

【概要】本研究の目的は，独自の稠密観測データから小さな地震を徹底的に探索して超高品質の地震カタログを作成し，大地震発生前に見られる前震活動が本質的な意味での前兆かを，現実の複雑性を適切に反映した地震活動モデルで検証することである．本年度は，高効率・高精度の地震カタログを作成する手法の開発を目指し，イベント検出・走時検測・P波初動極性読み取り・震源決定などにおいて深層学習の利用を試みた．構築した手法を利用し...

【数物系科学】地球惑星科学：素粒子実験／深層学習を含む研究件

❏新手法を用いたエネルギーフロンティアでの新現象探索を基盤とする素粒子模型の再構築(16H03991)

【研究代表者】野尻美保子大学共同利用機関法人高エネルギー加速器研究機構, 素粒子原子核研究所, 教授 (30222201)

【概要】B, K, ミュー粒子の希少崩壊等には、素粒子標準模型の予言からのズレが多数観測されている。このような現象は、素粒子標準模型を拡張した新物理の必要性を示唆している。このような新物理の候補を提案して、現象を説明するとともに、LHC Run IIの高エネルギー衝突実験のデータに対する制限も加えて、可能な模型を絞りこんだ。また、これらの模型がLHC実験で予言する信号を検討するとともに、深層学習を応用して...

【数物系科学】地球惑星科学：震源カタログ構築／深層学習を含む研究件

【概要】本研究の目的は，独自の稠密観測データから小さな地震を徹底的に探索して超高品質の地震カタログを作成し，大地震発生前に見られる前震活動が本質的な意味での前兆かを，現実の複雑性を適切に反映した地震活動モデルで検証することである．本年度は，高効率・高精度の地震カタログを作成する手法の開発を目指し，イベント検出・走時検測・P波初動極性読み取り・震源決定などにおいて深層学習の利用を試みた．構築した手法を利用し...

【数物系科学】天文学：重力波／深層学習を含む研究件

【キーワード】機械学習 / 画像認識 / 深層学習 / 畳み込みニューラルネットワーク / 重力波 (他19件)

【概要】重力波天文学に代表される時間領域天文学に必須となる天体観測装置のソフトウェア的な基盤技術の開発を行った。現在のロボット観測においてどうしても人間が介在せざるを得ない、観測スケジュールのアレンジと取得画像からの突発天体抽出の完全自動化のために、深層学習やGPUを用いた気象識別と全く新しい突発天体検出アルゴリズムを開発した。これらは、既存のハードウェアをそのまま応用して、多くの観測所で使用することが可...

【数物系科学】天文学：重力波天文学／深層学習を含む研究件

【キーワード】機械学習 / 画像認識 / 深層学習 / 畳み込みニューラルネットワーク / 重力波 (他19件)

【概要】重力波天文学に代表される時間領域天文学に必須となる天体観測装置のソフトウェア的な基盤技術の開発を行った。現在のロボット観測においてどうしても人間が介在せざるを得ない、観測スケジュールのアレンジと取得画像からの突発天体抽出の完全自動化のために、深層学習やGPUを用いた気象識別と全く新しい突発天体検出アルゴリズムを開発した。これらは、既存のハードウェアをそのまま応用して、多くの観測所で使用することが可...

【数物系科学】天文学：ロボット望遠鏡／深層学習を含む研究件

【キーワード】機械学習 / 画像認識 / 深層学習 / 畳み込みニューラルネットワーク / 重力波 (他19件)

【概要】重力波天文学に代表される時間領域天文学に必須となる天体観測装置のソフトウェア的な基盤技術の開発を行った。現在のロボット観測においてどうしても人間が介在せざるを得ない、観測スケジュールのアレンジと取得画像からの突発天体抽出の完全自動化のために、深層学習やGPUを用いた気象識別と全く新しい突発天体検出アルゴリズムを開発した。これらは、既存のハードウェアをそのまま応用して、多くの観測所で使用することが可...

【数物系科学】天文学：分光器／深層学習を含む研究件

【キーワード】FPGA / Radio Telescope / Digital Signal / Spectrometer / FFT (他16件)

【概要】分光器の演算順序を入換えたアルゴリズムと剰余数系(Residue Number System: RNS)を適用したFFTを既存設備であるROACH2ボードに実装し, CASPERが公開している既存の分光器と比較して, 50倍の帯域・16384倍の分解能を持つ分光器を実現した. 観測後のデータ分類器をCNN(Convolutional Neural Network)を対象としてハードウェア化した. ...

【数物系科学】天文学：畳み込みニューラルネットワーク(CNN) ／深層学習を含む研究件

【キーワード】機械学習 / 画像認識 / 深層学習 / 畳み込みニューラルネットワーク / 重力波 (他19件)

【概要】重力波天文学に代表される時間領域天文学に必須となる天体観測装置のソフトウェア的な基盤技術の開発を行った。現在のロボット観測においてどうしても人間が介在せざるを得ない、観測スケジュールのアレンジと取得画像からの突発天体抽出の完全自動化のために、深層学習やGPUを用いた気象識別と全く新しい突発天体検出アルゴリズムを開発した。これらは、既存のハードウェアをそのまま応用して、多くの観測所で使用することが可...

【数物系科学】天文学：データ解析／深層学習を含む研究件

【概要】新型コロナにより発展途上国の都市地価データの収集に大きな障害が生じたため、都市環境を衛星画像から詳細に取得するための衛星画像の解析技術の高度化に焦点をあて、国内での地価データ等と関連を明らかにした。高分解能画像による建物の抽出や変化検出技術の高度化し、さらにフリーの中分解能衛星画像を主に利用して住環境劣悪地域（地価が顕著に安い地域）を自動抽出する技術を開発した。これらの方法は大幅な精度向上を達成で...

【数物系科学】天文学：テラヘルツ／深層学習を含む研究件

【キーワード】シングルショット / レーザーアブレーション / 深層学習 / テラヘルツ / 時間領域分光 (他6件)

【概要】レーザー加工現象は関与する物理過程の多階層性と非線形性を反映して、不可逆かつカオス的に振る舞うため、シングルショット観測を通した現象の理解が重要である。とくに強い超短パルスレーザーを物質に照射すると、瞬間的な電子励起により系全体への熱緩和が起こるまえに物質が除去されるレーザーアブレーションと呼ばれる現象が起こるが、表面形状由来する吸収やエネルギー散逸の非線形性を反映して、多パルス照射下におけるシン...

【数物系科学】天文学：深層学習(DEEP LEARNING) ／深層学習を含む研究件

【キーワード】機械学習 / 画像認識 / 深層学習 / 畳み込みニューラルネットワーク / 重力波 (他19件)

【概要】重力波天文学に代表される時間領域天文学に必須となる天体観測装置のソフトウェア的な基盤技術の開発を行った。現在のロボット観測においてどうしても人間が介在せざるを得ない、観測スケジュールのアレンジと取得画像からの突発天体抽出の完全自動化のために、深層学習やGPUを用いた気象識別と全く新しい突発天体検出アルゴリズムを開発した。これらは、既存のハードウェアをそのまま応用して、多くの観測所で使用することが可...

【数物系科学】天文学：気象識別／深層学習を含む研究件

【キーワード】機械学習 / 画像認識 / 深層学習 / 畳み込みニューラルネットワーク / 重力波 (他19件)

【概要】重力波天文学に代表される時間領域天文学に必須となる天体観測装置のソフトウェア的な基盤技術の開発を行った。現在のロボット観測においてどうしても人間が介在せざるを得ない、観測スケジュールのアレンジと取得画像からの突発天体抽出の完全自動化のために、深層学習やGPUを用いた気象識別と全く新しい突発天体検出アルゴリズムを開発した。これらは、既存のハードウェアをそのまま応用して、多くの観測所で使用することが可...

【数物系科学】天文学：天文学／深層学習を含む研究件

【キーワード】機械学習 / 画像認識 / 深層学習 / 畳み込みニューラルネットワーク / 重力波 (他19件)

【概要】重力波天文学に代表される時間領域天文学に必須となる天体観測装置のソフトウェア的な基盤技術の開発を行った。現在のロボット観測においてどうしても人間が介在せざるを得ない、観測スケジュールのアレンジと取得画像からの突発天体抽出の完全自動化のために、深層学習やGPUを用いた気象識別と全く新しい突発天体検出アルゴリズムを開発した。これらは、既存のハードウェアをそのまま応用して、多くの観測所で使用することが可...

【数物系科学】天文学：時間領域天文学／深層学習を含む研究件

【キーワード】機械学習 / 画像認識 / 深層学習 / 畳み込みニューラルネットワーク / 重力波 (他19件)

【概要】重力波天文学に代表される時間領域天文学に必須となる天体観測装置のソフトウェア的な基盤技術の開発を行った。現在のロボット観測においてどうしても人間が介在せざるを得ない、観測スケジュールのアレンジと取得画像からの突発天体抽出の完全自動化のために、深層学習やGPUを用いた気象識別と全く新しい突発天体検出アルゴリズムを開発した。これらは、既存のハードウェアをそのまま応用して、多くの観測所で使用することが可...

【数物系科学】天文学：マルチメッセンジャー天文学／深層学習を含む研究件

【キーワード】機械学習 / 画像認識 / 深層学習 / 畳み込みニューラルネットワーク / 重力波 (他19件)

【概要】重力波天文学に代表される時間領域天文学に必須となる天体観測装置のソフトウェア的な基盤技術の開発を行った。現在のロボット観測においてどうしても人間が介在せざるを得ない、観測スケジュールのアレンジと取得画像からの突発天体抽出の完全自動化のために、深層学習やGPUを用いた気象識別と全く新しい突発天体検出アルゴリズムを開発した。これらは、既存のハードウェアをそのまま応用して、多くの観測所で使用することが可...

【数物系科学】天文学：電波天文／深層学習を含む研究件

【キーワード】FPGA / Radio Telescope / Digital Signal / Spectrometer / FFT (他16件)

【概要】分光器の演算順序を入換えたアルゴリズムと剰余数系(Residue Number System: RNS)を適用したFFTを既存設備であるROACH2ボードに実装し, CASPERが公開している既存の分光器と比較して, 50倍の帯域・16384倍の分解能を持つ分光器を実現した. 観測後のデータ分類器をCNN(Convolutional Neural Network)を対象としてハードウェア化した. ...

【数物系科学】天文学：電波望遠鏡／深層学習を含む研究件

【キーワード】FPGA / Radio Telescope / Digital Signal / Spectrometer / FFT (他16件)

【概要】分光器の演算順序を入換えたアルゴリズムと剰余数系(Residue Number System: RNS)を適用したFFTを既存設備であるROACH2ボードに実装し, CASPERが公開している既存の分光器と比較して, 50倍の帯域・16384倍の分解能を持つ分光器を実現した. 観測後のデータ分類器をCNN(Convolutional Neural Network)を対象としてハードウェア化した. ...

【数物系科学】天文学：X線天文学／深層学習を含む研究件

【キーワード】機械学習 / 画像認識 / 深層学習 / 畳み込みニューラルネットワーク / 重力波 (他19件)

【概要】重力波天文学に代表される時間領域天文学に必須となる天体観測装置のソフトウェア的な基盤技術の開発を行った。現在のロボット観測においてどうしても人間が介在せざるを得ない、観測スケジュールのアレンジと取得画像からの突発天体抽出の完全自動化のために、深層学習やGPUを用いた気象識別と全く新しい突発天体検出アルゴリズムを開発した。これらは、既存のハードウェアをそのまま応用して、多くの観測所で使用することが可...

【数物系科学】天文学：数値シミュレーション／深層学習を含む研究件

【キーワード】微気象予測 / 超解像 / 深層学習 / 乱流熱物質拡散 / 数値シミュレーション (他9件)

【概要】2021年度は、過年度に実施した複数のLarge-eddy simulation(LES)、つまり微気象シミュレーションから得られた学習データセットを用いて物理超解像の適用を拡大した。なお、微気象LESの対象領域として、東京都中心部、大阪市中心部を中心としつつ、さらに仙台市中心部に関してもデータセット構築を開始した。また、これまでに気温というスカラー量の超解像の実現に成功していたが、風速というベク...

【キーワード】ディープラーニング / 数値解析 / 機械学習 / マルチスケール / 数値シミュレーション (他11件)

【概要】本研究目的は，人工ニューラルネットワーク（ANN）とマルチスケール解析手法を融合した全く新しい数値シミュレーション法を開発することである．本手法が確立されれば，従来手法と同様の高精度解をより低コストに算出することが期待できる上，適用に制約がなく原理上あらゆる物理現象の解析が可能となる．平成29年度は，提案法に用いるANNとして，画像認識能力に優れている畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を導...

【数物系科学】天文学：ライダー／深層学習を含む研究件

【概要】前年度に準備を行った上空と地上のライダーデータについては、互いの位置合わせを進め、対応する樹冠内部の位置合わせを行った。そのもとに、ビームの対象樹への照射状況や樹冠内部へのビーム浸透度を確認し、上空と地上単独のデータよりも、両者を合わせることで、ビームの浸透度が高くなることが確認された。本検証は、申請者らが開発したΩ指数というビーム到達領域を判別する指数に基づいて行われた。両者を合わせてもカバーで...

【化学】材料化学：分子ダイナミクス／深層学習を含む研究件

【キーワード】分子動力学 / 機械学習 / シミュレーション / 分子動力学シミュレーション / 古典力学 (他11件)

【概要】機械学習技術の発展により、人工知能は画像認識やチェスや囲碁などの分野において人間の知能を凌駕するようになってきた。近年、AlphaFoldのような先進的なタンパク質構造予測技術においても、機械学習が中心的な役割を担っている。本研究では、こうした機械学習技術を分子科学に導入することによって、タンパク質間に見られる重要なダイナミクス現象を解き明かしていくことを目指している。これまでの研究で、基本的な...

【化学】材料化学：有機固体／深層学習を含む研究件

❏有機固体材料のマテリアルズインフォマティクス基盤構築(22K14747)

【研究代表者】谷口卓也早稲田大学, データ科学センター, 准教授(任期付) (20843907)

【キーワード】マテリアルズインフォマティクス / 有機固体 / グラフニューラルネットワーク / 深層学習 / 材料科学

【生物学】生物学：タンパク質立体構造／深層学習を含む研究件

【キーワード】深層学習 / 化合物活性予測 / ヴァーチャルスクリーニング / タンパク質立体構造 / リガンド結合ポケット (他12件)

【概要】多くの計算資源を必要とするドッキング計算を用いず、新規のタンパク質に対しても適用可能な、機械学習を用いた構造ベースの化合物活性予測手法の開発を行った。タンパク質のリガンド結合ポケット構造をグラフで表現し、グラフ畳み込みニューラルネットワークを利用することでエンドツーエンドでの学習を行うことで、既存のタンパク質の配列情報のみを利用した予測手法に比べてより高精度な予測を達成した。またAutoDock　...

【生物学】生物学：オープンクロマチン／深層学習を含む研究件

【研究代表者】大里直樹早稲田大学, 理工学術院総合研究所(理工学研究所), 主任研究員 (50509536)

【キーワード】転写制御 / 転写因子 / エンハンサー / クロマチン相互作用 / インシュレータ (他17件)

【概要】ゲノムワイドな遺伝子転写カスケードの解析のために、遺伝子の転写開始点から離れた位置（遠位）のDNAに結合する、転写因子が発現を制御する遺伝子（転写標的遺伝子）を予測する手法を開発した。転写標的遺伝子の予測のために、転写因子のDNA結合の位置と遺伝子の転写開始点の対応関係の基準を評価するための指標を見出した。同じ転写因子の転写標的遺伝子には、似た機能をもつ遺伝子が多く含まれ、遺伝子機能の数を転写標的...

【生物学】生物学：RNA修飾／深層学習を含む研究件

【キーワード】lncRNA / ノンコーディングRNA / RNA修飾 / RNA構造 / リピート要素 (他19件)

【概要】タンパク質に翻訳されずにRNA自体が機能を有する長鎖ノンコーディングRNA（lncRNA）の機能を明らかにするために，RNAの配列・構造・修飾・生体高分子との相互作用などの「機能エレメント」に着目し情報学的な観点から多くの研究を行った．例えば，ジャンクだと考えられていたリピート配列がlncRNAの組織特異的な発現に寄与していたり，タンパク質やDNAとの相互作用に寄与していることを明らかにすることに...

【生物学】基礎生物学：インシュレーター／深層学習を含む研究件

【研究代表者】大里直樹早稲田大学, 理工学術院総合研究所(理工学研究所), 主任研究員 (50509536)

【キーワード】転写制御 / 転写因子 / エンハンサー / クロマチン相互作用 / インシュレータ (他17件)

【概要】ゲノムワイドな遺伝子転写カスケードの解析のために、遺伝子の転写開始点から離れた位置（遠位）のDNAに結合する、転写因子が発現を制御する遺伝子（転写標的遺伝子）を予測する手法を開発した。転写標的遺伝子の予測のために、転写因子のDNA結合の位置と遺伝子の転写開始点の対応関係の基準を評価するための指標を見出した。同じ転写因子の転写標的遺伝子には、似た機能をもつ遺伝子が多く含まれ、遺伝子機能の数を転写標的...

【生物学】基礎生物学：ネッタイツメガエル／深層学習を含む研究件

❏深層学習による疾患の超早期発見を可能にする病態発症前モデルの大規模スクリーニング(17KT0049)

【キーワード】癌ドライバー遺伝子 / CRISPR-Cas9システム / ネッタイツメガエル / 腫瘍形成 / CRISPR-Cas9 (他11件)

【概要】近年の研究から、腫瘍形成頻度は複数の遺伝子変異の蓄積により上昇することが分かってきたが、明らかになっている具体的な遺伝子セットはまだまだ少ない。本研究では、ネッタイツメガエルを用い、CRISPR-Cas9系による複数遺伝子同時ノックダウン、更には腫瘍形成個体における遺伝子発現プロファイルを解析することで、新規癌ドライバー遺伝子セットを網羅的に見出すことを目指した。その結果、腫瘍形成アッセイ系が確立...

【生物学】基礎生物学：オルガネラ／深層学習を含む研究件

❏深層学習を用いたオルガネラ構造の超高効率的解析法の開発(21K19253)

【研究期間】2021-07-09 - 2023-03-31

【研究代表者】平林祐介東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 准教授 (80447391)

【キーワード】深層学習 / オルガネラ

❏深層学習による疾患の超早期発見を可能にする病態発症前モデルの大規模スクリーニング(17KT0049)

【生物学】基礎生物学：ツメガエル／深層学習を含む研究件

【キーワード】癌ドライバー遺伝子 / CRISPR-Cas9システム / ネッタイツメガエル / 腫瘍形成 / CRISPR-Cas9 (他11件)

【概要】近年の研究から、腫瘍形成頻度は複数の遺伝子変異の蓄積により上昇することが分かってきたが、明らかになっている具体的な遺伝子セットはまだまだ少ない。本研究では、ネッタイツメガエルを用い、CRISPR-Cas9系による複数遺伝子同時ノックダウン、更には腫瘍形成個体における遺伝子発現プロファイルを解析することで、新規癌ドライバー遺伝子セットを網羅的に見出すことを目指した。その結果、腫瘍形成アッセイ系が確立...

【生物学】基礎生物学：分類／深層学習を含む研究件

【概要】本事業では，動画において，動きでしか種類が分からないほど小さく写る物体の検出と分類に取り組んだ．野鳥の広域監視を出口として，風車周辺の海ワシ類を対象に4Kの解像度の動画収集を行い768GBの動画に対し鳥の軌跡や背景の部分のラベル付が完了した．検出・分類の手法として，最終的に深層特徴の相関フィルタを用いた追跡と畳込LSTMによる動きの学習により，物体を追跡しながら動きパターンにより鳥か否かを識別する...

【生物学】基礎生物学：ゲノミクス／深層学習を含む研究件

❏画像変換と深層学習によるマルチオミクス統合解析と病態や薬剤応答機序の解明の方法論(20H03240)

【概要】本研究は、オミクスデータを画像に変換し深層学習に用いる申請者の手法に基づき、マルチオミクス統合解析と画像認識を応用した手法を開発し、実データ解析により、薬剤応答予測などの精度が上がるか、背後にあるオミクスの特徴や構造の抽出が可能か、また薬剤応答予測に必要な方法論は何かを解明することを目的とする。本年度は、データの画像変換と深層学習によるマルチオミクス解析手法を開発する。マルチオミクスは遺伝子発現、...

【生物学】基礎生物学：共進化／深層学習を含む研究件

❏クラウド側とエッジ側機器の動的な協調に基づく自律分散共進化AI基盤技術の研究開発(19H04099)

【概要】エッジノードとクラウドサーバとの間で協調しながら深層学習モデルを随時アップデートするためには、継続的な学習が必要となる。そこで2021年度は継続学習の代表的な手法であるリプレイ技術に着目した。継続学習では、例えば物体検出タスクにおいて、検出対象クラスが時間の経過とともに増加していく時、過去に学習したモデルを生かしながら新たに加わるクラスを学習する。リプレイ技術では過去に用いた学習データの一部を保存...

【生物学】人類学：色覚／深層学習を含む研究件

❏超並列がん進化シミュレーションによる腫瘍内不均一性生成機構の解明(19K12214)

【生物学】人類学：進化／深層学習を含む研究件

【研究代表者】新井田厚司東京大学, 医科学研究所, 講師 (00772493)

【キーワード】がん / シミュレーション / 進化 / 深層学習

【概要】本研究ではがんの多様な進化様式を統一的に記述するシミュレーションモデルを構築、スーパーコンピューターを活用した超並列シミュレーション及びパラメータ感度分析を通じてがんの腫瘍内不均一性(ITH)生成機構の探索を行なった。その結果、いくつかの興味深い知見が引き出せた。例えば高い変異率は中立進化によって広範なITHを形成するが、がん幹細胞階層は見かけの変異率を高めることも同様に中立なITHの形成に寄与す...

【キーワード】lncRNA / ノンコーディングRNA / RNA修飾 / RNA構造 / リピート要素 (他19件)

【概要】タンパク質に翻訳されずにRNA自体が機能を有する長鎖ノンコーディングRNA（lncRNA）の機能を明らかにするために，RNAの配列・構造・修飾・生体高分子との相互作用などの「機能エレメント」に着目し情報学的な観点から多くの研究を行った．例えば，ジャンクだと考えられていたリピート配列がlncRNAの組織特異的な発現に寄与していたり，タンパク質やDNAとの相互作用に寄与していることを明らかにすることに...

【生物学】人類学：多様性／深層学習を含む研究件

【概要】本研究では、多様な実験室の安全を考える上で、実験室の状況を定量化し、議論の根拠となる実験室の実態を科学的に表現する指標の抽出を目的としている。実験室で使う装置の例として、実験室内で一般的な局所排気装置（Fume hood、以下FH）を取り上げ、関係する定量化データを収集し、深層学習手法により解析して実験室の実態を表現する指標を抽出し、最終的には、FHの使用状況を撮影した写真を見て、使用実態を判断で...

【総合理工】ナノ・マイクロ科学：生殖補助医療／深層学習を含む研究件

【キーワード】着床前胚 / 4Dイメージング / 力学モデル / 系譜解析 / トラッキング (他21件)

【概要】本研究では、哺乳類着床前胚の発生系譜を定量的に解析する手法の構築を目指し、画像解析技術・統計解析技術・シミュレーション技術の構築を行った。画像解析では、胚内の細胞を同定する手法を改良し、最終的にはそこから得られたデータを用いた深層画像解析法の提案を行った。系譜統計解析では、細胞の分裂待ち時間などから細胞の潜在情報を推定する手法を提案した。そして、胚内の細胞における力学的相互作用と発生プロセスの再...

【総合理工】応用物理学：SfM ／深層学習を含む研究件

【概要】前年度に準備を行った上空と地上のライダーデータについては、互いの位置合わせを進め、対応する樹冠内部の位置合わせを行った。そのもとに、ビームの対象樹への照射状況や樹冠内部へのビーム浸透度を確認し、上空と地上単独のデータよりも、両者を合わせることで、ビームの浸透度が高くなることが確認された。本検証は、申請者らが開発したΩ指数というビーム到達領域を判別する指数に基づいて行われた。両者を合わせてもカバーで...

【総合理工】応用物理学：2次元カオス系／深層学習を含む研究件

【キーワード】分子動力学 / 機械学習 / シミュレーション / 分子動力学シミュレーション / 古典力学 (他11件)

【概要】機械学習技術の発展により、人工知能は画像認識やチェスや囲碁などの分野において人間の知能を凌駕するようになってきた。近年、AlphaFoldのような先進的なタンパク質構造予測技術においても、機械学習が中心的な役割を担っている。本研究では、こうした機械学習技術を分子科学に導入することによって、タンパク質間に見られる重要なダイナミクス現象を解き明かしていくことを目指している。これまでの研究で、基本的な...

【総合理工】応用物理学：古典力学／深層学習を含む研究件

【キーワード】分子動力学 / 機械学習 / シミュレーション / 分子動力学シミュレーション / 古典力学 (他11件)

【概要】機械学習技術の発展により、人工知能は画像認識やチェスや囲碁などの分野において人間の知能を凌駕するようになってきた。近年、AlphaFoldのような先進的なタンパク質構造予測技術においても、機械学習が中心的な役割を担っている。本研究では、こうした機械学習技術を分子科学に導入することによって、タンパク質間に見られる重要なダイナミクス現象を解き明かしていくことを目指している。これまでの研究で、基本的な...

【工学】機械工学：不均質材料／深層学習を含む研究件

【キーワード】ディープラーニング / 数値解析 / 機械学習 / マルチスケール / 数値シミュレーション (他11件)

【概要】本研究目的は，人工ニューラルネットワーク（ANN）とマルチスケール解析手法を融合した全く新しい数値シミュレーション法を開発することである．本手法が確立されれば，従来手法と同様の高精度解をより低コストに算出することが期待できる上，適用に制約がなく原理上あらゆる物理現象の解析が可能となる．平成29年度は，提案法に用いるANNとして，画像認識能力に優れている畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を導...

【工学】機械工学：材料科学／深層学習を含む研究件

❏有機固体材料のマテリアルズインフォマティクス基盤構築(22K14747)

【研究代表者】谷口卓也早稲田大学, データ科学センター, 准教授(任期付) (20843907)

【キーワード】マテリアルズインフォマティクス / 有機固体 / グラフニューラルネットワーク / 深層学習 / 材料科学

【工学】機械工学：システムモデル／深層学習を含む研究件

【概要】データセンターの運用の自動化のため、データセンターからのデータを取得して仮想空間上に再現する方法と、その仮想空間上で運用ポリシーを最適化する方法を研究した。前者のデータ取得については、機器によるデータフォーマットの違いやデータの用途に依存することなく、様々な運用に役立つ汎用的なデータを多くのデータセンターから収集できる一般的なデータフォーマットと保存形式を定義することに成功した。後者の運用最適化...

【工学】機械工学：研究開発／深層学習を含む研究件

【キーワード】特許 / テキストマイニング / イノベーション / 研究開発 / 生産性 (他14件)

【概要】研究代表者（關　智一）は、国際ビジネス研究学会全国大会にて「製造業・研究開発部門の生産性変化とグローバル化」について報告した。研究分担者の一人（菰田文男）は、人工知能をテーマとした『Paradigm Shift in Technologies and Innovation Systems』を刊行した。研究分担者の一人（井口知栄）は、2020年度に学会報告をした論文「Subsidiary Compe...

【工学】機械工学：スペクトロメーター／深層学習を含む研究件

【キーワード】FPGA / Radio Telescope / Digital Signal / Spectrometer / FFT (他16件)

【概要】分光器の演算順序を入換えたアルゴリズムと剰余数系(Residue Number System: RNS)を適用したFFTを既存設備であるROACH2ボードに実装し, CASPERが公開している既存の分光器と比較して, 50倍の帯域・16384倍の分解能を持つ分光器を実現した. 観測後のデータ分類器をCNN(Convolutional Neural Network)を対象としてハードウェア化した. ...

【工学】機械工学：腱駆動／深層学習を含む研究件

❏ヒューマノイド系列による行為観察と対人反復に基づく身体・道具環境・行動様式の獲得(26220003)

【概要】身体サイズ・構造・構成法が異なるヒューマノイドを対象として知能ロボット基盤ソフトウェアの環境を構成し、その身体、それが扱う物体、道具、環境、それが行う行動のモデルを基盤にその環境での行動目的を実現するシステム研究を行ってきている．本研究では新しい状況や環境でもそれらを獲得して行動目的を達成してゆけるようにする方法論と構成法を明らかにした．多彩な行動実現研究を行いながら異なるヒューマノイド・道具環境...

【工学】機械工学：行動獲得／深層学習を含む研究件

❏ヒューマノイド系列による行為観察と対人反復に基づく身体・道具環境・行動様式の獲得(26220003)

【概要】身体サイズ・構造・構成法が異なるヒューマノイドを対象として知能ロボット基盤ソフトウェアの環境を構成し、その身体、それが扱う物体、道具、環境、それが行う行動のモデルを基盤にその環境での行動目的を実現するシステム研究を行ってきている．本研究では新しい状況や環境でもそれらを獲得して行動目的を達成してゆけるようにする方法論と構成法を明らかにした．多彩な行動実現研究を行いながら異なるヒューマノイド・道具環境...

【工学】機械工学：モダリティ変換／深層学習を含む研究件

❏深層学習と逐次近似法を組み合わせたハイブリッド画像再構成法の開発(19K08093)

【研究代表者】尾崎翔弘前大学, 理工学研究科, 助教 (60615326)

【キーワード】深層学習 / 画像再構成 / 画像変換 / モダリティ変換

【概要】本研究では、深層学習とCTの画像再構成法である逐次近似法を組み合わせた手法を研究している。これまでの研究で、逐次近似アルゴリズムに深層ニューラルネットを組み込む作業をすでに完了している。昨年度は、画像生成を行うGeneratorと最適化の正則化項として導入したDiscriminatorの事前学習のため、画像変換に関する研究を行っていた。そこでは、放射線治療に用いられるTomoTherapyに内蔵さ...

【工学】機械工学：熱流体計算／深層学習を含む研究件

【キーワード】微気象予測 / 超解像 / 深層学習 / 乱流熱物質拡散 / 数値シミュレーション (他9件)

【概要】2021年度は、過年度に実施した複数のLarge-eddy simulation(LES)、つまり微気象シミュレーションから得られた学習データセットを用いて物理超解像の適用を拡大した。なお、微気象LESの対象領域として、東京都中心部、大阪市中心部を中心としつつ、さらに仙台市中心部に関してもデータセット構築を開始した。また、これまでに気温というスカラー量の超解像の実現に成功していたが、風速というベク...

【工学】機械工学：微気象予測／深層学習を含む研究件

【キーワード】微気象予測 / 超解像 / 深層学習 / 乱流熱物質拡散 / 数値シミュレーション (他9件)

【概要】2021年度は、過年度に実施した複数のLarge-eddy simulation(LES)、つまり微気象シミュレーションから得られた学習データセットを用いて物理超解像の適用を拡大した。なお、微気象LESの対象領域として、東京都中心部、大阪市中心部を中心としつつ、さらに仙台市中心部に関してもデータセット構築を開始した。また、これまでに気温というスカラー量の超解像の実現に成功していたが、風速というベク...

【工学】機械工学：数値流体シミュレーション／深層学習を含む研究件

【キーワード】微気象予測 / 超解像 / 深層学習 / 乱流熱物質拡散 / 数値シミュレーション (他9件)

【概要】2021年度は、過年度に実施した複数のLarge-eddy simulation(LES)、つまり微気象シミュレーションから得られた学習データセットを用いて物理超解像の適用を拡大した。なお、微気象LESの対象領域として、東京都中心部、大阪市中心部を中心としつつ、さらに仙台市中心部に関してもデータセット構築を開始した。また、これまでに気温というスカラー量の超解像の実現に成功していたが、風速というベク...

【工学】機械工学：乱流熱物質拡散／深層学習を含む研究件

【キーワード】微気象予測 / 超解像 / 深層学習 / 乱流熱物質拡散 / 数値シミュレーション (他9件)

【概要】2021年度は、過年度に実施した複数のLarge-eddy simulation(LES)、つまり微気象シミュレーションから得られた学習データセットを用いて物理超解像の適用を拡大した。なお、微気象LESの対象領域として、東京都中心部、大阪市中心部を中心としつつ、さらに仙台市中心部に関してもデータセット構築を開始した。また、これまでに気温というスカラー量の超解像の実現に成功していたが、風速というベク...

【工学】プロセス・化学工学：マテリアルズ・インフォマティクス／深層学習を含む研究件

❏有機固体材料のマテリアルズインフォマティクス基盤構築(22K14747)

【研究代表者】谷口卓也早稲田大学, データ科学センター, 准教授(任期付) (20843907)

【キーワード】マテリアルズインフォマティクス / 有機固体 / グラフニューラルネットワーク / 深層学習 / 材料科学

❏非コードRNA遺伝子をゲノムワイドに発見する汎用システム(18H04127)

【工学】プロセス・化学工学：遺伝子発見／深層学習を含む研究件

【研究代表者】榊原康文慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 教授 (10287427)

【キーワード】非コードRNA / 遺伝子発見 / バイオインフォマティクス / 深層学習

【概要】これまで主に画像解析に用いられてきた深層学習手法の畳み込みニューラルネットワークや自然言語処理で用いられてきた文字列変換器を，非コードRNA配列に適用し，配列の分類やクラスタリング，そして機能解析を行うというバイオインフォマティクスの分野で最新の手法を提案した．具体的には，教師無し深層学習に基づく非コードRNAクラスタリングのアルゴリズムRNA-BERT（NAR Genomics and Bioi...

【工学】プロセス・化学工学：天然変性／深層学習を含む研究件

【概要】MoRFs（molecular recognition features）は、他分子との結合により、天然変性状態から非天然変性状態に遷移する領域で、細胞の分子相互作用ネットワークにおいて重要な役割を果たし、多くのヒトの疾患に関与する天然変性タンパク質（IDP）の重要な機能領域である。MoRFsの予測の大きな問題は、「明確な配列特徴がない」という点で、これに対しては、アミノ酸残基の特性に対して因子分...

【工学】電気電子工学：不可逆現象／深層学習を含む研究件

【キーワード】シングルショット / レーザーアブレーション / 深層学習 / テラヘルツ / 時間領域分光 (他6件)

【概要】レーザー加工現象は関与する物理過程の多階層性と非線形性を反映して、不可逆かつカオス的に振る舞うため、シングルショット観測を通した現象の理解が重要である。とくに強い超短パルスレーザーを物質に照射すると、瞬間的な電子励起により系全体への熱緩和が起こるまえに物質が除去されるレーザーアブレーションと呼ばれる現象が起こるが、表面形状由来する吸収やエネルギー散逸の非線形性を反映して、多パルス照射下におけるシン...

【工学】電気電子工学：理論解析／深層学習を含む研究件

❏深層学習の理論的究明による人工知能技術の革新(18K19793)

【研究期間】2018-06-29 - 2021-03-31

【研究代表者】福水健次統計数理研究所, 数理・推論研究系, 教授 (60311362)

【キーワード】人工知能 / 深層学習 / 機械学習 / ニューラルネットワーク / 理論解析

【概要】本研究では，数理的アプローチによって深層学習の学習ダイナミクスなどの理論解析を行った．その結果以下の結果を得た．（１）不連続な関数を推定する場合，深層ニューラルネットは，従来法である固定基底を用いる方法に比べて，推定精度に優位性がある（２）深層ニューラルネットが冗長な中間素子を持つ場合の誤差曲面の鞍点の構造が明らかとなった（３）深層生成ネットワークの学習ダイナミクスの安定性条件が明らかとなった．ま...

【工学】電気電子工学：3Dイメージング／深層学習を含む研究件

【研究代表者】清水孝一早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授(任期付) (30125322)

【概要】生体内部の構造情報および機能情報を安全な光により三次元的に透視イメージングする医用技術の開発をめざし、新原理を集約した新たな手法を確立するとともに、それを具現化するシステムを開発した。具体的には、次の成果を得た。 (1) 体外への出射光から体内構造を求める逆散乱問題を解決、(2)散乱による光透視像劣化を点拡がり関数の逆畳み込みにより改善、(3)深層学習原理を導入し散乱ボケの問題を解決、(4)生体模...

【工学】電気電子工学：光散乱／深層学習を含む研究件

【研究代表者】清水孝一早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授(任期付) (30125322)

【概要】生体内部の構造情報および機能情報を安全な光により三次元的に透視イメージングする医用技術の開発をめざし、新原理を集約した新たな手法を確立するとともに、それを具現化するシステムを開発した。具体的には、次の成果を得た。 (1) 体外への出射光から体内構造を求める逆散乱問題を解決、(2)散乱による光透視像劣化を点拡がり関数の逆畳み込みにより改善、(3)深層学習原理を導入し散乱ボケの問題を解決、(4)生体模...

【工学】電気電子工学：GaN ／深層学習を含む研究件

【概要】近年、深層学習の研究が急速に発展し様々な分野で用いられ、従来の古典的なアプローチでは到底到達できないような画期的な成果が得られている。本研究課題では、信号処理と深層学習の融合による高速高精度画像復元技術の開発を行うことを目的とする。画像復元とは、ノイズ等の様々な劣化要因により汚れた画像から、元の画像を復元することである。 2021年度は、DCTを用いて高速高精度なデブラー技術の開発を行なった。さら...

【概要】本研究では、２つの命題について取り組んだ。一方は、漫画のデータセットであり、もう一方は、着色を中心とした漫画の新技術の研究である。前者は、109巻、約2万ページ、約50万のアノテーションからなり、研究コミュニティが自由に学術研究に利用できる。後者の新技術では、着色と検索、検出に取り組んだ。着色：たった一枚の参照画像からcGANのトレーニングを行い、同一キャラクタを彩色できることを示した。検索：2種...

【工学】電気電子工学：回路連成／深層学習を含む研究件

【キーワード】電磁界数値解析 / トポロジー最適化 / 磁気特性測定 / 深層学習 / 感度解析 (他18件)

【概要】国内のエネルギーの半分以上が，モータに使用されている．本研究では，「1. モータの高出力化を主眼とした電磁界数値解析とトポロジー最適化を併用した革新的な設計最適化手法の構築」，さらには，「2.設計最適化手法で必要となるモータ鉄芯の磁気特性測定の高速化」を行った．1の研究では，三相交流回路で駆動される永久磁石同期電動機において，電磁界・電気回路の強連成，ロータの回転，鉄芯の磁気非線形性，定常状態にお...

【工学】電気電子工学：三相交流回路／深層学習を含む研究件

【キーワード】電磁界数値解析 / トポロジー最適化 / 磁気特性測定 / 深層学習 / 感度解析 (他18件)

【概要】国内のエネルギーの半分以上が，モータに使用されている．本研究では，「1. モータの高出力化を主眼とした電磁界数値解析とトポロジー最適化を併用した革新的な設計最適化手法の構築」，さらには，「2.設計最適化手法で必要となるモータ鉄芯の磁気特性測定の高速化」を行った．1の研究では，三相交流回路で駆動される永久磁石同期電動機において，電磁界・電気回路の強連成，ロータの回転，鉄芯の磁気非線形性，定常状態にお...

【工学】電気電子工学：永久磁石同期電動機／深層学習を含む研究件

【キーワード】電磁界数値解析 / トポロジー最適化 / 磁気特性測定 / 深層学習 / 感度解析 (他18件)

【概要】国内のエネルギーの半分以上が，モータに使用されている．本研究では，「1. モータの高出力化を主眼とした電磁界数値解析とトポロジー最適化を併用した革新的な設計最適化手法の構築」，さらには，「2.設計最適化手法で必要となるモータ鉄芯の磁気特性測定の高速化」を行った．1の研究では，三相交流回路で駆動される永久磁石同期電動機において，電磁界・電気回路の強連成，ロータの回転，鉄芯の磁気非線形性，定常状態にお...

【工学】電気電子工学：鉄損／深層学習を含む研究件

【キーワード】電磁界数値解析 / トポロジー最適化 / 磁気特性測定 / 深層学習 / 感度解析 (他18件)

【概要】国内のエネルギーの半分以上が，モータに使用されている．本研究では，「1. モータの高出力化を主眼とした電磁界数値解析とトポロジー最適化を併用した革新的な設計最適化手法の構築」，さらには，「2.設計最適化手法で必要となるモータ鉄芯の磁気特性測定の高速化」を行った．1の研究では，三相交流回路で駆動される永久磁石同期電動機において，電磁界・電気回路の強連成，ロータの回転，鉄芯の磁気非線形性，定常状態にお...

【工学】電気電子工学：磁気ヒステリシス特性／深層学習を含む研究件

【キーワード】電磁界数値解析 / トポロジー最適化 / 磁気特性測定 / 深層学習 / 感度解析 (他18件)

【概要】国内のエネルギーの半分以上が，モータに使用されている．本研究では，「1. モータの高出力化を主眼とした電磁界数値解析とトポロジー最適化を併用した革新的な設計最適化手法の構築」，さらには，「2.設計最適化手法で必要となるモータ鉄芯の磁気特性測定の高速化」を行った．1の研究では，三相交流回路で駆動される永久磁石同期電動機において，電磁界・電気回路の強連成，ロータの回転，鉄芯の磁気非線形性，定常状態にお...

【工学】電気電子工学：磁気特性測定／深層学習を含む研究件

【キーワード】電磁界数値解析 / トポロジー最適化 / 磁気特性測定 / 深層学習 / 感度解析 (他18件)

【概要】国内のエネルギーの半分以上が，モータに使用されている．本研究では，「1. モータの高出力化を主眼とした電磁界数値解析とトポロジー最適化を併用した革新的な設計最適化手法の構築」，さらには，「2.設計最適化手法で必要となるモータ鉄芯の磁気特性測定の高速化」を行った．1の研究では，三相交流回路で駆動される永久磁石同期電動機において，電磁界・電気回路の強連成，ロータの回転，鉄芯の磁気非線形性，定常状態にお...

【工学】電気電子工学：同期電動機／深層学習を含む研究件

【キーワード】電磁界数値解析 / トポロジー最適化 / 磁気特性測定 / 深層学習 / 感度解析 (他18件)

【概要】国内のエネルギーの半分以上が，モータに使用されている．本研究では，「1. モータの高出力化を主眼とした電磁界数値解析とトポロジー最適化を併用した革新的な設計最適化手法の構築」，さらには，「2.設計最適化手法で必要となるモータ鉄芯の磁気特性測定の高速化」を行った．1の研究では，三相交流回路で駆動される永久磁石同期電動機において，電磁界・電気回路の強連成，ロータの回転，鉄芯の磁気非線形性，定常状態にお...

【工学】電気電子工学：時間領域随伴変数法／深層学習を含む研究件

【キーワード】電磁界数値解析 / トポロジー最適化 / 磁気特性測定 / 深層学習 / 感度解析 (他18件)

【概要】国内のエネルギーの半分以上が，モータに使用されている．本研究では，「1. モータの高出力化を主眼とした電磁界数値解析とトポロジー最適化を併用した革新的な設計最適化手法の構築」，さらには，「2.設計最適化手法で必要となるモータ鉄芯の磁気特性測定の高速化」を行った．1の研究では，三相交流回路で駆動される永久磁石同期電動機において，電磁界・電気回路の強連成，ロータの回転，鉄芯の磁気非線形性，定常状態にお...

【工学】電気電子工学：磁界解析／深層学習を含む研究件

【キーワード】電磁界数値解析 / トポロジー最適化 / 磁気特性測定 / 深層学習 / 感度解析 (他18件)

【概要】国内のエネルギーの半分以上が，モータに使用されている．本研究では，「1. モータの高出力化を主眼とした電磁界数値解析とトポロジー最適化を併用した革新的な設計最適化手法の構築」，さらには，「2.設計最適化手法で必要となるモータ鉄芯の磁気特性測定の高速化」を行った．1の研究では，三相交流回路で駆動される永久磁石同期電動機において，電磁界・電気回路の強連成，ロータの回転，鉄芯の磁気非線形性，定常状態にお...

❏実規模機器に対するマルチフィジックス高速トポロジー最適化設計システムの創成(19H02132)

【研究代表者】若尾真治早稲田大学, 理工学術院, 教授 (70257210)

【キーワード】トポロジー最適化 / 電気機器設計 / 磁界解析 / 深層学習

【概要】環境エネルギー問題の解決に向け、徹底した省エネルギー化、特に、国内の年間総消費電力量の半分以上を占めている電気エネルギーから動力などへの電磁エネルギー変換における大幅な高効率化を実現することが重要となる。このような背景のもと、電磁エネルギー変換機器の全く新しい高度化設計技術の創成を目的として、電磁現象に加え応力特性などの電気機器におけるマルチフィジックスを精確に模擬可能であると同時に、これに革新的...

【工学】電気電子工学：電気機器設計／深層学習を含む研究件

❏実規模機器に対するマルチフィジックス高速トポロジー最適化設計システムの創成(19H02132)

【研究代表者】若尾真治早稲田大学, 理工学術院, 教授 (70257210)

【キーワード】トポロジー最適化 / 電気機器設計 / 磁界解析 / 深層学習

【概要】環境エネルギー問題の解決に向け、徹底した省エネルギー化、特に、国内の年間総消費電力量の半分以上を占めている電気エネルギーから動力などへの電磁エネルギー変換における大幅な高効率化を実現することが重要となる。このような背景のもと、電磁エネルギー変換機器の全く新しい高度化設計技術の創成を目的として、電磁現象に加え応力特性などの電気機器におけるマルチフィジックスを精確に模擬可能であると同時に、これに革新的...

【工学】電気電子工学：電磁界数値解析／深層学習を含む研究件

【キーワード】電磁界数値解析 / トポロジー最適化 / 磁気特性測定 / 深層学習 / 感度解析 (他18件)

【概要】国内のエネルギーの半分以上が，モータに使用されている．本研究では，「1. モータの高出力化を主眼とした電磁界数値解析とトポロジー最適化を併用した革新的な設計最適化手法の構築」，さらには，「2.設計最適化手法で必要となるモータ鉄芯の磁気特性測定の高速化」を行った．1の研究では，三相交流回路で駆動される永久磁石同期電動機において，電磁界・電気回路の強連成，ロータの回転，鉄芯の磁気非線形性，定常状態にお...

【工学】建築学：カーボンニュートラル／深層学習を含む研究件

【研究代表者】本田智則国立研究開発法人産業技術総合研究所, エネルギー・環境領域, 主任研究員 (00425745)

【概要】2050年までにカーボン・ニュートラル社会を実現するため、特に排出削減が難しい家庭部門の温室効果ガス排出削減のための手法開発を目指した研究を実施した。家庭のエネルギー消費削減には、家庭内でどのような形態によってエネルギー消費が行われているか、すなわちライフスタイルを明らかにする必要があった。そこで本研究では、HEMS/スマートメータといったIoTセンシングによって得られた約6万世帯、20億レコー...

【工学】建築学：乱流熱輸送／深層学習を含む研究件

【キーワード】微気象予測 / 超解像 / 深層学習 / 乱流熱物質拡散 / 数値シミュレーション (他9件)

【概要】2021年度は、過年度に実施した複数のLarge-eddy simulation(LES)、つまり微気象シミュレーションから得られた学習データセットを用いて物理超解像の適用を拡大した。なお、微気象LESの対象領域として、東京都中心部、大阪市中心部を中心としつつ、さらに仙台市中心部に関してもデータセット構築を開始した。また、これまでに気温というスカラー量の超解像の実現に成功していたが、風速というベク...

【工学】建築学：美術史／深層学習を含む研究件

【概要】本研究では、18人の研究者が源氏絵データベースを利用し、15箇所の美術館・博物館および個人宅にて103作品の調査をおこない、2回のシンポジウム（「室町時代源氏絵研究の最前線」「桃山・江戸時代源氏絵研究の最前線―図様の継承と創造」）を含む8回の研究会で研究成果を発表した。AIとVRの研究成果は『人工知能学会論文誌』と『システム/制御/情報』に発表し、ディスプレイ版VR3点セット（灯明で見る「源氏物語...

【工学】建築学：知識表現／深層学習を含む研究件

【キーワード】分散表現 / オントロジー / ナレッジグラフ / 自然言語処理 / 疾患 (他11件)

【概要】本研究は、専門家が作成したオントロジー（用語とそれらの関係）と、テキストから自動生成した分散表現（多次元ベクトル）を相補的に活用し、その結果を用いた新たな推論技術の開発を目的としている。これまでに、テストケースとなる分野を検討し、「がん」と「アルツハイマー」に選定した。それらの分野でのテキストデータ、オントロジーデータ、およびデータベース（主に知識を表現できるもの）を扱う。現在、分散表現の獲得方...

【工学】建築学：遺伝的アルゴリズム(GA) ／深層学習を含む研究件

【キーワード】進化計算 / 深層学習 / ニューロ進化 / 動力学的解析 / 複雑系モデル (他8件)

【概要】本年度の研究では，スケーラビリティを考慮しながら，ディープニューロ進化におけるモチーフ構造（遺伝子型）と機能（表現型）の因果関係を導出する手法の実現を試みた．このメカニズムの解明は，モチーフ性を制御して機能創発を的確に導くための理論的基盤となる．具体的には，ディープニューロ進化の基本的なデータ構造であるグラフや木構造のような離散構造に対して，統計的学習・非線形力学系解析や代数的学習手法を利用して...

【キーワード】進化計算 / 遺伝的アルゴリズム / 遺伝的プログラミング / ニューロ進化 / 深層学習 (他11件)

【概要】本研究ではモジュラ性を有するニューロ進化の有用性を検証した．検証法としては，各種ベンチマーク問題に適用した進化の結果に関して階層的な繰り返し構造が得られるかを解析した．モジュラ性によって，ニューロ進化の時間的な発達過程で情報が再利用でき，新しい構造を展開できると期待される．それにより，従来の人工物設計に伴う困難さ（部分解から全体の解が適切に得られない点や環境の変化にロバストに適応できない点）の解決...

【工学】建築学：共創／深層学習を含む研究件

【キーワード】アクセシビリティ / 視覚障害 / 屋外移動支援 / ナビゲーション / データセット (他21件)

【概要】開発したデータセットは約3万2000枚の画像に対して54万のインスタンス登録がなされており、国内における視覚障害当事者を対象とした画像認識データセットでは最大のデータセットとなった。実際に本データセットを利用した製品「EyeNavi」アプリケーションも開発され、実験結果からは8割以上の利用ユーザが本システムが実際の屋外歩行支援において役立つシステムであることを報告している。これらデータセットを継続...

【工学】土木工学：太陽光発電／深層学習を含む研究件

【研究代表者】本田智則国立研究開発法人産業技術総合研究所, エネルギー・環境領域, 主任研究員 (00425745)

【概要】2050年までにカーボン・ニュートラル社会を実現するため、特に排出削減が難しい家庭部門の温室効果ガス排出削減のための手法開発を目指した研究を実施した。家庭のエネルギー消費削減には、家庭内でどのような形態によってエネルギー消費が行われているか、すなわちライフスタイルを明らかにする必要があった。そこで本研究では、HEMS/スマートメータといったIoTセンシングによって得られた約6万世帯、20億レコー...

【工学】土木工学：介入制御／深層学習を含む研究件

【キーワード】自動運転 / ミクロ交通流シミュレーション / 深層学習 / 強化学習 / 車線変更 (他16件)

【概要】本研究は，将来的なコネクティッド車両や自動走行車両（CA車両）の普及を想定し，交通管制側からCA車両の挙動を介入的に制御することで，渋滞発生の緩和，ショックウェーブの解消，それに伴う事故防止のための交通流マネジメント手法に関わる諸要素の理論構築を行う．とりわけ，従来の研究では考慮されていなかった車線変更を含むCA車両と一般車両の相互作用や，現実的なリアルタイムデータ取得環境を考慮した上で，ロバスト...

【工学】土木工学：動的交通マネジメント／深層学習を含む研究件

【キーワード】自動運転 / ミクロ交通流シミュレーション / 深層学習 / 強化学習 / 車線変更 (他16件)

【概要】本研究は，将来的なコネクティッド車両や自動走行車両（CA車両）の普及を想定し，交通管制側からCA車両の挙動を介入的に制御することで，渋滞発生の緩和，ショックウェーブの解消，それに伴う事故防止のための交通流マネジメント手法に関わる諸要素の理論構築を行う．とりわけ，従来の研究では考慮されていなかった車線変更を含むCA車両と一般車両の相互作用や，現実的なリアルタイムデータ取得環境を考慮した上で，ロバスト...

【工学】土木工学：高速道路／深層学習を含む研究件

【キーワード】自動運転 / ミクロ交通流シミュレーション / 深層学習 / 強化学習 / 車線変更 (他16件)

【概要】本研究は，将来的なコネクティッド車両や自動走行車両（CA車両）の普及を想定し，交通管制側からCA車両の挙動を介入的に制御することで，渋滞発生の緩和，ショックウェーブの解消，それに伴う事故防止のための交通流マネジメント手法に関わる諸要素の理論構築を行う．とりわけ，従来の研究では考慮されていなかった車線変更を含むCA車両と一般車両の相互作用や，現実的なリアルタイムデータ取得環境を考慮した上で，ロバスト...

【工学】土木工学：不動産価格／深層学習を含む研究件

【概要】新型コロナにより発展途上国の都市地価データの収集に大きな障害が生じたため、都市環境を衛星画像から詳細に取得するための衛星画像の解析技術の高度化に焦点をあて、国内での地価データ等と関連を明らかにした。高分解能画像による建物の抽出や変化検出技術の高度化し、さらにフリーの中分解能衛星画像を主に利用して住環境劣悪地域（地価が顕著に安い地域）を自動抽出する技術を開発した。これらの方法は大幅な精度向上を達成で...

【工学】土木工学：空間情報科学／深層学習を含む研究件

【概要】新型コロナにより発展途上国の都市地価データの収集に大きな障害が生じたため、都市環境を衛星画像から詳細に取得するための衛星画像の解析技術の高度化に焦点をあて、国内での地価データ等と関連を明らかにした。高分解能画像による建物の抽出や変化検出技術の高度化し、さらにフリーの中分解能衛星画像を主に利用して住環境劣悪地域（地価が顕著に安い地域）を自動抽出する技術を開発した。これらの方法は大幅な精度向上を達成で...

【工学】土木工学：住環境／深層学習を含む研究件

【概要】新型コロナにより発展途上国の都市地価データの収集に大きな障害が生じたため、都市環境を衛星画像から詳細に取得するための衛星画像の解析技術の高度化に焦点をあて、国内での地価データ等と関連を明らかにした。高分解能画像による建物の抽出や変化検出技術の高度化し、さらにフリーの中分解能衛星画像を主に利用して住環境劣悪地域（地価が顕著に安い地域）を自動抽出する技術を開発した。これらの方法は大幅な精度向上を達成で...

【工学】土木工学：信号制御／深層学習を含む研究件

【キーワード】交通システム / エージェントシミュレーション / 強化学習 / 深層学習 / 信号制御 (他10件)

【概要】本研究では，自動走行車の普及を見越した交通システムの適応進化型制御とサービスの提案をめざした．前者に関しては制御に用いるための交通流状態予測アルゴリズムを提案した．後者に関してはライドシェアサービス車両の配車アルゴリズムを提案し，リアルタイムに応答可能であるかどうかを評価した．またシミュレーションの基盤として交通流のハイブリッドモデル（流体近似モデル＋マルチエージェントモデル）を提案した． ...

【工学】土木工学：データフュージョン／深層学習を含む研究件

【キーワード】大規模医療データベース / NDB / 介護レセプト / 深層学習 / データフュージョン (他21件)

【概要】大規模医療データの二次利用はその重要度を増している。本研究の目的は、NDBを解析して疫学研究を実施する事、そして、NDBと他のデータベーを連携して解析する事である。 NDBを用いた研究を実施するうえで、そのデータ構造が複雑であるという課題があった。そこで、本研究では研究者が利用しやすいデータ構造の定義と、NDBから研究データを抽出変換するシステムを独自に開発し、疫学研究を行った。さらに近年注目され...

【工学】土木工学：交通管制／深層学習を含む研究件

【キーワード】自動運転 / ミクロ交通流シミュレーション / 深層学習 / 強化学習 / 車線変更 (他16件)

【概要】本研究は，将来的なコネクティッド車両や自動走行車両（CA車両）の普及を想定し，交通管制側からCA車両の挙動を介入的に制御することで，渋滞発生の緩和，ショックウェーブの解消，それに伴う事故防止のための交通流マネジメント手法に関わる諸要素の理論構築を行う．とりわけ，従来の研究では考慮されていなかった車線変更を含むCA車両と一般車両の相互作用や，現実的なリアルタイムデータ取得環境を考慮した上で，ロバスト...

【工学】土木工学：ミクロ運転挙動／深層学習を含む研究件

【キーワード】自動運転 / ミクロ交通流シミュレーション / 深層学習 / 強化学習 / 車線変更 (他16件)

【概要】本研究は，将来的なコネクティッド車両や自動走行車両（CA車両）の普及を想定し，交通管制側からCA車両の挙動を介入的に制御することで，渋滞発生の緩和，ショックウェーブの解消，それに伴う事故防止のための交通流マネジメント手法に関わる諸要素の理論構築を行う．とりわけ，従来の研究では考慮されていなかった車線変更を含むCA車両と一般車両の相互作用や，現実的なリアルタイムデータ取得環境を考慮した上で，ロバスト...

【工学】土木工学：ミクロ交通流シミュレーション／深層学習を含む研究件

【キーワード】自動運転 / ミクロ交通流シミュレーション / 深層学習 / 強化学習 / 車線変更 (他16件)

【概要】本研究は，将来的なコネクティッド車両や自動走行車両（CA車両）の普及を想定し，交通管制側からCA車両の挙動を介入的に制御することで，渋滞発生の緩和，ショックウェーブの解消，それに伴う事故防止のための交通流マネジメント手法に関わる諸要素の理論構築を行う．とりわけ，従来の研究では考慮されていなかった車線変更を含むCA車両と一般車両の相互作用や，現実的なリアルタイムデータ取得環境を考慮した上で，ロバスト...

【工学】土木工学：ゲームAI ／深層学習を含む研究件

【キーワード】自動運転 / ミクロ交通流シミュレーション / 深層学習 / 強化学習 / 車線変更 (他16件)

【概要】本研究は，将来的なコネクティッド車両や自動走行車両（CA車両）の普及を想定し，交通管制側からCA車両の挙動を介入的に制御することで，渋滞発生の緩和，ショックウェーブの解消，それに伴う事故防止のための交通流マネジメント手法に関わる諸要素の理論構築を行う．とりわけ，従来の研究では考慮されていなかった車線変更を含むCA車両と一般車両の相互作用や，現実的なリアルタイムデータ取得環境を考慮した上で，ロバスト...

【工学】土木工学：途上国／深層学習を含む研究件

【概要】新型コロナにより発展途上国の都市地価データの収集に大きな障害が生じたため、都市環境を衛星画像から詳細に取得するための衛星画像の解析技術の高度化に焦点をあて、国内での地価データ等と関連を明らかにした。高分解能画像による建物の抽出や変化検出技術の高度化し、さらにフリーの中分解能衛星画像を主に利用して住環境劣悪地域（地価が顕著に安い地域）を自動抽出する技術を開発した。これらの方法は大幅な精度向上を達成で...

【工学】土木工学：自動走行車両／深層学習を含む研究件

【キーワード】自動運転 / ミクロ交通流シミュレーション / 深層学習 / 強化学習 / 車線変更 (他16件)

【概要】本研究は，将来的なコネクティッド車両や自動走行車両（CA車両）の普及を想定し，交通管制側からCA車両の挙動を介入的に制御することで，渋滞発生の緩和，ショックウェーブの解消，それに伴う事故防止のための交通流マネジメント手法に関わる諸要素の理論構築を行う．とりわけ，従来の研究では考慮されていなかった車線変更を含むCA車両と一般車両の相互作用や，現実的なリアルタイムデータ取得環境を考慮した上で，ロバスト...

【工学】土木工学：コネクティッド車両／深層学習を含む研究件

【キーワード】自動運転 / ミクロ交通流シミュレーション / 深層学習 / 強化学習 / 車線変更 (他16件)

【概要】本研究は，将来的なコネクティッド車両や自動走行車両（CA車両）の普及を想定し，交通管制側からCA車両の挙動を介入的に制御することで，渋滞発生の緩和，ショックウェーブの解消，それに伴う事故防止のための交通流マネジメント手法に関わる諸要素の理論構築を行う．とりわけ，従来の研究では考慮されていなかった車線変更を含むCA車両と一般車両の相互作用や，現実的なリアルタイムデータ取得環境を考慮した上で，ロバスト...

【工学】土木工学：大都市圏／深層学習を含む研究件

【概要】新型コロナにより発展途上国の都市地価データの収集に大きな障害が生じたため、都市環境を衛星画像から詳細に取得するための衛星画像の解析技術の高度化に焦点をあて、国内での地価データ等と関連を明らかにした。高分解能画像による建物の抽出や変化検出技術の高度化し、さらにフリーの中分解能衛星画像を主に利用して住環境劣悪地域（地価が顕著に安い地域）を自動抽出する技術を開発した。これらの方法は大幅な精度向上を達成で...

【工学】土木工学：ライフスタイル／深層学習を含む研究件

【研究代表者】本田智則国立研究開発法人産業技術総合研究所, エネルギー・環境領域, 主任研究員 (00425745)

【概要】2050年までにカーボン・ニュートラル社会を実現するため、特に排出削減が難しい家庭部門の温室効果ガス排出削減のための手法開発を目指した研究を実施した。家庭のエネルギー消費削減には、家庭内でどのような形態によってエネルギー消費が行われているか、すなわちライフスタイルを明らかにする必要があった。そこで本研究では、HEMS/スマートメータといったIoTセンシングによって得られた約6万世帯、20億レコー...

【工学】土木工学：交通システム／深層学習を含む研究件

【キーワード】交通システム / エージェントシミュレーション / 強化学習 / 深層学習 / 信号制御 (他10件)

【概要】本研究では，自動走行車の普及を見越した交通システムの適応進化型制御とサービスの提案をめざした．前者に関しては制御に用いるための交通流状態予測アルゴリズムを提案した．後者に関してはライドシェアサービス車両の配車アルゴリズムを提案し，リアルタイムに応答可能であるかどうかを評価した．またシミュレーションの基盤として交通流のハイブリッドモデル（流体近似モデル＋マルチエージェントモデル）を提案した． ...

【工学】土木工学：都市開発／深層学習を含む研究件

【概要】新型コロナにより発展途上国の都市地価データの収集に大きな障害が生じたため、都市環境を衛星画像から詳細に取得するための衛星画像の解析技術の高度化に焦点をあて、国内での地価データ等と関連を明らかにした。高分解能画像による建物の抽出や変化検出技術の高度化し、さらにフリーの中分解能衛星画像を主に利用して住環境劣悪地域（地価が顕著に安い地域）を自動抽出する技術を開発した。これらの方法は大幅な精度向上を達成で...

【工学】土木工学：群知能／深層学習を含む研究件

【概要】深層学習の適用において，膨大な訓練データを作成する作業は非常に高コストである．訓練データ数を削減しながら精度の高いモデルを生成することを目的とし，群知能研究の知見を応用した複数のニューラルネットワークによる半教師あり学習の手法を提案し，いくつかのタスクについて有効性の検証を行なった．提案手法は，特定のタスクにおいて計算量の増大を許容できる場合という制限つきではあるものの，競合手法と同等の精度でモ...

【工学】土木工学：力学モデル／深層学習を含む研究件

【キーワード】着床前胚 / 4Dイメージング / 力学モデル / 系譜解析 / トラッキング (他21件)

【概要】本研究では、哺乳類着床前胚の発生系譜を定量的に解析する手法の構築を目指し、画像解析技術・統計解析技術・シミュレーション技術の構築を行った。画像解析では、胚内の細胞を同定する手法を改良し、最終的にはそこから得られたデータを用いた深層画像解析法の提案を行った。系譜統計解析では、細胞の分裂待ち時間などから細胞の潜在情報を推定する手法を提案した。そして、胚内の細胞における力学的相互作用と発生プロセスの再...

【工学】総合工学：プロセス監視／深層学習を含む研究件

【研究代表者】藤村茂早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (00367179)

【概要】本研究課題では、プロセス制御監視システムによって蓄積された時々刻々変化する時系列データを利用しディープラーニング技術を応用した実プロセスで利用可能なオペレータ支援機能を実現した。具体的には、実際の化学プロセスの複数のセンサデータを予測する新しいディープラーニングモデルを提案した。化学プロセスの制御のために監視しているセンサデータ間の複雑な関連を学習するモデルであり、関連するセンサデータ間の様々な時...

【工学】総合工学：プロセス産業／深層学習を含む研究件

【研究代表者】藤村茂早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (00367179)

【概要】本研究課題では、プロセス制御監視システムによって蓄積された時々刻々変化する時系列データを利用しディープラーニング技術を応用した実プロセスで利用可能なオペレータ支援機能を実現した。具体的には、実際の化学プロセスの複数のセンサデータを予測する新しいディープラーニングモデルを提案した。化学プロセスの制御のために監視しているセンサデータ間の複雑な関連を学習するモデルであり、関連するセンサデータ間の様々な時...

【工学】総合工学：オペレータ支援／深層学習を含む研究件

【研究代表者】藤村茂早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (00367179)

【概要】本研究課題では、プロセス制御監視システムによって蓄積された時々刻々変化する時系列データを利用しディープラーニング技術を応用した実プロセスで利用可能なオペレータ支援機能を実現した。具体的には、実際の化学プロセスの複数のセンサデータを予測する新しいディープラーニングモデルを提案した。化学プロセスの制御のために監視しているセンサデータ間の複雑な関連を学習するモデルであり、関連するセンサデータ間の様々な時...

【工学】総合工学：アラーム／深層学習を含む研究件

【キーワード】作業安全 / 自然言語処理 / 動作認識 / 物体認識 / 階層型Scene Graph (他11件)

【概要】廃炉作業中の危険動作の自動判定手法を開発するため、物体認識と姿勢推定という異なる深層学習モデルの同士を融合し、画像に映る状況をグラフ構造で表現するScene Graph化手法を開発した。また、画像との比較で危険判定の根拠とする作業安全ルールについても、自然言語処理手法とオントロジーモデルとを用いて新たに考案した階層型Scene Graphに自動変換する手法を開発した。このような画像（物体認識と姿勢...

【工学】総合工学：レーザーアブレーション／深層学習を含む研究件

【キーワード】シングルショット / レーザーアブレーション / 深層学習 / テラヘルツ / 時間領域分光 (他6件)

【概要】レーザー加工現象は関与する物理過程の多階層性と非線形性を反映して、不可逆かつカオス的に振る舞うため、シングルショット観測を通した現象の理解が重要である。とくに強い超短パルスレーザーを物質に照射すると、瞬間的な電子励起により系全体への熱緩和が起こるまえに物質が除去されるレーザーアブレーションと呼ばれる現象が起こるが、表面形状由来する吸収やエネルギー散逸の非線形性を反映して、多パルス照射下におけるシン...

【工学】総合工学：階層型Scene Graph ／深層学習を含む研究件

【キーワード】作業安全 / 自然言語処理 / 動作認識 / 物体認識 / 階層型Scene Graph (他11件)

【概要】廃炉作業中の危険動作の自動判定手法を開発するため、物体認識と姿勢推定という異なる深層学習モデルの同士を融合し、画像に映る状況をグラフ構造で表現するScene Graph化手法を開発した。また、画像との比較で危険判定の根拠とする作業安全ルールについても、自然言語処理手法とオントロジーモデルとを用いて新たに考案した階層型Scene Graphに自動変換する手法を開発した。このような画像（物体認識と姿勢...

【工学】総合工学：分子動力学法／深層学習を含む研究件

【キーワード】生命生体情報学 / 環状ペプチド / 中分子創薬 / 膜透過性 / 血漿タンパク質結合率 (他9件)

【概要】次世代の創薬分子として注目されている特殊環状ペプチドを用いた中分子創薬を加速するため、そのボトルネックとなっていた細胞膜の透過性、および血漿タンパク質結合率の計算機予測を行うための基盤的手法を開発した。細胞膜透過性予測においては、大規模な分子動力学シミュレーション(REUS)による予測と、2次元および3次元記述子からの機械学習による予測の二つの手法を開発した。前者は6～8残基では充分な精度を達成...

【工学】総合工学：論理表現化／深層学習を含む研究件

【キーワード】作業安全 / 自然言語処理 / 動作認識 / 物体認識 / 階層型Scene Graph (他11件)

【概要】廃炉作業中の危険動作の自動判定手法を開発するため、物体認識と姿勢推定という異なる深層学習モデルの同士を融合し、画像に映る状況をグラフ構造で表現するScene Graph化手法を開発した。また、画像との比較で危険判定の根拠とする作業安全ルールについても、自然言語処理手法とオントロジーモデルとを用いて新たに考案した階層型Scene Graphに自動変換する手法を開発した。このような画像（物体認識と姿勢...

【工学】総合工学：熱流動／深層学習を含む研究件

❏機械学習を用いたデータ駆動型熱流体解析の基盤開発(22H02003)

【研究代表者】三輪修一郎東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 准教授 (00705288)

【キーワード】混相流 / 気液二相流 / 熱流動 / 機械学習 / 深層学習

【工学】総合工学：異常診断／深層学習を含む研究件

【研究代表者】藤村茂早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (00367179)

【概要】本研究課題では、プロセス制御監視システムによって蓄積された時々刻々変化する時系列データを利用しディープラーニング技術を応用した実プロセスで利用可能なオペレータ支援機能を実現した。具体的には、実際の化学プロセスの複数のセンサデータを予測する新しいディープラーニングモデルを提案した。化学プロセスの制御のために監視しているセンサデータ間の複雑な関連を学習するモデルであり、関連するセンサデータ間の様々な時...

【工学】総合工学：超音波計測／深層学習を含む研究件

【概要】本研究では、超音波計測や生体電気計測といった簡便な生体計測手法の適用範囲を広げ，様々な疾患の精密な診断に適用可能とする事を目指して、機械学習によるパターン認識を応用することで、生体の持つ不均一性に対してロバストな画像再構成手法の構築に取り組んだ。超音波計測と心電図計測のそれぞれで、数値シミュレーションを用いて大規模な学習データを生成し、計測信号から医用画像を再構成する深層ニューラルネットワークを学...

【工学】総合工学：作業安全／深層学習を含む研究件

【キーワード】作業安全 / 自然言語処理 / 動作認識 / 物体認識 / 階層型Scene Graph (他11件)

【概要】廃炉作業中の危険動作の自動判定手法を開発するため、物体認識と姿勢推定という異なる深層学習モデルの同士を融合し、画像に映る状況をグラフ構造で表現するScene Graph化手法を開発した。また、画像との比較で危険判定の根拠とする作業安全ルールについても、自然言語処理手法とオントロジーモデルとを用いて新たに考案した階層型Scene Graphに自動変換する手法を開発した。このような画像（物体認識と姿勢...

【工学】総合工学：超音波診断／深層学習を含む研究件

【概要】本研究では、超音波計測や生体電気計測といった簡便な生体計測手法の適用範囲を広げ，様々な疾患の精密な診断に適用可能とする事を目指して、機械学習によるパターン認識を応用することで、生体の持つ不均一性に対してロバストな画像再構成手法の構築に取り組んだ。超音波計測と心電図計測のそれぞれで、数値シミュレーションを用いて大規模な学習データを生成し、計測信号から医用画像を再構成する深層ニューラルネットワークを学...

【工学】総合工学：危険行為／深層学習を含む研究件

【キーワード】作業安全 / 自然言語処理 / 動作認識 / 物体認識 / 階層型Scene Graph (他11件)

【概要】廃炉作業中の危険動作の自動判定手法を開発するため、物体認識と姿勢推定という異なる深層学習モデルの同士を融合し、画像に映る状況をグラフ構造で表現するScene Graph化手法を開発した。また、画像との比較で危険判定の根拠とする作業安全ルールについても、自然言語処理手法とオントロジーモデルとを用いて新たに考案した階層型Scene Graphに自動変換する手法を開発した。このような画像（物体認識と姿勢...

【工学】総合工学：時系列データ予測／深層学習を含む研究件

【研究代表者】藤村茂早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (00367179)

【概要】本研究課題では、プロセス制御監視システムによって蓄積された時々刻々変化する時系列データを利用しディープラーニング技術を応用した実プロセスで利用可能なオペレータ支援機能を実現した。具体的には、実際の化学プロセスの複数のセンサデータを予測する新しいディープラーニングモデルを提案した。化学プロセスの制御のために監視しているセンサデータ間の複雑な関連を学習するモデルであり、関連するセンサデータ間の様々な時...

【工学】総合工学：動作認識／深層学習を含む研究件

【キーワード】作業安全 / 自然言語処理 / 動作認識 / 物体認識 / 階層型Scene Graph (他11件)

【概要】廃炉作業中の危険動作の自動判定手法を開発するため、物体認識と姿勢推定という異なる深層学習モデルの同士を融合し、画像に映る状況をグラフ構造で表現するScene Graph化手法を開発した。また、画像との比較で危険判定の根拠とする作業安全ルールについても、自然言語処理手法とオントロジーモデルとを用いて新たに考案した階層型Scene Graphに自動変換する手法を開発した。このような画像（物体認識と姿勢...

【工学】総合工学：説明可能AI ／深層学習を含む研究件

❏眼底画像とサイトカイン濃度のAI解析による加齢黄斑変性病態の解明基盤構築(21K09751)

【研究代表者】高橋秀徳自治医科大学, 医学部, 准教授 (10361479)

【キーワード】深層学習 / 説明可能AI / 加齢黄斑変性 / 眼内サイトカイン

【概要】研究開始時に収集済みであった1052眼の網膜光干渉計(OCT)画像と、測定済みの233眼のサイトカインプロファイルと、1ヶ月後の視力を使って第一次データセットを作成した。サイトカインを測定された眼は、過去の研究で特定の条件の眼を選んだものであり、測定したサイトカインは既報を元にを選んだものである。従ってサイトカイン濃度の欠損値は「観測データに依存する欠損 (missing at random: M...

【工学】総合工学：感度解析／深層学習を含む研究件

【キーワード】電磁界数値解析 / トポロジー最適化 / 磁気特性測定 / 深層学習 / 感度解析 (他18件)

【概要】国内のエネルギーの半分以上が，モータに使用されている．本研究では，「1. モータの高出力化を主眼とした電磁界数値解析とトポロジー最適化を併用した革新的な設計最適化手法の構築」，さらには，「2.設計最適化手法で必要となるモータ鉄芯の磁気特性測定の高速化」を行った．1の研究では，三相交流回路で駆動される永久磁石同期電動機において，電磁界・電気回路の強連成，ロータの回転，鉄芯の磁気非線形性，定常状態にお...

【工学】総合工学：随伴変数法／深層学習を含む研究件

【キーワード】電磁界数値解析 / トポロジー最適化 / 磁気特性測定 / 深層学習 / 感度解析 (他18件)

【概要】国内のエネルギーの半分以上が，モータに使用されている．本研究では，「1. モータの高出力化を主眼とした電磁界数値解析とトポロジー最適化を併用した革新的な設計最適化手法の構築」，さらには，「2.設計最適化手法で必要となるモータ鉄芯の磁気特性測定の高速化」を行った．1の研究では，三相交流回路で駆動される永久磁石同期電動機において，電磁界・電気回路の強連成，ロータの回転，鉄芯の磁気非線形性，定常状態にお...

【工学】総合工学：ロボット／深層学習を含む研究件

【キーワード】認知症 / 意思決定支援 / 人工知能 / ヒューマンエージェントインタラクション / ロボティクス (他18件)

【概要】認知症の初期のころは本人の意思が尊重されるが、中期、後期になると本人の理解力、判断能力の低下などから家族が判断するようになり、本人の思いが置き去りになる場合も少なくなかった。こういった問題に対して本研究の目的は、AI、ロボット技術などに基づく人間拡張技術により、認知症の人の意思や感情の表出を支援する研究開発を行った。その上で、技術により人間拡張された認知症者の意思の倫理的・法的・社会的受容性、医療...

【工学】総合工学：スペックル／深層学習を含む研究件

【キーワード】リザバーコンピューティング / 深層学習 / ニューラルネットワーク / ダイナミカルシステム / 波動カオス (他10件)

【概要】本研究の目的の一つは，柔軟で高度な並列分散処理機能を光の物理現象に担わせることで認識・予測処理を高効率かつ高速に実行する光情報処理系を提案・実証することである。昨年度，光による仮想的な空間連続的ニューラルネット（光ニューラルフィールド）の概念を導入し，光ニューラルフィールドを生成するシリコンチップを製作した。これにより光ニューラルフィールドによる大容量のリザバー計算が可能となった。今年度は，カオス...

【工学】総合工学：歪補償／深層学習を含む研究件

【キーワード】光ファイバ通信 / 光信号伝送 / 歪補償 / 深層学習 / 畳み込みニューラルネットワーク (他7件)

【概要】令和2年度において、人工ニューラルネットワーク（ANN）における非線形補償性能を得られるサンプル／シンボル数、学習データとして適切な符号の選択の目途を立てた。その情報をもとに、令和３年度は以下の検討を行った。 (1)EVMを評価基準とし、DBP法による非線形補償性能に対するANNの補償性能の改善効果を定量的に検証した。(2)引き続いて、２次元畳み込みニューラルネットワーク（CNN）による非線形補償...

【工学】総合工学：超解像／深層学習を含む研究件

【キーワード】微気象予測 / 超解像 / 深層学習 / 乱流熱物質拡散 / 数値シミュレーション (他9件)

【概要】2021年度は、過年度に実施した複数のLarge-eddy simulation(LES)、つまり微気象シミュレーションから得られた学習データセットを用いて物理超解像の適用を拡大した。なお、微気象LESの対象領域として、東京都中心部、大阪市中心部を中心としつつ、さらに仙台市中心部に関してもデータセット構築を開始した。また、これまでに気温というスカラー量の超解像の実現に成功していたが、風速というベク...

【概要】MDL原理に基づく学習理論の深化と応用について研究を行った．記述長最小原理（MDL原理）の基礎については，Barron and Coverの理論（BC理論）の教師あり学習への拡張と，深層学習との関連について考察した．BC理論と確率的コンプレキシティ（SC）を関係づける研究において，目標モデルを非指数型分布族に一般化することに成功した．その他，スパース学習を応用した誤り訂正符号への深層学習の応用やA...

【キーワード】MRI / 深層学習 / 多重解像度 / ディープニューラルネットワーク / 脳動脈瘤 (他10件)

【概要】MRIの撮影時間を短縮すると情報が不足しMRI画像の画質が劣化する．我々は，劣化した画像から高品質なMRI画像を復元するディープニューラルネットワーク（DNN）を提案した．既存の超解像DNNはそのままではMRI画像を高画質化できない．我々は，これに多重解像度処理加えることで性能向上を図り，新たなDNNの構造を提案した．九州大学医学部の協力の下，健常者及び脳動脈瘤患者の頭部MRIデータを大量に用いて...

【工学】総合工学：DSP ／深層学習を含む研究件

【キーワード】FPGA / Radio Telescope / Digital Signal / Spectrometer / FFT (他16件)

【概要】分光器の演算順序を入換えたアルゴリズムと剰余数系(Residue Number System: RNS)を適用したFFTを既存設備であるROACH2ボードに実装し, CASPERが公開している既存の分光器と比較して, 50倍の帯域・16384倍の分解能を持つ分光器を実現した. 観測後のデータ分類器をCNN(Convolutional Neural Network)を対象としてハードウェア化した. ...

【工学】総合工学：光情報処理／深層学習を含む研究件

【キーワード】リザバーコンピューティング / 深層学習 / ニューラルネットワーク / ダイナミカルシステム / 波動カオス (他10件)

【概要】本研究の目的の一つは，柔軟で高度な並列分散処理機能を光の物理現象に担わせることで認識・予測処理を高効率かつ高速に実行する光情報処理系を提案・実証することである。昨年度，光による仮想的な空間連続的ニューラルネット（光ニューラルフィールド）の概念を導入し，光ニューラルフィールドを生成するシリコンチップを製作した。これにより光ニューラルフィールドによる大容量のリザバー計算が可能となった。今年度は，カオス...

【工学】総合工学：光信号伝送／深層学習を含む研究件

【キーワード】光ファイバ通信 / 光信号伝送 / 歪補償 / 深層学習 / 畳み込みニューラルネットワーク (他7件)

【概要】令和2年度において、人工ニューラルネットワーク（ANN）における非線形補償性能を得られるサンプル／シンボル数、学習データとして適切な符号の選択の目途を立てた。その情報をもとに、令和３年度は以下の検討を行った。 (1)EVMを評価基準とし、DBP法による非線形補償性能に対するANNの補償性能の改善効果を定量的に検証した。(2)引き続いて、２次元畳み込みニューラルネットワーク（CNN）による非線形補償...

【工学】総合工学：光非線形歪補償／深層学習を含む研究件

【キーワード】光ファイバ通信 / 光信号伝送 / 歪補償 / 深層学習 / 畳み込みニューラルネットワーク (他7件)

【概要】令和2年度において、人工ニューラルネットワーク（ANN）における非線形補償性能を得られるサンプル／シンボル数、学習データとして適切な符号の選択の目途を立てた。その情報をもとに、令和３年度は以下の検討を行った。 (1)EVMを評価基準とし、DBP法による非線形補償性能に対するANNの補償性能の改善効果を定量的に検証した。(2)引き続いて、２次元畳み込みニューラルネットワーク（CNN）による非線形補償...

【工学】総合工学：電気機器工学／深層学習を含む研究件

【キーワード】電磁界数値解析 / トポロジー最適化 / 磁気特性測定 / 深層学習 / 感度解析 (他18件)

【概要】国内のエネルギーの半分以上が，モータに使用されている．本研究では，「1. モータの高出力化を主眼とした電磁界数値解析とトポロジー最適化を併用した革新的な設計最適化手法の構築」，さらには，「2.設計最適化手法で必要となるモータ鉄芯の磁気特性測定の高速化」を行った．1の研究では，三相交流回路で駆動される永久磁石同期電動機において，電磁界・電気回路の強連成，ロータの回転，鉄芯の磁気非線形性，定常状態にお...

【工学】総合工学：非線形システム同定／深層学習を含む研究件

❏周波数領域における非線形システム同定についての実用化検討(21K04112)

【研究代表者】足立修一慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 教授 (40222624)

【キーワード】非線形システム同定 / 深層学習 / 周波数 / 制御

【概要】AIの分野で機械学習が活発に研究されている。機械学習の中心テーマは「深層学習」であり，特に，画像認識や自然言語処理において精力的に研究されている。AIの得意分野が明らかになってきた一方で，まだ研究が十分でない分野もある。その一つが制御理論で対象としている動的システムである。機械学習を制御理論の言葉で置き換えると，本研究でターゲットとする非線形動的システム同定になる。この非線形動的システムの同定問題...

【工学】総合工学：電力／深層学習を含む研究件

【研究代表者】本田智則国立研究開発法人産業技術総合研究所, エネルギー・環境領域, 主任研究員 (00425745)

【概要】2050年までにカーボン・ニュートラル社会を実現するため、特に排出削減が難しい家庭部門の温室効果ガス排出削減のための手法開発を目指した研究を実施した。家庭のエネルギー消費削減には、家庭内でどのような形態によってエネルギー消費が行われているか、すなわちライフスタイルを明らかにする必要があった。そこで本研究では、HEMS/スマートメータといったIoTセンシングによって得られた約6万世帯、20億レコー...

【工学】総合工学：制御／深層学習を含む研究件

❏周波数領域における非線形システム同定についての実用化検討(21K04112)

【研究代表者】足立修一慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 教授 (40222624)

【キーワード】非線形システム同定 / 深層学習 / 周波数 / 制御

【概要】AIの分野で機械学習が活発に研究されている。機械学習の中心テーマは「深層学習」であり，特に，画像認識や自然言語処理において精力的に研究されている。AIの得意分野が明らかになってきた一方で，まだ研究が十分でない分野もある。その一つが制御理論で対象としている動的システムである。機械学習を制御理論の言葉で置き換えると，本研究でターゲットとする非線形動的システム同定になる。この非線形動的システムの同定問題...

【工学】総合工学：パターン分類／深層学習を含む研究件

【研究代表者】古月敬之早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (50294905)

【キーワード】サポートベクターマシン / ニューラルネットワーク / 機械学習 / 適応制御 / パターン認識 (他8件)

【概要】本研究では、制御系設計などに利用しやすい構造を持つニューラルネットワークモデルを構築し、そのパラメータを推定するための体系的な学習法の確立を行った。具体的に、回帰または分類のための利用しやすい線形構造を有する準線形サポートベクターマシン（SVM）の構築およびそのオンライン学習法の開発を行い、スイッチングが適応制御法や高性能分類器の開発等への応用研究を行った。 ...

【工学】総合工学：局所線形化／深層学習を含む研究件

【研究代表者】古月敬之早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (50294905)

【キーワード】サポートベクターマシン / ニューラルネットワーク / 機械学習 / 適応制御 / パターン認識 (他8件)

【概要】本研究では、制御系設計などに利用しやすい構造を持つニューラルネットワークモデルを構築し、そのパラメータを推定するための体系的な学習法の確立を行った。具体的に、回帰または分類のための利用しやすい線形構造を有する準線形サポートベクターマシン（SVM）の構築およびそのオンライン学習法の開発を行い、スイッチングが適応制御法や高性能分類器の開発等への応用研究を行った。 ...

【工学】総合工学：サポートベクターマシン／深層学習を含む研究件

❏深層ニューラルネットワークによる深層準線形サポートベクターマシンの構築と応用(17K06506)

【研究代表者】古月敬之早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (50294905)

【キーワード】深層ニューラルネットワーク / サポートベクターマシン / 深層学習 / 機械学習 / パターン認識

【概要】本研究では、深層準線形サポートベクターマシン（SVM)の構築を行う。深層ニューラルネットワークにより深層準線形カーネルを深層学習で合成する。これにより、訓練済の深層ニューラルネットワークからSVMのカーネルを合成し（転移学習）、このカーネルに基づいた分類器をSVM 最適化（小データ）することによって、小データでも深層学習の実現が可能になる。 ...

【研究代表者】古月敬之早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (50294905)

【キーワード】サポートベクターマシン / ニューラルネットワーク / 機械学習 / 適応制御 / パターン認識 (他8件)

【概要】本研究では、制御系設計などに利用しやすい構造を持つニューラルネットワークモデルを構築し、そのパラメータを推定するための体系的な学習法の確立を行った。具体的に、回帰または分類のための利用しやすい線形構造を有する準線形サポートベクターマシン（SVM）の構築およびそのオンライン学習法の開発を行い、スイッチングが適応制御法や高性能分類器の開発等への応用研究を行った。 ...

【工学】総合工学：動的システム／深層学習を含む研究件

【キーワード】進化計算 / 遺伝的アルゴリズム / 遺伝的プログラミング / ニューロ進化 / 深層学習 (他11件)

【概要】本研究ではモジュラ性を有するニューロ進化の有用性を検証した．検証法としては，各種ベンチマーク問題に適用した進化の結果に関して階層的な繰り返し構造が得られるかを解析した．モジュラ性によって，ニューロ進化の時間的な発達過程で情報が再利用でき，新しい構造を展開できると期待される．それにより，従来の人工物設計に伴う困難さ（部分解から全体の解が適切に得られない点や環境の変化にロバストに適応できない点）の解決...

【工学】総合工学：周波数／深層学習を含む研究件

❏周波数領域における非線形システム同定についての実用化検討(21K04112)

【研究代表者】足立修一慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 教授 (40222624)

【キーワード】非線形システム同定 / 深層学習 / 周波数 / 制御

【概要】AIの分野で機械学習が活発に研究されている。機械学習の中心テーマは「深層学習」であり，特に，画像認識や自然言語処理において精力的に研究されている。AIの得意分野が明らかになってきた一方で，まだ研究が十分でない分野もある。その一つが制御理論で対象としている動的システムである。機械学習を制御理論の言葉で置き換えると，本研究でターゲットとする非線形動的システム同定になる。この非線形動的システムの同定問題...

【工学】総合工学：混相流／深層学習を含む研究件

❏機械学習を用いたデータ駆動型熱流体解析の基盤開発(22H02003)

【研究代表者】三輪修一郎東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 准教授 (00705288)

【キーワード】混相流 / 気液二相流 / 熱流動 / 機械学習 / 深層学習

【工学】総合工学：X線CT ／深層学習を含む研究件

【キーワード】医用画像処理 / 胸部単純写真 / 肺癌 / コンピュータ支援検出 / 架空画像生成 (他8件)

【概要】架空の人工胸部単純X線写真の自動生成、ならびに架空の肺癌(肺結節)病変の作成と自然な埋め込みを行う手法を確立した。特に、写真の自動形成にはKingmaらの提案したGlowアルゴリズムを用い、ごく自然な512×512ピクセルの画像を無限生成できることを確認した。また、肺結節の生成には花岡が開発したルールベースの3次元結節生成器を用いたが、それをX線写真の原理をもちいて架空画像に埋め込み、さらにGlo...

【概要】本研究では、前回CTから今回CTのボクセル値を各ボクセルで推定し、さらにその推定誤差も出力するプログラムを、深層学習を用いて作成した。これら推定値および推定誤差を用いて、各ボクセルで今回CTにおけるzscoreを算出し、これを異常度としてCT画像に重畳表示することにより、異常検出・強調表示を行った。このシステムを、臨床環境を模した読影実験にて実証した。11名の放射線科医(専門医6名、後期研修医5名...

【キーワード】医用画像工学 / 転移性骨腫瘍 / X線CT / 深層学習 / コンピュータ支援検出 (他11件)

【概要】CT画像からの骨転移の検出について、深層学習を用いた前回検査との比較による強調表示アルゴリズムを作成した。前回のCT画像と今回のCT画像を入力すると、骨硬化性転移、溶骨性転移のどちらも検出し、出力することができる。単純な時間差分ではなく、深層学習により骨密度の予想変化と、さらに予想変化のばらつきを計算してからそれにしたがって異常検知を行うので、より偽陽性が少ない。このため、2次元投影像でも簡単に転...

【工学】総合工学：HPC ／深層学習を含む研究件

【キーワード】交通システム / エージェントシミュレーション / 強化学習 / 深層学習 / 信号制御 (他10件)

【概要】本研究では，自動走行車の普及を見越した交通システムの適応進化型制御とサービスの提案をめざした．前者に関しては制御に用いるための交通流状態予測アルゴリズムを提案した．後者に関してはライドシェアサービス車両の配車アルゴリズムを提案し，リアルタイムに応答可能であるかどうかを評価した．またシミュレーションの基盤として交通流のハイブリッドモデル（流体近似モデル＋マルチエージェントモデル）を提案した． ...

【工学】総合工学：分子シミュレーション／深層学習を含む研究件

【キーワード】抗ウィルスペプチド / ペプチド設計 / 深層学習 / タンパク質 / ドッキング予測 (他6件)

【概要】新規抗ウイルスペプチド（AVP）の計算機による生成を目的としたシステムFeedback-AVPGANを開発した。Feedback-AVPGANでは、敵対性生成ネットワーク（GAN）を用いて新規のペプチドを生成する。さらに、抗ウイルス性のあるペプチドの生成を効率化するため、フィードバック法を用いる。フィードバック法は、GANによるペプチドの生成において、既知のペプチドだけからでなく、生成した合成デー...

【工学】総合工学：分子動力学／深層学習を含む研究件

【キーワード】分子動力学 / 機械学習 / シミュレーション / 分子動力学シミュレーション / 古典力学 (他11件)

【概要】機械学習技術の発展により、人工知能は画像認識やチェスや囲碁などの分野において人間の知能を凌駕するようになってきた。近年、AlphaFoldのような先進的なタンパク質構造予測技術においても、機械学習が中心的な役割を担っている。本研究では、こうした機械学習技術を分子科学に導入することによって、タンパク質間に見られる重要なダイナミクス現象を解き明かしていくことを目指している。これまでの研究で、基本的な...

【キーワード】分子動力学 / 脂肪酸 / 構造固定 / 膜タンパク質 / 化合物ライブラリー (他9件)

【概要】多数のコンフォメーションを取る脂肪酸を動的構造ライブラリーと見なし１つの分子が持つ多様な構造を利用する。分子動力学計算を用い、その中の特定のコンフォメーションを構造固定化した分子を構築し、その構造固定化分子が各受容体に対応する生物活性コンフォメーションである可能性を検証することを目的とする。脂肪酸の代表構造を表すための構造固定化合物(サロゲート)の探索として，化学的な直感でデザインしたサロゲー...

【工学】総合工学：触覚センサー／深層学習を含む研究件

❏深層学習による複数触覚センサの統合を用いた多指ロボットハンドによる操り動作の実現(22K17979)

【研究代表者】船橋賢早稲田大学, 次世代ロボット研究機構, 次席研究員(研究院講師) (00905151)

【キーワード】多指ロボットハンド / 触覚センサ / 深層学習

【工学】総合工学：交通流／深層学習を含む研究件

【キーワード】自動運転 / ミクロ交通流シミュレーション / 深層学習 / 強化学習 / 車線変更 (他16件)

【概要】本研究は，将来的なコネクティッド車両や自動走行車両（CA車両）の普及を想定し，交通管制側からCA車両の挙動を介入的に制御することで，渋滞発生の緩和，ショックウェーブの解消，それに伴う事故防止のための交通流マネジメント手法に関わる諸要素の理論構築を行う．とりわけ，従来の研究では考慮されていなかった車線変更を含むCA車両と一般車両の相互作用や，現実的なリアルタイムデータ取得環境を考慮した上で，ロバスト...

【工学】総合工学：トポロジー最適化／深層学習を含む研究件

【キーワード】電磁界数値解析 / トポロジー最適化 / 磁気特性測定 / 深層学習 / 感度解析 (他18件)

【概要】国内のエネルギーの半分以上が，モータに使用されている．本研究では，「1. モータの高出力化を主眼とした電磁界数値解析とトポロジー最適化を併用した革新的な設計最適化手法の構築」，さらには，「2.設計最適化手法で必要となるモータ鉄芯の磁気特性測定の高速化」を行った．1の研究では，三相交流回路で駆動される永久磁石同期電動機において，電磁界・電気回路の強連成，ロータの回転，鉄芯の磁気非線形性，定常状態にお...

❏実規模機器に対するマルチフィジックス高速トポロジー最適化設計システムの創成(19H02132)

【研究代表者】若尾真治早稲田大学, 理工学術院, 教授 (70257210)

【キーワード】トポロジー最適化 / 電気機器設計 / 磁界解析 / 深層学習

【概要】環境エネルギー問題の解決に向け、徹底した省エネルギー化、特に、国内の年間総消費電力量の半分以上を占めている電気エネルギーから動力などへの電磁エネルギー変換における大幅な高効率化を実現することが重要となる。このような背景のもと、電磁エネルギー変換機器の全く新しい高度化設計技術の創成を目的として、電磁現象に加え応力特性などの電気機器におけるマルチフィジックスを精確に模擬可能であると同時に、これに革新的...

【工学】総合工学：システム健全性管理／深層学習を含む研究件

❏航空宇宙機器システムの次世代健康監視のための弾力的情報学プラットフォーム(16F16079)

【研究期間】2016-07-27 - 2019-03-31

【研究代表者】矢入健久東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 教授 (90313189)

【キーワード】システム健全性管理 / 航空宇宙システム / 異常検知 / 機械学習 / 深層学習

【概要】本研究の目的は、人工衛星や無人飛行ロボットに代表される航空宇宙システムを主たる対象として、障害不再現現象(Not-found-fault)や誤検知などの不確定要因に対して頑強なシステム状態監視フレームワークを確立することである。小さな不具合が甚大な損害を引き起こし得る航空宇宙システムでは、システムの健康状態を監視し異常兆候を迅速に検知し解決する技術が必須である。航空宇宙分野のための頑強なシステム健...

【工学】総合工学：生産性／深層学習を含む研究件

【キーワード】特許 / テキストマイニング / イノベーション / 研究開発 / 生産性 (他14件)

【概要】研究代表者（關　智一）は、国際ビジネス研究学会全国大会にて「製造業・研究開発部門の生産性変化とグローバル化」について報告した。研究分担者の一人（菰田文男）は、人工知能をテーマとした『Paradigm Shift in Technologies and Innovation Systems』を刊行した。研究分担者の一人（井口知栄）は、2020年度に学会報告をした論文「Subsidiary Compe...

【工学】総合工学：シミュレーション工学／深層学習を含む研究件

【キーワード】ディープラーニング / 数値解析 / 機械学習 / マルチスケール / 数値シミュレーション (他11件)

【概要】本研究目的は，人工ニューラルネットワーク（ANN）とマルチスケール解析手法を融合した全く新しい数値シミュレーション法を開発することである．本手法が確立されれば，従来手法と同様の高精度解をより低コストに算出することが期待できる上，適用に制約がなく原理上あらゆる物理現象の解析が可能となる．平成29年度は，提案法に用いるANNとして，画像認識能力に優れている畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を導...

【工学】総合工学：収納・展開機構／深層学習を含む研究件

❏形状可変機能を有する再構成宇宙システムの設計法とその先進的な姿勢制御法の実証研究(17H01349)

【キーワード】可変形状機能 / 宇宙システム / 可変形状姿勢軌道制御 / 軽量高剛性伸展ブーム / 収納・展開機構 (他19件)

【概要】可変形状姿勢制御衛星のEMの開発を実施してFM開発に移行できた。本衛星は2021年度に軌道上打上予定である。可変形状姿勢制御のために、構造最適化、磁気トルカ・RW併用姿勢制御、太陽発電性能、熱制御、通信干渉への影響などを解明し、可変形状ソーラーセイルのEML間遷移や火星軌道への設計解を見出し、軌道姿勢制御への有用性を示した。波型閉断面形状構造の展開特性等を解明する一方、3グラム可視光カメラによる軌...

【工学】総合工学：リモートセンシング／深層学習を含む研究件

❏画像データで革新する経済学の実証研究(22K18257)

【研究代表者】中島賢太郎一橋大学, 大学院経営管理研究科, 准教授 (60507698)

【キーワード】都市経済学 / 画像データ / 深層学習 / リモートセンシング

【概要】前年度に準備を行った上空と地上のライダーデータについては、互いの位置合わせを進め、対応する樹冠内部の位置合わせを行った。そのもとに、ビームの対象樹への照射状況や樹冠内部へのビーム浸透度を確認し、上空と地上単独のデータよりも、両者を合わせることで、ビームの浸透度が高くなることが確認された。本検証は、申請者らが開発したΩ指数というビーム到達領域を判別する指数に基づいて行われた。両者を合わせてもカバーで...

【工学】総合工学：開発途上国／深層学習を含む研究件

【工学】総合工学：風力発電／深層学習を含む研究件

【概要】本事業では，動画において，動きでしか種類が分からないほど小さく写る物体の検出と分類に取り組んだ．野鳥の広域監視を出口として，風車周辺の海ワシ類を対象に4Kの解像度の動画収集を行い768GBの動画に対し鳥の軌跡や背景の部分のラベル付が完了した．検出・分類の手法として，最終的に深層特徴の相関フィルタを用いた追跡と畳込LSTMによる動きの学習により，物体を追跡しながら動きパターンにより鳥か否かを識別する...

【工学】総合工学：スターシェード／深層学習を含む研究件

❏形状可変機能を有する再構成宇宙システムの設計法とその先進的な姿勢制御法の実証研究(17H01349)

【キーワード】可変形状機能 / 宇宙システム / 可変形状姿勢軌道制御 / 軽量高剛性伸展ブーム / 収納・展開機構 (他19件)

【概要】可変形状姿勢制御衛星のEMの開発を実施してFM開発に移行できた。本衛星は2021年度に軌道上打上予定である。可変形状姿勢制御のために、構造最適化、磁気トルカ・RW併用姿勢制御、太陽発電性能、熱制御、通信干渉への影響などを解明し、可変形状ソーラーセイルのEML間遷移や火星軌道への設計解を見出し、軌道姿勢制御への有用性を示した。波型閉断面形状構造の展開特性等を解明する一方、3グラム可視光カメラによる軌...

【工学】総合工学：再構成宇宙システム／深層学習を含む研究件

❏形状可変機能を有する再構成宇宙システムの設計法とその先進的な姿勢制御法の実証研究(17H01349)

【キーワード】可変形状機能 / 宇宙システム / 可変形状姿勢軌道制御 / 軽量高剛性伸展ブーム / 収納・展開機構 (他19件)

【概要】可変形状姿勢制御衛星のEMの開発を実施してFM開発に移行できた。本衛星は2021年度に軌道上打上予定である。可変形状姿勢制御のために、構造最適化、磁気トルカ・RW併用姿勢制御、太陽発電性能、熱制御、通信干渉への影響などを解明し、可変形状ソーラーセイルのEML間遷移や火星軌道への設計解を見出し、軌道姿勢制御への有用性を示した。波型閉断面形状構造の展開特性等を解明する一方、3グラム可視光カメラによる軌...

【工学】総合工学：ロボティクス／深層学習を含む研究件

【キーワード】認知症 / 意思決定支援 / 人工知能 / ヒューマンエージェントインタラクション / ロボティクス (他18件)

【概要】認知症の初期のころは本人の意思が尊重されるが、中期、後期になると本人の理解力、判断能力の低下などから家族が判断するようになり、本人の思いが置き去りになる場合も少なくなかった。こういった問題に対して本研究の目的は、AI、ロボット技術などに基づく人間拡張技術により、認知症の人の意思や感情の表出を支援する研究開発を行った。その上で、技術により人間拡張された認知症者の意思の倫理的・法的・社会的受容性、医療...

❏ヒューマノイド系列による行為観察と対人反復に基づく身体・道具環境・行動様式の獲得(26220003)

【概要】身体サイズ・構造・構成法が異なるヒューマノイドを対象として知能ロボット基盤ソフトウェアの環境を構成し、その身体、それが扱う物体、道具、環境、それが行う行動のモデルを基盤にその環境での行動目的を実現するシステム研究を行ってきている．本研究では新しい状況や環境でもそれらを獲得して行動目的を達成してゆけるようにする方法論と構成法を明らかにした．多彩な行動実現研究を行いながら異なるヒューマノイド・道具環境...

【工学】総合工学：最適制御／深層学習を含む研究件

【キーワード】リザバーコンピューティング / 深層学習 / ニューラルネットワーク / ダイナミカルシステム / 波動カオス (他10件)

【概要】本研究の目的の一つは，柔軟で高度な並列分散処理機能を光の物理現象に担わせることで認識・予測処理を高効率かつ高速に実行する光情報処理系を提案・実証することである。昨年度，光による仮想的な空間連続的ニューラルネット（光ニューラルフィールド）の概念を導入し，光ニューラルフィールドを生成するシリコンチップを製作した。これにより光ニューラルフィールドによる大容量のリザバー計算が可能となった。今年度は，カオス...

【工学】総合工学：軽量高剛性伸展ブーム／深層学習を含む研究件

❏形状可変機能を有する再構成宇宙システムの設計法とその先進的な姿勢制御法の実証研究(17H01349)

【キーワード】可変形状機能 / 宇宙システム / 可変形状姿勢軌道制御 / 軽量高剛性伸展ブーム / 収納・展開機構 (他19件)

【概要】可変形状姿勢制御衛星のEMの開発を実施してFM開発に移行できた。本衛星は2021年度に軌道上打上予定である。可変形状姿勢制御のために、構造最適化、磁気トルカ・RW併用姿勢制御、太陽発電性能、熱制御、通信干渉への影響などを解明し、可変形状ソーラーセイルのEML間遷移や火星軌道への設計解を見出し、軌道姿勢制御への有用性を示した。波型閉断面形状構造の展開特性等を解明する一方、3グラム可視光カメラによる軌...

【工学】総合工学：安全／深層学習を含む研究件

【概要】本研究では、多様な実験室の安全を考える上で、実験室の状況を定量化し、議論の根拠となる実験室の実態を科学的に表現する指標の抽出を目的としている。実験室で使う装置の例として、実験室内で一般的な局所排気装置（Fume hood、以下FH）を取り上げ、関係する定量化データを収集し、深層学習手法により解析して実験室の実態を表現する指標を抽出し、最終的には、FHの使用状況を撮影した写真を見て、使用実態を判断で...

【工学】総合工学：異常検知／深層学習を含む研究件

【概要】本研究では、前回CTから今回CTのボクセル値を各ボクセルで推定し、さらにその推定誤差も出力するプログラムを、深層学習を用いて作成した。これら推定値および推定誤差を用いて、各ボクセルで今回CTにおけるzscoreを算出し、これを異常度としてCT画像に重畳表示することにより、異常検出・強調表示を行った。このシステムを、臨床環境を模した読影実験にて実証した。11名の放射線科医(専門医6名、後期研修医5名...

【研究代表者】本田智則国立研究開発法人産業技術総合研究所, エネルギー・環境領域, 主任研究員 (00425745)

【概要】2050年までにカーボン・ニュートラル社会を実現するため、特に排出削減が難しい家庭部門の温室効果ガス排出削減のための手法開発を目指した研究を実施した。家庭のエネルギー消費削減には、家庭内でどのような形態によってエネルギー消費が行われているか、すなわちライフスタイルを明らかにする必要があった。そこで本研究では、HEMS/スマートメータといったIoTセンシングによって得られた約6万世帯、20億レコー...

❏航空宇宙機器システムの次世代健康監視のための弾力的情報学プラットフォーム(16F16079)

【研究期間】2016-07-27 - 2019-03-31

【研究代表者】矢入健久東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 教授 (90313189)

【キーワード】システム健全性管理 / 航空宇宙システム / 異常検知 / 機械学習 / 深層学習

【概要】本研究の目的は、人工衛星や無人飛行ロボットに代表される航空宇宙システムを主たる対象として、障害不再現現象(Not-found-fault)や誤検知などの不確定要因に対して頑強なシステム状態監視フレームワークを確立することである。小さな不具合が甚大な損害を引き起こし得る航空宇宙システムでは、システムの健康状態を監視し異常兆候を迅速に検知し解決する技術が必須である。航空宇宙分野のための頑強なシステム健...

【工学】総合工学：並列計算／深層学習を含む研究件

【キーワード】並列処理 / 機械学習 / 異種アーキテクチャ / メモリ階層 / プログラミング (他10件)

【概要】以下の研究項目について研究を推進した。 (a) 演算カーネルレベルのマルチコア/SIMD並列性の活用：本項目ではまず、ドメイン特化型言語(DSL)Halideにより、反復をまたぐブロッキング技術を含めたステンシルカーネルを対象とし、開発コストの低減とCPU/GPU上の高性能の両立が可能であることを示した。そしてハンドコーディングしたカーネルとの性能比較を行った。その中途成果について情報処理学会SW...

【研究代表者】古月敬之早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (50294905)

【概要】本研究では、ディープラーニング技術に基づいた高度な関係性を抽出することができる高性能な合成関係ネットワークの構築と、GPUを用いた並列計算技術によるCNN、LSTM、GANの効率的なディープラーニングアルゴリズムの開発を行い、さらにこれらの技術をベースにしてテキスト文書の特徴抽出・関係分析の手法の開発を行う。これにより金融等のニュースを解析し、Bullet Pointsに基づいた金融等のニュース自...

【工学】総合工学：超小型衛星システム／深層学習を含む研究件

❏形状可変機能を有する再構成宇宙システムの設計法とその先進的な姿勢制御法の実証研究(17H01349)

【キーワード】可変形状機能 / 宇宙システム / 可変形状姿勢軌道制御 / 軽量高剛性伸展ブーム / 収納・展開機構 (他19件)

【概要】可変形状姿勢制御衛星のEMの開発を実施してFM開発に移行できた。本衛星は2021年度に軌道上打上予定である。可変形状姿勢制御のために、構造最適化、磁気トルカ・RW併用姿勢制御、太陽発電性能、熱制御、通信干渉への影響などを解明し、可変形状ソーラーセイルのEML間遷移や火星軌道への設計解を見出し、軌道姿勢制御への有用性を示した。波型閉断面形状構造の展開特性等を解明する一方、3グラム可視光カメラによる軌...

【工学】総合工学：破壊／深層学習を含む研究件

【キーワード】破壊 / 乾燥亀裂 / 不均一性 / フェーズフィールドモデル / データ同化 (他7件)

【概要】本研究は水と粉体の混合ペーストの乾燥破壊現象において、亀裂の進展に影響する物性値空間不均一性を計測データと数値モデルの比較により定量的に評価するための基盤技術の開発を目的としている。本年度は乾燥破壊実験を昨年度に引き続き継続して実施した。年度途中に利用している実験施設の移動に伴い実験装置を解体する必要が出たため、実験装置の見直しを行ない効率的に実験を行なえるよう装置の整備を実施した。また、本年度か...

【工学】総合工学：長大伸展ブーム／深層学習を含む研究件

❏形状可変機能を有する再構成宇宙システムの設計法とその先進的な姿勢制御法の実証研究(17H01349)

【キーワード】可変形状機能 / 宇宙システム / 可変形状姿勢軌道制御 / 軽量高剛性伸展ブーム / 収納・展開機構 (他19件)

【概要】可変形状姿勢制御衛星のEMの開発を実施してFM開発に移行できた。本衛星は2021年度に軌道上打上予定である。可変形状姿勢制御のために、構造最適化、磁気トルカ・RW併用姿勢制御、太陽発電性能、熱制御、通信干渉への影響などを解明し、可変形状ソーラーセイルのEML間遷移や火星軌道への設計解を見出し、軌道姿勢制御への有用性を示した。波型閉断面形状構造の展開特性等を解明する一方、3グラム可視光カメラによる軌...

【工学】総合工学：姿勢カメラ／深層学習を含む研究件

❏形状可変機能を有する再構成宇宙システムの設計法とその先進的な姿勢制御法の実証研究(17H01349)

【キーワード】可変形状機能 / 宇宙システム / 可変形状姿勢軌道制御 / 軽量高剛性伸展ブーム / 収納・展開機構 (他19件)

【概要】可変形状姿勢制御衛星のEMの開発を実施してFM開発に移行できた。本衛星は2021年度に軌道上打上予定である。可変形状姿勢制御のために、構造最適化、磁気トルカ・RW併用姿勢制御、太陽発電性能、熱制御、通信干渉への影響などを解明し、可変形状ソーラーセイルのEML間遷移や火星軌道への設計解を見出し、軌道姿勢制御への有用性を示した。波型閉断面形状構造の展開特性等を解明する一方、3グラム可視光カメラによる軌...

【工学】総合工学：伸展ブーム／深層学習を含む研究件

❏形状可変機能を有する再構成宇宙システムの設計法とその先進的な姿勢制御法の実証研究(17H01349)

【キーワード】可変形状機能 / 宇宙システム / 可変形状姿勢軌道制御 / 軽量高剛性伸展ブーム / 収納・展開機構 (他19件)

【概要】可変形状姿勢制御衛星のEMの開発を実施してFM開発に移行できた。本衛星は2021年度に軌道上打上予定である。可変形状姿勢制御のために、構造最適化、磁気トルカ・RW併用姿勢制御、太陽発電性能、熱制御、通信干渉への影響などを解明し、可変形状ソーラーセイルのEML間遷移や火星軌道への設計解を見出し、軌道姿勢制御への有用性を示した。波型閉断面形状構造の展開特性等を解明する一方、3グラム可視光カメラによる軌...

【工学】総合工学：宇宙インフラ／深層学習を含む研究件

❏形状可変機能を有する再構成宇宙システムの設計法とその先進的な姿勢制御法の実証研究(17H01349)

【キーワード】可変形状機能 / 宇宙システム / 可変形状姿勢軌道制御 / 軽量高剛性伸展ブーム / 収納・展開機構 (他19件)

【概要】可変形状姿勢制御衛星のEMの開発を実施してFM開発に移行できた。本衛星は2021年度に軌道上打上予定である。可変形状姿勢制御のために、構造最適化、磁気トルカ・RW併用姿勢制御、太陽発電性能、熱制御、通信干渉への影響などを解明し、可変形状ソーラーセイルのEML間遷移や火星軌道への設計解を見出し、軌道姿勢制御への有用性を示した。波型閉断面形状構造の展開特性等を解明する一方、3グラム可視光カメラによる軌...

【工学】総合工学：宇宙システム／深層学習を含む研究件

❏形状可変機能を有する再構成宇宙システムの設計法とその先進的な姿勢制御法の実証研究(17H01349)

【キーワード】可変形状機能 / 宇宙システム / 可変形状姿勢軌道制御 / 軽量高剛性伸展ブーム / 収納・展開機構 (他19件)

【概要】可変形状姿勢制御衛星のEMの開発を実施してFM開発に移行できた。本衛星は2021年度に軌道上打上予定である。可変形状姿勢制御のために、構造最適化、磁気トルカ・RW併用姿勢制御、太陽発電性能、熱制御、通信干渉への影響などを解明し、可変形状ソーラーセイルのEML間遷移や火星軌道への設計解を見出し、軌道姿勢制御への有用性を示した。波型閉断面形状構造の展開特性等を解明する一方、3グラム可視光カメラによる軌...

【工学】総合工学：故障診断／深層学習を含む研究件

【キーワード】オントロジー / インテリジェントサービス / テキストマイニング / 知能ロボット/ (他20件)

【概要】オントロジーとデータマイニングに基づくインテリジェントサービス開発基盤を設計，実装，評価するために，(1)ビッグデータからパターンライブラリをマイニングする系列DM/TMモジュール，(2)ローカルリンクトデータ生成器，(3)リンクトデータクラウド生成器，(4)オントロジーアライメントモジュール（＋アプリケーションオントロジー生成器），(5)AIタスク合成器を個別に設計し実装した後，それらの成果物を...

【工学】総合工学：運動解析／深層学習を含む研究件

【概要】スポーツ運動分析や介護姿勢推定を目的として、機械学習により映像から骨格情報抽出を行い、動作整合を自動的に行う手法の高精度化を達成した。基本的な姿勢検出については、前年度までの手法を踏襲した。まず機械学習により映像中の各フレームの人物画像に対して骨格情報を抽出し、関節の座標値と信頼度数値を得る。推定された２５個の関節点から重要な１２個を選択し６６次元の特徴ベクトルを形成する。これらをフレーム毎に求め...

【工学】総合工学：機械力学・制御／深層学習を含む研究件

❏形状可変機能を有する再構成宇宙システムの設計法とその先進的な姿勢制御法の実証研究(17H01349)

【キーワード】可変形状機能 / 宇宙システム / 可変形状姿勢軌道制御 / 軽量高剛性伸展ブーム / 収納・展開機構 (他19件)

【概要】可変形状姿勢制御衛星のEMの開発を実施してFM開発に移行できた。本衛星は2021年度に軌道上打上予定である。可変形状姿勢制御のために、構造最適化、磁気トルカ・RW併用姿勢制御、太陽発電性能、熱制御、通信干渉への影響などを解明し、可変形状ソーラーセイルのEML間遷移や火星軌道への設計解を見出し、軌道姿勢制御への有用性を示した。波型閉断面形状構造の展開特性等を解明する一方、3グラム可視光カメラによる軌...

【工学】総合工学：気液二相流／深層学習を含む研究件

❏機械学習を用いたデータ駆動型熱流体解析の基盤開発(22H02003)

【研究代表者】三輪修一郎東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 准教授 (00705288)

【キーワード】混相流 / 気液二相流 / 熱流動 / 機械学習 / 深層学習

❏形状可変機能を有する再構成宇宙システムの設計法とその先進的な姿勢制御法の実証研究(17H01349)

【工学】総合工学：展開構造／深層学習を含む研究件

【キーワード】可変形状機能 / 宇宙システム / 可変形状姿勢軌道制御 / 軽量高剛性伸展ブーム / 収納・展開機構 (他19件)

【概要】可変形状姿勢制御衛星のEMの開発を実施してFM開発に移行できた。本衛星は2021年度に軌道上打上予定である。可変形状姿勢制御のために、構造最適化、磁気トルカ・RW併用姿勢制御、太陽発電性能、熱制御、通信干渉への影響などを解明し、可変形状ソーラーセイルのEML間遷移や火星軌道への設計解を見出し、軌道姿勢制御への有用性を示した。波型閉断面形状構造の展開特性等を解明する一方、3グラム可視光カメラによる軌...

【工学】総合工学：マルチスケール／深層学習を含む研究件

【キーワード】ディープラーニング / 数値解析 / 機械学習 / マルチスケール / 数値シミュレーション (他11件)

【概要】本研究目的は，人工ニューラルネットワーク（ANN）とマルチスケール解析手法を融合した全く新しい数値シミュレーション法を開発することである．本手法が確立されれば，従来手法と同様の高精度解をより低コストに算出することが期待できる上，適用に制約がなく原理上あらゆる物理現象の解析が可能となる．平成29年度は，提案法に用いるANNとして，画像認識能力に優れている畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を導...

【工学】総合工学：人工衛星／深層学習を含む研究件

❏形状可変機能を有する再構成宇宙システムの設計法とその先進的な姿勢制御法の実証研究(17H01349)

【キーワード】可変形状機能 / 宇宙システム / 可変形状姿勢軌道制御 / 軽量高剛性伸展ブーム / 収納・展開機構 (他19件)

【概要】可変形状姿勢制御衛星のEMの開発を実施してFM開発に移行できた。本衛星は2021年度に軌道上打上予定である。可変形状姿勢制御のために、構造最適化、磁気トルカ・RW併用姿勢制御、太陽発電性能、熱制御、通信干渉への影響などを解明し、可変形状ソーラーセイルのEML間遷移や火星軌道への設計解を見出し、軌道姿勢制御への有用性を示した。波型閉断面形状構造の展開特性等を解明する一方、3グラム可視光カメラによる軌...

【工学】総合工学：ナビゲーション／深層学習を含む研究件

【キーワード】アクセシビリティ / 視覚障害 / 屋外移動支援 / ナビゲーション / データセット (他21件)

【概要】開発したデータセットは約3万2000枚の画像に対して54万のインスタンス登録がなされており、国内における視覚障害当事者を対象とした画像認識データセットでは最大のデータセットとなった。実際に本データセットを利用した製品「EyeNavi」アプリケーションも開発され、実験結果からは8割以上の利用ユーザが本システムが実際の屋外歩行支援において役立つシステムであることを報告している。これらデータセットを継続...

【工学】総合工学：航空宇宙システム／深層学習を含む研究件

❏航空宇宙機器システムの次世代健康監視のための弾力的情報学プラットフォーム(16F16079)

【研究期間】2016-07-27 - 2019-03-31

【研究代表者】矢入健久東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 教授 (90313189)

【キーワード】システム健全性管理 / 航空宇宙システム / 異常検知 / 機械学習 / 深層学習

【概要】本研究の目的は、人工衛星や無人飛行ロボットに代表される航空宇宙システムを主たる対象として、障害不再現現象(Not-found-fault)や誤検知などの不確定要因に対して頑強なシステム状態監視フレームワークを確立することである。小さな不具合が甚大な損害を引き起こし得る航空宇宙システムでは、システムの健康状態を監視し異常兆候を迅速に検知し解決する技術が必須である。航空宇宙分野のための頑強なシステム健...

【工学】総合工学：航空宇宙工学／深層学習を含む研究件

❏形状可変機能を有する再構成宇宙システムの設計法とその先進的な姿勢制御法の実証研究(17H01349)

【キーワード】可変形状機能 / 宇宙システム / 可変形状姿勢軌道制御 / 軽量高剛性伸展ブーム / 収納・展開機構 (他19件)

【概要】可変形状姿勢制御衛星のEMの開発を実施してFM開発に移行できた。本衛星は2021年度に軌道上打上予定である。可変形状姿勢制御のために、構造最適化、磁気トルカ・RW併用姿勢制御、太陽発電性能、熱制御、通信干渉への影響などを解明し、可変形状ソーラーセイルのEML間遷移や火星軌道への設計解を見出し、軌道姿勢制御への有用性を示した。波型閉断面形状構造の展開特性等を解明する一方、3グラム可視光カメラによる軌...

【工学】総合工学：可視光カメラ姿勢センサー／深層学習を含む研究件

❏形状可変機能を有する再構成宇宙システムの設計法とその先進的な姿勢制御法の実証研究(17H01349)

【キーワード】可変形状機能 / 宇宙システム / 可変形状姿勢軌道制御 / 軽量高剛性伸展ブーム / 収納・展開機構 (他19件)

【概要】可変形状姿勢制御衛星のEMの開発を実施してFM開発に移行できた。本衛星は2021年度に軌道上打上予定である。可変形状姿勢制御のために、構造最適化、磁気トルカ・RW併用姿勢制御、太陽発電性能、熱制御、通信干渉への影響などを解明し、可変形状ソーラーセイルのEML間遷移や火星軌道への設計解を見出し、軌道姿勢制御への有用性を示した。波型閉断面形状構造の展開特性等を解明する一方、3グラム可視光カメラによる軌...

【工学】総合工学：可変形状機能／深層学習を含む研究件

❏形状可変機能を有する再構成宇宙システムの設計法とその先進的な姿勢制御法の実証研究(17H01349)

【キーワード】可変形状機能 / 宇宙システム / 可変形状姿勢軌道制御 / 軽量高剛性伸展ブーム / 収納・展開機構 (他19件)

【概要】可変形状姿勢制御衛星のEMの開発を実施してFM開発に移行できた。本衛星は2021年度に軌道上打上予定である。可変形状姿勢制御のために、構造最適化、磁気トルカ・RW併用姿勢制御、太陽発電性能、熱制御、通信干渉への影響などを解明し、可変形状ソーラーセイルのEML間遷移や火星軌道への設計解を見出し、軌道姿勢制御への有用性を示した。波型閉断面形状構造の展開特性等を解明する一方、3グラム可視光カメラによる軌...

【工学】総合工学：可変形状機能超小型衛星／深層学習を含む研究件

❏形状可変機能を有する再構成宇宙システムの設計法とその先進的な姿勢制御法の実証研究(17H01349)

【キーワード】可変形状機能 / 宇宙システム / 可変形状姿勢軌道制御 / 軽量高剛性伸展ブーム / 収納・展開機構 (他19件)

【概要】可変形状姿勢制御衛星のEMの開発を実施してFM開発に移行できた。本衛星は2021年度に軌道上打上予定である。可変形状姿勢制御のために、構造最適化、磁気トルカ・RW併用姿勢制御、太陽発電性能、熱制御、通信干渉への影響などを解明し、可変形状ソーラーセイルのEML間遷移や火星軌道への設計解を見出し、軌道姿勢制御への有用性を示した。波型閉断面形状構造の展開特性等を解明する一方、3グラム可視光カメラによる軌...

【工学】総合工学：可変形状姿勢軌道制御／深層学習を含む研究件

❏形状可変機能を有する再構成宇宙システムの設計法とその先進的な姿勢制御法の実証研究(17H01349)

【キーワード】可変形状機能 / 宇宙システム / 可変形状姿勢軌道制御 / 軽量高剛性伸展ブーム / 収納・展開機構 (他19件)

【概要】可変形状姿勢制御衛星のEMの開発を実施してFM開発に移行できた。本衛星は2021年度に軌道上打上予定である。可変形状姿勢制御のために、構造最適化、磁気トルカ・RW併用姿勢制御、太陽発電性能、熱制御、通信干渉への影響などを解明し、可変形状ソーラーセイルのEML間遷移や火星軌道への設計解を見出し、軌道姿勢制御への有用性を示した。波型閉断面形状構造の展開特性等を解明する一方、3グラム可視光カメラによる軌...

【工学】総合工学：数値解析／深層学習を含む研究件

❏構造保存的数値計算法の概念に基づく最適化・深層学習手法の新展開(21H03452)

【研究代表者】松尾宇泰東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 教授 (90293670)

【キーワード】数値解析 / 深層学習 / 最適化

【キーワード】深層学習 / 数値解析的アプローチ / ニューラルネットワーク / 数値解析 / 微分方程式 (他7件)

【概要】申請計画書にあるように本研究計画は数値微分方程式班と関数近似・数値積分班の２つの作業班を軸とし，それに俯瞰・統合班および深層学習協力者を加えて全体を構成するものであり，そしていくつかのフェーズからなるものである．そして第１フェーズは統合班の指揮の下，各班で以下の実験的研究を行う予定であった．まず，数値微分方程式班は「微分方程式の数値解法に基づく実験的DNN構築」を標語として計画を構成していた．こ...

【キーワード】ディープラーニング / 数値解析 / 機械学習 / マルチスケール / 数値シミュレーション (他11件)

【概要】本研究目的は，人工ニューラルネットワーク（ANN）とマルチスケール解析手法を融合した全く新しい数値シミュレーション法を開発することである．本手法が確立されれば，従来手法と同様の高精度解をより低コストに算出することが期待できる上，適用に制約がなく原理上あらゆる物理現象の解析が可能となる．平成29年度は，提案法に用いるANNとして，画像認識能力に優れている畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を導...

【工学】総合工学：構造解析／深層学習を含む研究件

【キーワード】深層学習 / カーネル法 / 汎化誤差解析 / ノンパラメトリック統計 / モデル圧縮 (他14件)

【概要】深層学習は現在機械学習でも中心的な役割を果たしており，多くのタスクで高い性能を示している．一方で，その原理への理論的理解は進んでおらず，ブラックボックス化しているのが研究開始当初の状況であった．その状況を改善するために，本研究では深層学習の原理解明に関して以下の研究成果を得た．(1) カーネル法的視点による深層学習の圧縮型汎化誤差解析，(2) 統計自由度による最適なモデル構造の探索とモデル圧縮への...

【工学】総合工学：シミュレーション／深層学習を含む研究件

❏小区分32010:基礎物理化学関連(0)

【概要】本研究ではがんの多様な進化様式を統一的に記述するシミュレーションモデルを構築、スーパーコンピューターを活用した超並列シミュレーション及びパラメータ感度分析を通じてがんの腫瘍内不均一性(ITH)生成機構の探索を行なった。その結果、いくつかの興味深い知見が引き出せた。例えば高い変異率は中立進化によって広範なITHを形成するが、がん幹細胞階層は見かけの変異率を高めることも同様に中立なITHの形成に寄与す...

【キーワード】自動運転 / ミクロ交通流シミュレーション / 深層学習 / 強化学習 / 車線変更 (他16件)

【概要】本研究は，将来的なコネクティッド車両や自動走行車両（CA車両）の普及を想定し，交通管制側からCA車両の挙動を介入的に制御することで，渋滞発生の緩和，ショックウェーブの解消，それに伴う事故防止のための交通流マネジメント手法に関わる諸要素の理論構築を行う．とりわけ，従来の研究では考慮されていなかった車線変更を含むCA車両と一般車両の相互作用や，現実的なリアルタイムデータ取得環境を考慮した上で，ロバスト...

【キーワード】分子動力学 / 機械学習 / シミュレーション / 分子動力学シミュレーション / 古典力学 (他11件)

【概要】機械学習技術の発展により、人工知能は画像認識やチェスや囲碁などの分野において人間の知能を凌駕するようになってきた。近年、AlphaFoldのような先進的なタンパク質構造予測技術においても、機械学習が中心的な役割を担っている。本研究では、こうした機械学習技術を分子科学に導入することによって、タンパク質間に見られる重要なダイナミクス現象を解き明かしていくことを目指している。これまでの研究で、基本的な...

【工学】総合工学：フーリエ変換／深層学習を含む研究件

【研究代表者】杉本憲治郎早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 次席研究員 (00773483)

【キーワード】スパースフーリエ変換 / 定数時間ガウシアンフィルタ / 定数時間バイラテラルフィルタ / 深層学習 / フーリエ変換 (他8件)

【概要】工学において重要な高速フーリエ変換の発展形であるスパースフーリエ変換の高度化に取り組んだ．またそれに関連してスペクトルスパース性に基づく定数時間フィルタを提案し，計算量と近似精度の両面からの性能向上を実現した．当該研究期間である2016-2017年度での研究業績としての成果は，ジャーナル論文1件，学会発表16件（内訳は国際会議7件，国内会議9件），受賞3件であった．国際会議発表の多くは当該分野で最...

【工学】総合工学：データ同化／深層学習を含む研究件

【キーワード】破壊 / 乾燥亀裂 / 不均一性 / フェーズフィールドモデル / データ同化 (他7件)

【概要】本研究は水と粉体の混合ペーストの乾燥破壊現象において、亀裂の進展に影響する物性値空間不均一性を計測データと数値モデルの比較により定量的に評価するための基盤技術の開発を目的としている。本年度は乾燥破壊実験を昨年度に引き続き継続して実施した。年度途中に利用している実験施設の移動に伴い実験装置を解体する必要が出たため、実験装置の見直しを行ない効率的に実験を行なえるよう装置の整備を実施した。また、本年度か...

【キーワード】自動運転 / ミクロ交通流シミュレーション / 深層学習 / 強化学習 / 車線変更 (他16件)

【概要】本研究は，将来的なコネクティッド車両や自動走行車両（CA車両）の普及を想定し，交通管制側からCA車両の挙動を介入的に制御することで，渋滞発生の緩和，ショックウェーブの解消，それに伴う事故防止のための交通流マネジメント手法に関わる諸要素の理論構築を行う．とりわけ，従来の研究では考慮されていなかった車線変更を含むCA車両と一般車両の相互作用や，現実的なリアルタイムデータ取得環境を考慮した上で，ロバスト...

【工学】総合工学：適応制御／深層学習を含む研究件

【研究代表者】古月敬之早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (50294905)

【キーワード】サポートベクターマシン / ニューラルネットワーク / 機械学習 / 適応制御 / パターン認識 (他8件)

【概要】本研究では、制御系設計などに利用しやすい構造を持つニューラルネットワークモデルを構築し、そのパラメータを推定するための体系的な学習法の確立を行った。具体的に、回帰または分類のための利用しやすい線形構造を有する準線形サポートベクターマシン（SVM）の構築およびそのオンライン学習法の開発を行い、スイッチングが適応制御法や高性能分類器の開発等への応用研究を行った。 ...

【工学】総合工学：マルチスケール解析／深層学習を含む研究件

【キーワード】ディープラーニング / 数値解析 / 機械学習 / マルチスケール / 数値シミュレーション (他11件)

【概要】本研究目的は，人工ニューラルネットワーク（ANN）とマルチスケール解析手法を融合した全く新しい数値シミュレーション法を開発することである．本手法が確立されれば，従来手法と同様の高精度解をより低コストに算出することが期待できる上，適用に制約がなく原理上あらゆる物理現象の解析が可能となる．平成29年度は，提案法に用いるANNとして，画像認識能力に優れている畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を導...

【工学】総合工学：有限要素法／深層学習を含む研究件

【キーワード】電磁界数値解析 / トポロジー最適化 / 磁気特性測定 / 深層学習 / 感度解析 (他18件)

【概要】国内のエネルギーの半分以上が，モータに使用されている．本研究では，「1. モータの高出力化を主眼とした電磁界数値解析とトポロジー最適化を併用した革新的な設計最適化手法の構築」，さらには，「2.設計最適化手法で必要となるモータ鉄芯の磁気特性測定の高速化」を行った．1の研究では，三相交流回路で駆動される永久磁石同期電動機において，電磁界・電気回路の強連成，ロータの回転，鉄芯の磁気非線形性，定常状態にお...

【工学】総合工学：可視化／深層学習を含む研究件

【研究代表者】清水孝一早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授(任期付) (30125322)

【概要】生体内部の構造情報および機能情報を安全な光により三次元的に透視イメージングする医用技術の開発をめざし、新原理を集約した新たな手法を確立するとともに、それを具現化するシステムを開発した。具体的には、次の成果を得た。 (1) 体外への出射光から体内構造を求める逆散乱問題を解決、(2)散乱による光透視像劣化を点拡がり関数の逆畳み込みにより改善、(3)深層学習原理を導入し散乱ボケの問題を解決、(4)生体模...

【総合生物】ゲノム科学：系譜解析／深層学習を含む研究件

【キーワード】着床前胚 / 4Dイメージング / 力学モデル / 系譜解析 / トラッキング (他21件)

【概要】本研究では、哺乳類着床前胚の発生系譜を定量的に解析する手法の構築を目指し、画像解析技術・統計解析技術・シミュレーション技術の構築を行った。画像解析では、胚内の細胞を同定する手法を改良し、最終的にはそこから得られたデータを用いた深層画像解析法の提案を行った。系譜統計解析では、細胞の分裂待ち時間などから細胞の潜在情報を推定する手法を提案した。そして、胚内の細胞における力学的相互作用と発生プロセスの再...

【総合生物】ゲノム科学：核同定／深層学習を含む研究件

【キーワード】着床前胚 / 4Dイメージング / 力学モデル / 系譜解析 / トラッキング (他21件)

【概要】本研究では、哺乳類着床前胚の発生系譜を定量的に解析する手法の構築を目指し、画像解析技術・統計解析技術・シミュレーション技術の構築を行った。画像解析では、胚内の細胞を同定する手法を改良し、最終的にはそこから得られたデータを用いた深層画像解析法の提案を行った。系譜統計解析では、細胞の分裂待ち時間などから細胞の潜在情報を推定する手法を提案した。そして、胚内の細胞における力学的相互作用と発生プロセスの再...

【総合生物】ゲノム科学：再生補助医療／深層学習を含む研究件

【キーワード】着床前胚 / 4Dイメージング / 力学モデル / 系譜解析 / トラッキング (他21件)

【概要】本研究では、哺乳類着床前胚の発生系譜を定量的に解析する手法の構築を目指し、画像解析技術・統計解析技術・シミュレーション技術の構築を行った。画像解析では、胚内の細胞を同定する手法を改良し、最終的にはそこから得られたデータを用いた深層画像解析法の提案を行った。系譜統計解析では、細胞の分裂待ち時間などから細胞の潜在情報を推定する手法を提案した。そして、胚内の細胞における力学的相互作用と発生プロセスの再...

【総合生物】ゲノム科学：着床前杯／深層学習を含む研究件

【キーワード】着床前胚 / 4Dイメージング / 力学モデル / 系譜解析 / トラッキング (他21件)

【概要】本研究では、哺乳類着床前胚の発生系譜を定量的に解析する手法の構築を目指し、画像解析技術・統計解析技術・シミュレーション技術の構築を行った。画像解析では、胚内の細胞を同定する手法を改良し、最終的にはそこから得られたデータを用いた深層画像解析法の提案を行った。系譜統計解析では、細胞の分裂待ち時間などから細胞の潜在情報を推定する手法を提案した。そして、胚内の細胞における力学的相互作用と発生プロセスの再...

【総合生物】ゲノム科学：着床前胚／深層学習を含む研究件

【キーワード】着床前胚 / 4Dイメージング / 力学モデル / 系譜解析 / トラッキング (他21件)

【概要】本研究では、哺乳類着床前胚の発生系譜を定量的に解析する手法の構築を目指し、画像解析技術・統計解析技術・シミュレーション技術の構築を行った。画像解析では、胚内の細胞を同定する手法を改良し、最終的にはそこから得られたデータを用いた深層画像解析法の提案を行った。系譜統計解析では、細胞の分裂待ち時間などから細胞の潜在情報を推定する手法を提案した。そして、胚内の細胞における力学的相互作用と発生プロセスの再...

【総合生物】ゲノム科学：細胞追跡／深層学習を含む研究件

❏深層学習を用いた細胞追跡アルゴリズムの開発(20H03244)

【研究代表者】舟橋啓慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 教授 (70324548)

【キーワード】画像解析 / 深層学習 / 機械学習 / 細胞系譜 / 細胞追跡

【概要】令和3年度は連続する2つの時刻間の細胞の対応関係1つずつに対してコストの算出を行う学習モデル(1対1モデル)を構築した。研究協力者である近畿大学山縣研究室から提供いただいたマウス胚4次元蛍光顕微鏡画像を入力とし、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて物体の特徴を抽出することでマウス胚(核)の形態的特徴を活用したトラッキングアルゴリズムの開発を行った。細胞核の形状取得には既に当研究室にて実...

【総合生物】ゲノム科学：隠れ状態／深層学習を含む研究件

【キーワード】着床前胚 / 4Dイメージング / 力学モデル / 系譜解析 / トラッキング (他21件)

【概要】本研究では、哺乳類着床前胚の発生系譜を定量的に解析する手法の構築を目指し、画像解析技術・統計解析技術・シミュレーション技術の構築を行った。画像解析では、胚内の細胞を同定する手法を改良し、最終的にはそこから得られたデータを用いた深層画像解析法の提案を行った。系譜統計解析では、細胞の分裂待ち時間などから細胞の潜在情報を推定する手法を提案した。そして、胚内の細胞における力学的相互作用と発生プロセスの再...

【総合生物】ゲノム科学：発生系譜／深層学習を含む研究件

【キーワード】着床前胚 / 4Dイメージング / 力学モデル / 系譜解析 / トラッキング (他21件)

【概要】本研究では、哺乳類着床前胚の発生系譜を定量的に解析する手法の構築を目指し、画像解析技術・統計解析技術・シミュレーション技術の構築を行った。画像解析では、胚内の細胞を同定する手法を改良し、最終的にはそこから得られたデータを用いた深層画像解析法の提案を行った。系譜統計解析では、細胞の分裂待ち時間などから細胞の潜在情報を推定する手法を提案した。そして、胚内の細胞における力学的相互作用と発生プロセスの再...

【総合生物】ゲノム科学：治療予測／深層学習を含む研究件

❏画像変換と深層学習によるマルチオミクス統合解析と病態や薬剤応答機序の解明の方法論(20H03240)

【概要】本研究は、オミクスデータを画像に変換し深層学習に用いる申請者の手法に基づき、マルチオミクス統合解析と画像認識を応用した手法を開発し、実データ解析により、薬剤応答予測などの精度が上がるか、背後にあるオミクスの特徴や構造の抽出が可能か、また薬剤応答予測に必要な方法論は何かを解明することを目的とする。本年度は、データの画像変換と深層学習によるマルチオミクス解析手法を開発する。マルチオミクスは遺伝子発現、...

【総合生物】ゲノム科学：数理工学／深層学習を含む研究件

【キーワード】着床前胚 / 4Dイメージング / 力学モデル / 系譜解析 / トラッキング (他21件)

【概要】本研究では、哺乳類着床前胚の発生系譜を定量的に解析する手法の構築を目指し、画像解析技術・統計解析技術・シミュレーション技術の構築を行った。画像解析では、胚内の細胞を同定する手法を改良し、最終的にはそこから得られたデータを用いた深層画像解析法の提案を行った。系譜統計解析では、細胞の分裂待ち時間などから細胞の潜在情報を推定する手法を提案した。そして、胚内の細胞における力学的相互作用と発生プロセスの再...

【総合生物】ゲノム科学：画像変換／深層学習を含む研究件

❏画像変換と深層学習によるマルチオミクス統合解析と病態や薬剤応答機序の解明の方法論(20H03240)

【概要】本研究は、オミクスデータを画像に変換し深層学習に用いる申請者の手法に基づき、マルチオミクス統合解析と画像認識を応用した手法を開発し、実データ解析により、薬剤応答予測などの精度が上がるか、背後にあるオミクスの特徴や構造の抽出が可能か、また薬剤応答予測に必要な方法論は何かを解明することを目的とする。本年度は、データの画像変換と深層学習によるマルチオミクス解析手法を開発する。マルチオミクスは遺伝子発現、...

❏深層学習と逐次近似法を組み合わせたハイブリッド画像再構成法の開発(19K08093)

【研究代表者】尾崎翔弘前大学, 理工学研究科, 助教 (60615326)

【キーワード】深層学習 / 画像再構成 / 画像変換 / モダリティ変換

【概要】本研究では、深層学習とCTの画像再構成法である逐次近似法を組み合わせた手法を研究している。これまでの研究で、逐次近似アルゴリズムに深層ニューラルネットを組み込む作業をすでに完了している。昨年度は、画像生成を行うGeneratorと最適化の正則化項として導入したDiscriminatorの事前学習のため、画像変換に関する研究を行っていた。そこでは、放射線治療に用いられるTomoTherapyに内蔵さ...

【総合生物】生体分子化学：動的構造ライブラリー／深層学習を含む研究件

【キーワード】分子動力学 / 脂肪酸 / 構造固定 / 膜タンパク質 / 化合物ライブラリー (他9件)

【概要】多数のコンフォメーションを取る脂肪酸を動的構造ライブラリーと見なし１つの分子が持つ多様な構造を利用する。分子動力学計算を用い、その中の特定のコンフォメーションを構造固定化した分子を構築し、その構造固定化分子が各受容体に対応する生物活性コンフォメーションである可能性を検証することを目的とする。脂肪酸の代表構造を表すための構造固定化合物(サロゲート)の探索として，化学的な直感でデザインしたサロゲー...

【総合生物】生体分子化学：分子動力学創薬／深層学習を含む研究件

【キーワード】分子動力学 / 脂肪酸 / 構造固定 / 膜タンパク質 / 化合物ライブラリー (他9件)

【概要】多数のコンフォメーションを取る脂肪酸を動的構造ライブラリーと見なし１つの分子が持つ多様な構造を利用する。分子動力学計算を用い、その中の特定のコンフォメーションを構造固定化した分子を構築し、その構造固定化分子が各受容体に対応する生物活性コンフォメーションである可能性を検証することを目的とする。脂肪酸の代表構造を表すための構造固定化合物(サロゲート)の探索として，化学的な直感でデザインしたサロゲー...

【総合生物】生体分子化学：ナノポアシークエンス／深層学習を含む研究件

❏遺伝子変異を考慮しナノポアシーケンスから高精度にメチル化を検出する情報技術の開発(21K12104)

【研究代表者】張耀中東京大学, 医科学研究所, 特任准教授 (60817138)

【キーワード】methylation / nanopore sequencing / deep learning / ナノポアシーケンシング / メチル化 (他7件)

【概要】本研究では、ナノポアシーケンシングから複雑なメチル化プロファイリングを正確に行うために、特定遺伝子型を考慮したディープニューラネットワークによって高精度にメチル化を検出する情報解析技術を構築する。これに関して今年度には、以下三つの研究を進めた。（1）評価用データの収集と学習データを作成した。DNAメチル化の5mCと6mAを中心として、近年発表されたベンチマークデータを網羅的に収集し、分析した。学...

【総合生物】生体分子化学：構造固定／深層学習を含む研究件

【キーワード】分子動力学 / 脂肪酸 / 構造固定 / 膜タンパク質 / 化合物ライブラリー (他9件)

【概要】多数のコンフォメーションを取る脂肪酸を動的構造ライブラリーと見なし１つの分子が持つ多様な構造を利用する。分子動力学計算を用い、その中の特定のコンフォメーションを構造固定化した分子を構築し、その構造固定化分子が各受容体に対応する生物活性コンフォメーションである可能性を検証することを目的とする。脂肪酸の代表構造を表すための構造固定化合物(サロゲート)の探索として，化学的な直感でデザインしたサロゲー...

【総合生物】生体分子化学：メディシナルケミストリー／深層学習を含む研究件

【キーワード】分子動力学 / 脂肪酸 / 構造固定 / 膜タンパク質 / 化合物ライブラリー (他9件)

【概要】多数のコンフォメーションを取る脂肪酸を動的構造ライブラリーと見なし１つの分子が持つ多様な構造を利用する。分子動力学計算を用い、その中の特定のコンフォメーションを構造固定化した分子を構築し、その構造固定化分子が各受容体に対応する生物活性コンフォメーションである可能性を検証することを目的とする。脂肪酸の代表構造を表すための構造固定化合物(サロゲート)の探索として，化学的な直感でデザインしたサロゲー...

【総合生物】生体医工学・生体材料学：学習データセット構築／深層学習を含む研究件

【概要】本研究では、超音波計測や生体電気計測といった簡便な生体計測手法の適用範囲を広げ，様々な疾患の精密な診断に適用可能とする事を目指して、機械学習によるパターン認識を応用することで、生体の持つ不均一性に対してロバストな画像再構成手法の構築に取り組んだ。超音波計測と心電図計測のそれぞれで、数値シミュレーションを用いて大規模な学習データを生成し、計測信号から医用画像を再構成する深層ニューラルネットワークを学...

【総合生物】生体医工学・生体材料学：Bモード画像再構成／深層学習を含む研究件

【概要】本研究では、超音波計測や生体電気計測といった簡便な生体計測手法の適用範囲を広げ，様々な疾患の精密な診断に適用可能とする事を目指して、機械学習によるパターン認識を応用することで、生体の持つ不均一性に対してロバストな画像再構成手法の構築に取り組んだ。超音波計測と心電図計測のそれぞれで、数値シミュレーションを用いて大規模な学習データを生成し、計測信号から医用画像を再構成する深層ニューラルネットワークを学...

【総合生物】生体医工学・生体材料学：医用画像再構成／深層学習を含む研究件

【概要】本研究では、超音波計測や生体電気計測といった簡便な生体計測手法の適用範囲を広げ，様々な疾患の精密な診断に適用可能とする事を目指して、機械学習によるパターン認識を応用することで、生体の持つ不均一性に対してロバストな画像再構成手法の構築に取り組んだ。超音波計測と心電図計測のそれぞれで、数値シミュレーションを用いて大規模な学習データを生成し、計測信号から医用画像を再構成する深層ニューラルネットワークを学...

【総合生物】生体医工学・生体材料学：心臓電極マッピング／深層学習を含む研究件

【概要】本研究では、超音波計測や生体電気計測といった簡便な生体計測手法の適用範囲を広げ，様々な疾患の精密な診断に適用可能とする事を目指して、機械学習によるパターン認識を応用することで、生体の持つ不均一性に対してロバストな画像再構成手法の構築に取り組んだ。超音波計測と心電図計測のそれぞれで、数値シミュレーションを用いて大規模な学習データを生成し、計測信号から医用画像を再構成する深層ニューラルネットワークを学...

【総合生物】生体医工学・生体材料学：心電図計測／深層学習を含む研究件

【概要】本研究では、超音波計測や生体電気計測といった簡便な生体計測手法の適用範囲を広げ，様々な疾患の精密な診断に適用可能とする事を目指して、機械学習によるパターン認識を応用することで、生体の持つ不均一性に対してロバストな画像再構成手法の構築に取り組んだ。超音波計測と心電図計測のそれぞれで、数値シミュレーションを用いて大規模な学習データを生成し、計測信号から医用画像を再構成する深層ニューラルネットワークを学...

【総合生物】生体医工学・生体材料学：膜電位動画再構成／深層学習を含む研究件

【概要】本研究では、超音波計測や生体電気計測といった簡便な生体計測手法の適用範囲を広げ，様々な疾患の精密な診断に適用可能とする事を目指して、機械学習によるパターン認識を応用することで、生体の持つ不均一性に対してロバストな画像再構成手法の構築に取り組んだ。超音波計測と心電図計測のそれぞれで、数値シミュレーションを用いて大規模な学習データを生成し、計測信号から医用画像を再構成する深層ニューラルネットワークを学...

【総合生物】生体医工学・生体材料学：in silico学習／深層学習を含む研究件

【概要】本研究では、超音波計測や生体電気計測といった簡便な生体計測手法の適用範囲を広げ，様々な疾患の精密な診断に適用可能とする事を目指して、機械学習によるパターン認識を応用することで、生体の持つ不均一性に対してロバストな画像再構成手法の構築に取り組んだ。超音波計測と心電図計測のそれぞれで、数値シミュレーションを用いて大規模な学習データを生成し、計測信号から医用画像を再構成する深層ニューラルネットワークを学...

【総合生物】生体医工学・生体材料学：運動視／深層学習を含む研究件

【総合生物】生体医工学・生体材料学：生体計測／深層学習を含む研究件

【キーワード】認知症 / 意思決定支援 / 人工知能 / ヒューマンエージェントインタラクション / ロボティクス (他18件)

【概要】認知症の初期のころは本人の意思が尊重されるが、中期、後期になると本人の理解力、判断能力の低下などから家族が判断するようになり、本人の思いが置き去りになる場合も少なくなかった。こういった問題に対して本研究の目的は、AI、ロボット技術などに基づく人間拡張技術により、認知症の人の意思や感情の表出を支援する研究開発を行った。その上で、技術により人間拡張された認知症者の意思の倫理的・法的・社会的受容性、医療...

【概要】本研究では、超音波計測や生体電気計測といった簡便な生体計測手法の適用範囲を広げ，様々な疾患の精密な診断に適用可能とする事を目指して、機械学習によるパターン認識を応用することで、生体の持つ不均一性に対してロバストな画像再構成手法の構築に取り組んだ。超音波計測と心電図計測のそれぞれで、数値シミュレーションを用いて大規模な学習データを生成し、計測信号から医用画像を再構成する深層ニューラルネットワークを学...

【総合生物】生体医工学・生体材料学：定量生物学／深層学習を含む研究件

【キーワード】着床前胚 / 4Dイメージング / 力学モデル / 系譜解析 / トラッキング (他21件)

【概要】本研究では、哺乳類着床前胚の発生系譜を定量的に解析する手法の構築を目指し、画像解析技術・統計解析技術・シミュレーション技術の構築を行った。画像解析では、胚内の細胞を同定する手法を改良し、最終的にはそこから得られたデータを用いた深層画像解析法の提案を行った。系譜統計解析では、細胞の分裂待ち時間などから細胞の潜在情報を推定する手法を提案した。そして、胚内の細胞における力学的相互作用と発生プロセスの再...

【総合生物】生体医工学・生体材料学：ゲノムアセンブリ／深層学習を含む研究件

【研究代表者】三森隆広国立研究開発法人理化学研究所, 革新知能統合研究センター, 研究員 (40760161)

【キーワード】ゲノム / コピー数変異 / 次世代シークエンサ / マイクロアレイ / 機械学習 (他11件)

【概要】ヒトゲノムのコピー数変異 (CNV) は大規模な配列の多様性を与える変異であり、薬剤代謝酵素を含む重要な遺伝子の発現量の個人差や、様々な疾患のリスクに関係していることが知られている。次世代シークエンス技術やマイクロアレイの発展により CNV の個人差を定量できるようになってきたが、これまで配列差を含めた解析は困難であった。本研究では CNV によるゲノム多様性の解明を目指し、長鎖型シークエンサを用...

【総合生物】神経科学：超解像技術／深層学習を含む研究件

【キーワード】深層学習 / 適応量子化情報 / 条件付き相互情報量 / 転移学習 / 変調識別器 (他14件)

【概要】本研究では，無線通信路に適した適応量子化及び量子化情報に基づく信号処理設計と，深層学習に基づくパラメータ最適化・入力推定を用いた超大容量・超低遅延・超低消費電力無線通信の実現を目指す．２０２１年度は，例えば複数の無線通信システムが混在するcognitive環境において，通信システムの変調方式を特定する深層学習に基づく軽量の変調識別器を設計した．計算機シミュレーションに基づく評価の結果，提案法は軽...

【総合生物】神経科学：ChIPシークエンス／深層学習を含む研究件

❏婦人科悪性腫瘍における深層学習を利用したクロマチン3次元構造のマルチモーダル解析(20H03820)

【キーワード】子宮肉腫 / 卵巣癌 / ChIP-seq / ATAC-seq / エピゲノム (他13件)

【概要】主に以下の2つの研究計画について行った。①子宮体癌におけるヒストンメチル化PRMT6の関わりについて。以下の知見を得ている。（a)子宮体癌細胞株においてPRMT6の発現抑制はH3K27acを介してインターフェロンを誘導し, アポトーシスに導く.(b)子宮体癌細胞株において, PRMT6はH3K27acを介してがんに関連する複数の転写因子を調節している.(c)PRMT6の発現抑制により8,145個の...

【総合生物】神経科学：4Dイメージング／深層学習を含む研究件

【キーワード】着床前胚 / 4Dイメージング / 力学モデル / 系譜解析 / トラッキング (他21件)

【概要】本研究では、哺乳類着床前胚の発生系譜を定量的に解析する手法の構築を目指し、画像解析技術・統計解析技術・シミュレーション技術の構築を行った。画像解析では、胚内の細胞を同定する手法を改良し、最終的にはそこから得られたデータを用いた深層画像解析法の提案を行った。系譜統計解析では、細胞の分裂待ち時間などから細胞の潜在情報を推定する手法を提案した。そして、胚内の細胞における力学的相互作用と発生プロセスの再...

【総合生物】神経科学：リボソーム／深層学習を含む研究件

【キーワード】lncRNA / ノンコーディングRNA / RNA修飾 / RNA構造 / リピート要素 (他19件)

【概要】タンパク質に翻訳されずにRNA自体が機能を有する長鎖ノンコーディングRNA（lncRNA）の機能を明らかにするために，RNAの配列・構造・修飾・生体高分子との相互作用などの「機能エレメント」に着目し情報学的な観点から多くの研究を行った．例えば，ジャンクだと考えられていたリピート配列がlncRNAの組織特異的な発現に寄与していたり，タンパク質やDNAとの相互作用に寄与していることを明らかにすることに...

【総合生物】神経科学：オプトジェネティクス／深層学習を含む研究件

【概要】脳の活動伝搬経路を、全脳の神経活動から推測し、伝播経路に規則や特徴が存在するか解明することを本研究では試みた。具体的には脳活動の開始部位と終着部位とが明確な場合に、その間の脳回路を神経活動が並列にあるいは直列に伝播するのかといった伝搬経路の性質を明らかにすることを目指した。このためにfMRI計測データ（麻酔下マウスの海馬を光遺伝学的に刺激した時の応答を計測したデータ；Takata et al. 2...

【総合生物】神経科学：機能イメージング／深層学習を含む研究件

【研究代表者】清水孝一早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授(任期付) (30125322)

【概要】生体内部の構造情報および機能情報を安全な光により三次元的に透視イメージングする医用技術の開発をめざし、新原理を集約した新たな手法を確立するとともに、それを具現化するシステムを開発した。具体的には、次の成果を得た。 (1) 体外への出射光から体内構造を求める逆散乱問題を解決、(2)散乱による光透視像劣化を点拡がり関数の逆畳み込みにより改善、(3)深層学習原理を導入し散乱ボケの問題を解決、(4)生体模...

【総合生物】神経科学：モデル化とシミュレーション／深層学習を含む研究件

【キーワード】着床前胚 / 4Dイメージング / 力学モデル / 系譜解析 / トラッキング (他21件)

【概要】本研究では、哺乳類着床前胚の発生系譜を定量的に解析する手法の構築を目指し、画像解析技術・統計解析技術・シミュレーション技術の構築を行った。画像解析では、胚内の細胞を同定する手法を改良し、最終的にはそこから得られたデータを用いた深層画像解析法の提案を行った。系譜統計解析では、細胞の分裂待ち時間などから細胞の潜在情報を推定する手法を提案した。そして、胚内の細胞における力学的相互作用と発生プロセスの再...

【総合生物】実験動物学：トランスポゾン／深層学習を含む研究件

【キーワード】lncRNA / ノンコーディングRNA / RNA修飾 / RNA構造 / リピート要素 (他19件)

【概要】タンパク質に翻訳されずにRNA自体が機能を有する長鎖ノンコーディングRNA（lncRNA）の機能を明らかにするために，RNAの配列・構造・修飾・生体高分子との相互作用などの「機能エレメント」に着目し情報学的な観点から多くの研究を行った．例えば，ジャンクだと考えられていたリピート配列がlncRNAの組織特異的な発現に寄与していたり，タンパク質やDNAとの相互作用に寄与していることを明らかにすることに...

【農学】農芸化学：マッピング／深層学習を含む研究件

【概要】新型コロナにより発展途上国の都市地価データの収集に大きな障害が生じたため、都市環境を衛星画像から詳細に取得するための衛星画像の解析技術の高度化に焦点をあて、国内での地価データ等と関連を明らかにした。高分解能画像による建物の抽出や変化検出技術の高度化し、さらにフリーの中分解能衛星画像を主に利用して住環境劣悪地域（地価が顕著に安い地域）を自動抽出する技術を開発した。これらの方法は大幅な精度向上を達成で...

【農学】農芸化学：抗老化／深層学習を含む研究件

【キーワード】血管老化 / 細胞老化 / 人工知能 / 畳み込みニューラルネットワーク / 新規評価指標 (他12件)

【農学】生産環境農学：物体識別／深層学習を含む研究件

【概要】ハスは、花托と呼ばれる花の中心部分が発熱し、約4日間の開花中30～37度の間に維持される恒温性という機能を持つ。本研究は、東京大学附属生態調和農学機構のハス見本園において複数の品種のハス花を対象に花托の発熱パターンを調べ品種間での形態的及び遺伝的変異を利用して、目的①「ハス花の発熱が訪花昆虫を誘引し結実率を高める」という仮説の検証及び目的②ハス花の発熱・恒温性に関連する遺伝子の同定を行っている。目...

【農学】生産環境農学：送粉生態系／深層学習を含む研究件

【概要】ハスは、花托と呼ばれる花の中心部分が発熱し、約4日間の開花中30～37度の間に維持される恒温性という機能を持つ。本研究は、東京大学附属生態調和農学機構のハス見本園において複数の品種のハス花を対象に花托の発熱パターンを調べ品種間での形態的及び遺伝的変異を利用して、目的①「ハス花の発熱が訪花昆虫を誘引し結実率を高める」という仮説の検証及び目的②ハス花の発熱・恒温性に関連する遺伝子の同定を行っている。目...

【農学】生産環境農学：訪花昆虫／深層学習を含む研究件

【概要】ハスは、花托と呼ばれる花の中心部分が発熱し、約4日間の開花中30～37度の間に維持される恒温性という機能を持つ。本研究は、東京大学附属生態調和農学機構のハス見本園において複数の品種のハス花を対象に花托の発熱パターンを調べ品種間での形態的及び遺伝的変異を利用して、目的①「ハス花の発熱が訪花昆虫を誘引し結実率を高める」という仮説の検証及び目的②ハス花の発熱・恒温性に関連する遺伝子の同定を行っている。目...

【農学】生産環境農学：発熱メカニズム／深層学習を含む研究件

【概要】ハスは、花托と呼ばれる花の中心部分が発熱し、約4日間の開花中30～37度の間に維持される恒温性という機能を持つ。本研究は、東京大学附属生態調和農学機構のハス見本園において複数の品種のハス花を対象に花托の発熱パターンを調べ品種間での形態的及び遺伝的変異を利用して、目的①「ハス花の発熱が訪花昆虫を誘引し結実率を高める」という仮説の検証及び目的②ハス花の発熱・恒温性に関連する遺伝子の同定を行っている。目...

【農学】生産環境農学：恒温植物／深層学習を含む研究件

【概要】ハスは、花托と呼ばれる花の中心部分が発熱し、約4日間の開花中30～37度の間に維持される恒温性という機能を持つ。本研究は、東京大学附属生態調和農学機構のハス見本園において複数の品種のハス花を対象に花托の発熱パターンを調べ品種間での形態的及び遺伝的変異を利用して、目的①「ハス花の発熱が訪花昆虫を誘引し結実率を高める」という仮説の検証及び目的②ハス花の発熱・恒温性に関連する遺伝子の同定を行っている。目...

【農学】生産環境農学：花の発熱／深層学習を含む研究件

【概要】ハスは、花托と呼ばれる花の中心部分が発熱し、約4日間の開花中30～37度の間に維持される恒温性という機能を持つ。本研究は、東京大学附属生態調和農学機構のハス見本園において複数の品種のハス花を対象に花托の発熱パターンを調べ品種間での形態的及び遺伝的変異を利用して、目的①「ハス花の発熱が訪花昆虫を誘引し結実率を高める」という仮説の検証及び目的②ハス花の発熱・恒温性に関連する遺伝子の同定を行っている。目...

【農学】生産環境農学：花托／深層学習を含む研究件

【概要】ハスは、花托と呼ばれる花の中心部分が発熱し、約4日間の開花中30～37度の間に維持される恒温性という機能を持つ。本研究は、東京大学附属生態調和農学機構のハス見本園において複数の品種のハス花を対象に花托の発熱パターンを調べ品種間での形態的及び遺伝的変異を利用して、目的①「ハス花の発熱が訪花昆虫を誘引し結実率を高める」という仮説の検証及び目的②ハス花の発熱・恒温性に関連する遺伝子の同定を行っている。目...

【農学】社会経済農学：点群画像／深層学習を含む研究件

【概要】前年度に準備を行った上空と地上のライダーデータについては、互いの位置合わせを進め、対応する樹冠内部の位置合わせを行った。そのもとに、ビームの対象樹への照射状況や樹冠内部へのビーム浸透度を確認し、上空と地上単独のデータよりも、両者を合わせることで、ビームの浸透度が高くなることが確認された。本検証は、申請者らが開発したΩ指数というビーム到達領域を判別する指数に基づいて行われた。両者を合わせてもカバーで...

【農学】動物生命科学：大腸ポリープ／深層学習を含む研究件

【キーワード】少サンプルで学習 / 深層学習 / 大腸ポリープ / 医用画像 / 支援診断 (他7件)

【概要】症例収集については、以下の課題にいて、症例の収集と分析を再度行われました。１．平坦型病変の検出精度は，隆起型病変の検出精度に比べて有意に低い。２．読影医の経験不足や疲労による病巣の見落とし。平坦型と隆起型病変をそれぞれ25個のデータを用意しました。読影医の経験不足による見落とした症例を収集しました。深層学習を開発とCTCに応用については、前年度で開発した従来の性能を遥かに超える、選択的球状...

【農学】森林圏科学：植生／深層学習を含む研究件

【概要】前年度に準備を行った上空と地上のライダーデータについては、互いの位置合わせを進め、対応する樹冠内部の位置合わせを行った。そのもとに、ビームの対象樹への照射状況や樹冠内部へのビーム浸透度を確認し、上空と地上単独のデータよりも、両者を合わせることで、ビームの浸透度が高くなることが確認された。本検証は、申請者らが開発したΩ指数というビーム到達領域を判別する指数に基づいて行われた。両者を合わせてもカバーで...

【農学】森林圏科学：衛星画像／深層学習を含む研究件

【概要】新型コロナにより発展途上国の都市地価データの収集に大きな障害が生じたため、都市環境を衛星画像から詳細に取得するための衛星画像の解析技術の高度化に焦点をあて、国内での地価データ等と関連を明らかにした。高分解能画像による建物の抽出や変化検出技術の高度化し、さらにフリーの中分解能衛星画像を主に利用して住環境劣悪地域（地価が顕著に安い地域）を自動抽出する技術を開発した。これらの方法は大幅な精度向上を達成で...

【農学】森林圏科学：共生／深層学習を含む研究件

❏クラウド側とエッジ側機器の動的な協調に基づく自律分散共進化AI基盤技術の研究開発(19H04099)

【概要】エッジノードとクラウドサーバとの間で協調しながら深層学習モデルを随時アップデートするためには、継続的な学習が必要となる。そこで2021年度は継続学習の代表的な手法であるリプレイ技術に着目した。継続学習では、例えば物体検出タスクにおいて、検出対象クラスが時間の経過とともに増加していく時、過去に学習したモデルを生かしながら新たに加わるクラスを学習する。リプレイ技術では過去に用いた学習データの一部を保存...

【農学】森林圏科学：土壌／深層学習を含む研究件

【研究代表者】岩橋純子国土地理院(地理地殻活動研究センター), その他部局等, 主任研究官 (90391698)

【概要】本研究では、数値標高モデル（DEM）を用いて計算した地形量（傾斜などの物理量）を使って、同じような形、すなわち似た性質を持つ斜面をゾーニングした地図データを作成した。水文分析を用いた新たなパラメータを導入して、従来の先行研究では捉えられなかった平野部の微高地の抽出に成功した他、集水域の既存データベースとの結合を行い上流下流の情報を追加できるデータを作成した。パラメータの導入には至らなかったものの深...

【農学】森林圏科学：樹木／深層学習を含む研究件

【概要】前年度に準備を行った上空と地上のライダーデータについては、互いの位置合わせを進め、対応する樹冠内部の位置合わせを行った。そのもとに、ビームの対象樹への照射状況や樹冠内部へのビーム浸透度を確認し、上空と地上単独のデータよりも、両者を合わせることで、ビームの浸透度が高くなることが確認された。本検証は、申請者らが開発したΩ指数というビーム到達領域を判別する指数に基づいて行われた。両者を合わせてもカバーで...

【医歯薬学】基礎医学：特徴量解析／深層学習を含む研究件

【キーワード】レディオミクス解析 / 画質改善 / 機械学習 / 深層学習 / 医学物理 (他11件)

【概要】本研究はレディオミクス解析により、治療計画CT画像、線量分布、治療中CBCT画像等の医用画像が含む画像特徴量から、治療の奏効や予後を高精度に推定する新たなパターン認識システムを開発することを目的とした。特徴量を高精度に抽出する上で、医用画像の画質改善は必須の要素技術である。画像特徴量を抽出する際の前処理として、深層学習を用いてCBCTを画質改善する手法を構築した。また腫瘍の輪郭が画像特徴量に与える...

【医歯薬学】基礎医学：レディオミクス解析／深層学習を含む研究件

【キーワード】レディオミクス解析 / 画質改善 / 機械学習 / 深層学習 / 医学物理 (他11件)

【概要】本研究はレディオミクス解析により、治療計画CT画像、線量分布、治療中CBCT画像等の医用画像が含む画像特徴量から、治療の奏効や予後を高精度に推定する新たなパターン認識システムを開発することを目的とした。特徴量を高精度に抽出する上で、医用画像の画質改善は必須の要素技術である。画像特徴量を抽出する際の前処理として、深層学習を用いてCBCTを画質改善する手法を構築した。また腫瘍の輪郭が画像特徴量に与える...

【医歯薬学】基礎医学：NDBデータ／深層学習を含む研究件

【キーワード】大規模医療データベース / NDB / 介護レセプト / 深層学習 / データフュージョン (他21件)

【概要】大規模医療データの二次利用はその重要度を増している。本研究の目的は、NDBを解析して疫学研究を実施する事、そして、NDBと他のデータベーを連携して解析する事である。 NDBを用いた研究を実施するうえで、そのデータ構造が複雑であるという課題があった。そこで、本研究では研究者が利用しやすいデータ構造の定義と、NDBから研究データを抽出変換するシステムを独自に開発し、疫学研究を行った。さらに近年注目され...

【医歯薬学】基礎医学：健診データ／深層学習を含む研究件

【キーワード】大規模医療データベース / NDB / 介護レセプト / 深層学習 / データフュージョン (他21件)

【概要】大規模医療データの二次利用はその重要度を増している。本研究の目的は、NDBを解析して疫学研究を実施する事、そして、NDBと他のデータベーを連携して解析する事である。 NDBを用いた研究を実施するうえで、そのデータ構造が複雑であるという課題があった。そこで、本研究では研究者が利用しやすいデータ構造の定義と、NDBから研究データを抽出変換するシステムを独自に開発し、疫学研究を行った。さらに近年注目され...

【医歯薬学】基礎医学：大規模医療データベース／深層学習を含む研究件

【キーワード】大規模医療データベース / NDB / 介護レセプト / 深層学習 / データフュージョン (他21件)

【概要】大規模医療データの二次利用はその重要度を増している。本研究の目的は、NDBを解析して疫学研究を実施する事、そして、NDBと他のデータベーを連携して解析する事である。 NDBを用いた研究を実施するうえで、そのデータ構造が複雑であるという課題があった。そこで、本研究では研究者が利用しやすいデータ構造の定義と、NDBから研究データを抽出変換するシステムを独自に開発し、疫学研究を行った。さらに近年注目され...

【医歯薬学】基礎医学：大規模医療介護データ／深層学習を含む研究件

【キーワード】大規模医療データベース / NDB / 介護レセプト / 深層学習 / データフュージョン (他21件)

【概要】大規模医療データの二次利用はその重要度を増している。本研究の目的は、NDBを解析して疫学研究を実施する事、そして、NDBと他のデータベーを連携して解析する事である。 NDBを用いた研究を実施するうえで、そのデータ構造が複雑であるという課題があった。そこで、本研究では研究者が利用しやすいデータ構造の定義と、NDBから研究データを抽出変換するシステムを独自に開発し、疫学研究を行った。さらに近年注目され...

【医歯薬学】基礎医学：介護データ／深層学習を含む研究件

【キーワード】大規模医療データベース / NDB / 介護レセプト / 深層学習 / データフュージョン (他21件)

【概要】大規模医療データの二次利用はその重要度を増している。本研究の目的は、NDBを解析して疫学研究を実施する事、そして、NDBと他のデータベーを連携して解析する事である。 NDBを用いた研究を実施するうえで、そのデータ構造が複雑であるという課題があった。そこで、本研究では研究者が利用しやすいデータ構造の定義と、NDBから研究データを抽出変換するシステムを独自に開発し、疫学研究を行った。さらに近年注目され...

【医歯薬学】基礎医学：介護レセプト／深層学習を含む研究件

【キーワード】大規模医療データベース / NDB / 介護レセプト / 深層学習 / データフュージョン (他21件)

【概要】大規模医療データの二次利用はその重要度を増している。本研究の目的は、NDBを解析して疫学研究を実施する事、そして、NDBと他のデータベーを連携して解析する事である。 NDBを用いた研究を実施するうえで、そのデータ構造が複雑であるという課題があった。そこで、本研究では研究者が利用しやすいデータ構造の定義と、NDBから研究データを抽出変換するシステムを独自に開発し、疫学研究を行った。さらに近年注目され...

【医歯薬学】基礎医学：薬剤／深層学習を含む研究件

【キーワード】分散表現 / オントロジー / ナレッジグラフ / 自然言語処理 / 疾患 (他11件)

【概要】本研究は、専門家が作成したオントロジー（用語とそれらの関係）と、テキストから自動生成した分散表現（多次元ベクトル）を相補的に活用し、その結果を用いた新たな推論技術の開発を目的としている。これまでに、テストケースとなる分野を検討し、「がん」と「アルツハイマー」に選定した。それらの分野でのテキストデータ、オントロジーデータ、およびデータベース（主に知識を表現できるもの）を扱う。現在、分散表現の獲得方...

【医歯薬学】基礎医学：スプライス異常／深層学習を含む研究件

【キーワード】人工知能 / スプライス異常 / RT-PCR / エクソーム解析 / RNA-Seq (他7件)

【概要】小児期発症の希少難治性神経疾患は遺伝性が高い。私たちは1000家系以上でエクソーム解析を行い、多数の原因遺伝子を明らかにしてきたが、全ゲノム解析でも原因同定率は60%程度であり、新たな解析方法の開発が求められている。エクソーム解析では原因が不明であった脳形成異常例に、人工知能(AI)技術を用いたスプライス部位の予測アルゴリズムSpliceAIを用いて解析したところ、劣性遺伝の小頭症3家系6名に共通...

【医歯薬学】基礎医学：高速3次元フローイメージャー／深層学習を含む研究件

【キーワード】パーキンソン病 / 深層学習 / iPS細胞 / 機械学習 / 高速3Dフローイメージャー

【概要】パーキンソン病症例の9割を占める孤発性症例は臨床症状からもその原因が多様な集団と予測され、疾患修飾治療法の開発にはその層別化が必須と考えられる。申請者は孤発性症例の患者iPS細胞表現型を遺伝性症例と比較しながら解析し、その表現型から分類することができれば最適な治療の開発につながると考え研究を進めてきた。しかしながら通常の統計解析手法では細胞表現型のデータから孤発性症例を層別化することが困難であった...

【医歯薬学】基礎医学：発ガンドライバー遺伝子／深層学習を含む研究件

❏深層学習による疾患の超早期発見を可能にする病態発症前モデルの大規模スクリーニング(17KT0049)

【キーワード】癌ドライバー遺伝子 / CRISPR-Cas9システム / ネッタイツメガエル / 腫瘍形成 / CRISPR-Cas9 (他11件)

【概要】近年の研究から、腫瘍形成頻度は複数の遺伝子変異の蓄積により上昇することが分かってきたが、明らかになっている具体的な遺伝子セットはまだまだ少ない。本研究では、ネッタイツメガエルを用い、CRISPR-Cas9系による複数遺伝子同時ノックダウン、更には腫瘍形成個体における遺伝子発現プロファイルを解析することで、新規癌ドライバー遺伝子セットを網羅的に見出すことを目指した。その結果、腫瘍形成アッセイ系が確立...

【医歯薬学】基礎医学：がんドライバー遺伝子／深層学習を含む研究件

❏深層学習による疾患の超早期発見を可能にする病態発症前モデルの大規模スクリーニング(17KT0049)

【キーワード】癌ドライバー遺伝子 / CRISPR-Cas9システム / ネッタイツメガエル / 腫瘍形成 / CRISPR-Cas9 (他11件)

【概要】近年の研究から、腫瘍形成頻度は複数の遺伝子変異の蓄積により上昇することが分かってきたが、明らかになっている具体的な遺伝子セットはまだまだ少ない。本研究では、ネッタイツメガエルを用い、CRISPR-Cas9系による複数遺伝子同時ノックダウン、更には腫瘍形成個体における遺伝子発現プロファイルを解析することで、新規癌ドライバー遺伝子セットを網羅的に見出すことを目指した。その結果、腫瘍形成アッセイ系が確立...

【医歯薬学】基礎医学：がん形成／深層学習を含む研究件

❏深層学習による疾患の超早期発見を可能にする病態発症前モデルの大規模スクリーニング(17KT0049)

【キーワード】癌ドライバー遺伝子 / CRISPR-Cas9システム / ネッタイツメガエル / 腫瘍形成 / CRISPR-Cas9 (他11件)

【概要】近年の研究から、腫瘍形成頻度は複数の遺伝子変異の蓄積により上昇することが分かってきたが、明らかになっている具体的な遺伝子セットはまだまだ少ない。本研究では、ネッタイツメガエルを用い、CRISPR-Cas9系による複数遺伝子同時ノックダウン、更には腫瘍形成個体における遺伝子発現プロファイルを解析することで、新規癌ドライバー遺伝子セットを網羅的に見出すことを目指した。その結果、腫瘍形成アッセイ系が確立...

【医歯薬学】境界医学：筋肉セグメンテーション／深層学習を含む研究件

【キーワード】人工知能 / 自動手術計画 / 手術シミュレーション / 深層学習 / 人工関節 (他11件)

【概要】1.過去症例DBについて以下を進めた。 (1)臨床情報DBについて、インプラント機種別の整備を行った。(2)解剖情報DBについて、学習（正解）データ拡充に向けて、筋肉自動認識結果を修正することで大幅に正解データ作成時間の短縮が行えることを確認し、100例以上の正解データ追加の見通しを得た。 2. 患者解剖の自動認識ツールについて以下を進めた。(1)術前CT画像からの筋骨格認識を「骨盤から膝まで」を...

【医歯薬学】境界医学：リザバーコンピューティング／深層学習を含む研究件

【キーワード】リザバーコンピューティング / 深層学習 / ニューラルネットワーク / ダイナミカルシステム / 波動カオス (他10件)

【概要】本研究の目的の一つは，柔軟で高度な並列分散処理機能を光の物理現象に担わせることで認識・予測処理を高効率かつ高速に実行する光情報処理系を提案・実証することである。昨年度，光による仮想的な空間連続的ニューラルネット（光ニューラルフィールド）の概念を導入し，光ニューラルフィールドを生成するシリコンチップを製作した。これにより光ニューラルフィールドによる大容量のリザバー計算が可能となった。今年度は，カオス...

【医歯薬学】境界医学：金属アーチファクト削減／深層学習を含む研究件

【キーワード】人工知能 / 自動手術計画 / 手術シミュレーション / 深層学習 / 人工関節 (他11件)

【概要】1.過去症例DBについて以下を進めた。 (1)臨床情報DBについて、インプラント機種別の整備を行った。(2)解剖情報DBについて、学習（正解）データ拡充に向けて、筋肉自動認識結果を修正することで大幅に正解データ作成時間の短縮が行えることを確認し、100例以上の正解データ追加の見通しを得た。 2. 患者解剖の自動認識ツールについて以下を進めた。(1)術前CT画像からの筋骨格認識を「骨盤から膝まで」を...

【医歯薬学】境界医学：少サンプルで学習／深層学習を含む研究件

【キーワード】少サンプルで学習 / 深層学習 / 大腸ポリープ / 医用画像 / 支援診断 (他7件)

【概要】症例収集については、以下の課題にいて、症例の収集と分析を再度行われました。１．平坦型病変の検出精度は，隆起型病変の検出精度に比べて有意に低い。２．読影医の経験不足や疲労による病巣の見落とし。平坦型と隆起型病変をそれぞれ25個のデータを用意しました。読影医の経験不足による見落とした症例を収集しました。深層学習を開発とCTCに応用については、前年度で開発した従来の性能を遥かに超える、選択的球状...

【医歯薬学】境界医学：CTコロノグラフィー／深層学習を含む研究件

【キーワード】少サンプルで学習 / 深層学習 / 大腸ポリープ / 医用画像 / 支援診断 (他7件)

【概要】症例収集については、以下の課題にいて、症例の収集と分析を再度行われました。１．平坦型病変の検出精度は，隆起型病変の検出精度に比べて有意に低い。２．読影医の経験不足や疲労による病巣の見落とし。平坦型と隆起型病変をそれぞれ25個のデータを用意しました。読影医の経験不足による見落とした症例を収集しました。深層学習を開発とCTCに応用については、前年度で開発した従来の性能を遥かに超える、選択的球状...

【医歯薬学】境界医学：支援診断／深層学習を含む研究件

【キーワード】少サンプルで学習 / 深層学習 / 大腸ポリープ / 医用画像 / 支援診断 (他7件)

【概要】症例収集については、以下の課題にいて、症例の収集と分析を再度行われました。１．平坦型病変の検出精度は，隆起型病変の検出精度に比べて有意に低い。２．読影医の経験不足や疲労による病巣の見落とし。平坦型と隆起型病変をそれぞれ25個のデータを用意しました。読影医の経験不足による見落とした症例を収集しました。深層学習を開発とCTCに応用については、前年度で開発した従来の性能を遥かに超える、選択的球状...

【医歯薬学】境界医学：自動手術計画／深層学習を含む研究件

【キーワード】人工知能 / 自動手術計画 / 手術シミュレーション / 深層学習 / 人工関節 (他11件)

【概要】1.過去症例DBについて以下を進めた。 (1)臨床情報DBについて、インプラント機種別の整備を行った。(2)解剖情報DBについて、学習（正解）データ拡充に向けて、筋肉自動認識結果を修正することで大幅に正解データ作成時間の短縮が行えることを確認し、100例以上の正解データ追加の見通しを得た。 2. 患者解剖の自動認識ツールについて以下を進めた。(1)術前CT画像からの筋骨格認識を「骨盤から膝まで」を...

【医歯薬学】境界医学：大腸がん検診／深層学習を含む研究件

【キーワード】少サンプルで学習 / 深層学習 / 大腸ポリープ / 医用画像 / 支援診断 (他7件)

【概要】症例収集については、以下の課題にいて、症例の収集と分析を再度行われました。１．平坦型病変の検出精度は，隆起型病変の検出精度に比べて有意に低い。２．読影医の経験不足や疲労による病巣の見落とし。平坦型と隆起型病変をそれぞれ25個のデータを用意しました。読影医の経験不足による見落とした症例を収集しました。深層学習を開発とCTCに応用については、前年度で開発した従来の性能を遥かに超える、選択的球状...

【医歯薬学】内科系臨床医学：腫瘍化／深層学習を含む研究件

❏深層学習による疾患の超早期発見を可能にする病態発症前モデルの大規模スクリーニング(17KT0049)

【キーワード】癌ドライバー遺伝子 / CRISPR-Cas9システム / ネッタイツメガエル / 腫瘍形成 / CRISPR-Cas9 (他11件)

【概要】近年の研究から、腫瘍形成頻度は複数の遺伝子変異の蓄積により上昇することが分かってきたが、明らかになっている具体的な遺伝子セットはまだまだ少ない。本研究では、ネッタイツメガエルを用い、CRISPR-Cas9系による複数遺伝子同時ノックダウン、更には腫瘍形成個体における遺伝子発現プロファイルを解析することで、新規癌ドライバー遺伝子セットを網羅的に見出すことを目指した。その結果、腫瘍形成アッセイ系が確立...

【医歯薬学】内科系臨床医学：CTCF ／深層学習を含む研究件

【研究代表者】大里直樹早稲田大学, 理工学術院総合研究所(理工学研究所), 主任研究員 (50509536)

【キーワード】転写制御 / 転写因子 / エンハンサー / クロマチン相互作用 / インシュレータ (他17件)

【概要】ゲノムワイドな遺伝子転写カスケードの解析のために、遺伝子の転写開始点から離れた位置（遠位）のDNAに結合する、転写因子が発現を制御する遺伝子（転写標的遺伝子）を予測する手法を開発した。転写標的遺伝子の予測のために、転写因子のDNA結合の位置と遺伝子の転写開始点の対応関係の基準を評価するための指標を見出した。同じ転写因子の転写標的遺伝子には、似た機能をもつ遺伝子が多く含まれ、遺伝子機能の数を転写標的...

【医歯薬学】内科系臨床医学：lncRNA ／深層学習を含む研究件

【キーワード】lncRNA / ノンコーディングRNA / RNA修飾 / RNA構造 / リピート要素 (他19件)

【概要】タンパク質に翻訳されずにRNA自体が機能を有する長鎖ノンコーディングRNA（lncRNA）の機能を明らかにするために，RNAの配列・構造・修飾・生体高分子との相互作用などの「機能エレメント」に着目し情報学的な観点から多くの研究を行った．例えば，ジャンクだと考えられていたリピート配列がlncRNAの組織特異的な発現に寄与していたり，タンパク質やDNAとの相互作用に寄与していることを明らかにすることに...

【医歯薬学】内科系臨床医学：細胞形態／深層学習を含む研究件

【キーワード】血管老化 / 細胞老化 / 人工知能 / 畳み込みニューラルネットワーク / 新規評価指標 (他12件)

【医歯薬学】内科系臨床医学：Deep-SeSMo ／深層学習を含む研究件

【キーワード】血管老化 / 細胞老化 / 人工知能 / 畳み込みニューラルネットワーク / 新規評価指標 (他12件)

【医歯薬学】内科系臨床医学：新規評価指標／深層学習を含む研究件

【キーワード】血管老化 / 細胞老化 / 人工知能 / 畳み込みニューラルネットワーク / 新規評価指標 (他12件)

【医歯薬学】内科系臨床医学：言語理解／深層学習を含む研究件

【医歯薬学】内科系臨床医学：関連解析／深層学習を含む研究件

【研究代表者】古月敬之早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (50294905)

【概要】本研究では、ディープラーニング技術に基づいた高度な関係性を抽出することができる高性能な合成関係ネットワークの構築と、GPUを用いた並列計算技術によるCNN、LSTM、GANの効率的なディープラーニングアルゴリズムの開発を行い、さらにこれらの技術をベースにしてテキスト文書の特徴抽出・関係分析の手法の開発を行う。これにより金融等のニュースを解析し、Bullet Pointsに基づいた金融等のニュース自...

【医歯薬学】内科系臨床医学：血管老化／深層学習を含む研究件

【キーワード】血管老化 / 細胞老化 / 人工知能 / 畳み込みニューラルネットワーク / 新規評価指標 (他12件)

【医歯薬学】内科系臨床医学：副腎静脈採血／深層学習を含む研究件

❏超選択的副腎静脈支脈採血の普及・成功率上昇のための深層学習を用いた新規AI開発(21K15789)

【研究代表者】田村全慶應義塾大学, 医学部(信濃町), 助教 (50594602)

【キーワード】原発性アルドステロン症 / 副腎静脈採血 / 深層学習 / 人工知能

【概要】原発性アルドステロン症は代表的な二次性高血圧症であり、副腎静脈サンプリングはその治療方針決定において不可欠な検査である。昨今では超選択的な区域別副腎静脈支脈採血によってアルドステロン産生腺腫の局在を明らかにすることにより、副腎部分切除術による機能温存が可能な場合がある。しかし、副腎静脈サンプリングは難易度が高く、また区域別副腎静脈支脈採血は一般的に普及しているとは言い難い。本研究では術前造影CTか...

【医歯薬学】内科系臨床医学：腹部画像診断／深層学習を含む研究件

【概要】腹部単純CTから、腰椎のdual-energy X-ray absorptiometry (DXA)骨密度値を推定する深層学習モデルを作成し、査読付き国際学術雑誌European Radiologyで論文発表し、雑誌掲載された。CT画像から腰椎部分を切り出した画像を入力データ、対応する椎体のDXA骨密度値を教師データとして、教師あり深層学習を行った。学習済のモデルを外部施設のデータに適用して性能を...

【医歯薬学】内科系臨床医学：積算線量分布／深層学習を含む研究件

【概要】放射線治療において，高精度な照射法である体幹部定位放射線治療(stereotactic body radiation therapy：SBRT)や強度変調放射線治療(intensity modulated radiotherapy：IMRT)が臨床応用されるにあたり，治療時の位置精度の担保が重要となった．治療時の位置合わせとして，放射線治療装置に付属されているCBCT(cone beam comp...

【医歯薬学】内科系臨床医学：説明可能／深層学習を含む研究件

【概要】2005年から2021年までの慶應義塾大学病院の病理診断の確定した腎癌304例およびJ-MIDデータベースから抽出した410例のCT画像の画像のresion of interestの設定、腫瘍部分のsegmentationを完了した。さらに、慶應義塾大学病院の腎癌症例の内、ダイナミックCTの4相全てが撮影されている200例については、詳細な画像所見（造影前腫瘍濃度、早期濃染の程度、早期濃染の不均一...

【医歯薬学】内科系臨床医学：CBCT画像／深層学習を含む研究件

【概要】放射線治療において，高精度な照射法である体幹部定位放射線治療(stereotactic body radiation therapy：SBRT)や強度変調放射線治療(intensity modulated radiotherapy：IMRT)が臨床応用されるにあたり，治療時の位置精度の担保が重要となった．治療時の位置合わせとして，放射線治療装置に付属されているCBCT(cone beam comp...

【医歯薬学】内科系臨床医学：医学物理／深層学習を含む研究件

【概要】放射線治療におけるCone-beam CT（CBCT）は、画像誘導放射線治療において照射の位置照合に使用されているが、治療効果を向上させるために様々な発展的利用が期待されている。CBCTはコーン状の線束を用いることから散乱線によるノイズが顕著であり、画質改善はその有効利用において必須の要素技術である。本研究は深層学習を用いてCBCTを画質改善し、その発展的利用法を検討するとともに、画質改善技術を他...

【キーワード】レディオミクス解析 / 画質改善 / 機械学習 / 深層学習 / 医学物理 (他11件)

【概要】本研究はレディオミクス解析により、治療計画CT画像、線量分布、治療中CBCT画像等の医用画像が含む画像特徴量から、治療の奏効や予後を高精度に推定する新たなパターン認識システムを開発することを目的とした。特徴量を高精度に抽出する上で、医用画像の画質改善は必須の要素技術である。画像特徴量を抽出する際の前処理として、深層学習を用いてCBCTを画質改善する手法を構築した。また腫瘍の輪郭が画像特徴量に与える...

【医歯薬学】内科系臨床医学：医学物理学／深層学習を含む研究件

【キーワード】レディオミクス解析 / 画質改善 / 機械学習 / 深層学習 / 医学物理 (他11件)

【概要】本研究はレディオミクス解析により、治療計画CT画像、線量分布、治療中CBCT画像等の医用画像が含む画像特徴量から、治療の奏効や予後を高精度に推定する新たなパターン認識システムを開発することを目的とした。特徴量を高精度に抽出する上で、医用画像の画質改善は必須の要素技術である。画像特徴量を抽出する際の前処理として、深層学習を用いてCBCTを画質改善する手法を構築した。また腫瘍の輪郭が画像特徴量に与える...

【医歯薬学】内科系臨床医学：医用画像工学／深層学習を含む研究件

【キーワード】医用画像工学 / 転移性骨腫瘍 / X線CT / 深層学習 / コンピュータ支援検出 (他11件)

【概要】CT画像からの骨転移の検出について、深層学習を用いた前回検査との比較による強調表示アルゴリズムを作成した。前回のCT画像と今回のCT画像を入力すると、骨硬化性転移、溶骨性転移のどちらも検出し、出力することができる。単純な時間差分ではなく、深層学習により骨密度の予想変化と、さらに予想変化のばらつきを計算してからそれにしたがって異常検知を行うので、より偽陽性が少ない。このため、2次元投影像でも簡単に転...

【医歯薬学】内科系臨床医学：原発性アルドステロン症／深層学習を含む研究件

❏超選択的副腎静脈支脈採血の普及・成功率上昇のための深層学習を用いた新規AI開発(21K15789)

【研究代表者】田村全慶應義塾大学, 医学部(信濃町), 助教 (50594602)

【キーワード】原発性アルドステロン症 / 副腎静脈採血 / 深層学習 / 人工知能

【概要】原発性アルドステロン症は代表的な二次性高血圧症であり、副腎静脈サンプリングはその治療方針決定において不可欠な検査である。昨今では超選択的な区域別副腎静脈支脈採血によってアルドステロン産生腺腫の局在を明らかにすることにより、副腎部分切除術による機能温存が可能な場合がある。しかし、副腎静脈サンプリングは難易度が高く、また区域別副腎静脈支脈採血は一般的に普及しているとは言い難い。本研究では術前造影CTか...

【医歯薬学】内科系臨床医学：肝線維化staging ／深層学習を含む研究件

【概要】腹部単純CTから、腰椎のdual-energy X-ray absorptiometry (DXA)骨密度値を推定する深層学習モデルを作成し、査読付き国際学術雑誌European Radiologyで論文発表し、雑誌掲載された。CT画像から腰椎部分を切り出した画像を入力データ、対応する椎体のDXA骨密度値を教師データとして、教師あり深層学習を行った。学習済のモデルを外部施設のデータに適用して性能を...

【医歯薬学】内科系臨床医学：DIR ／深層学習を含む研究件

【概要】放射線治療において，高精度な照射法である体幹部定位放射線治療(stereotactic body radiation therapy：SBRT)や強度変調放射線治療(intensity modulated radiotherapy：IMRT)が臨床応用されるにあたり，治療時の位置精度の担保が重要となった．治療時の位置合わせとして，放射線治療装置に付属されているCBCT(cone beam comp...

【医歯薬学】内科系臨床医学：機能的連結性／深層学習を含む研究件

【概要】本研究のテーマである、機能的連結性データの機械学習・深層学習に関しては、多くの数の論文が完成、出版された。このうちIF付き国際学術論文(査読付き)に絞ると、以下のようになる。Naoki Okamoto, Hiroyuki Akama, 2021. doi:https://doi.org/10.3389/fninf.2021.709179　本研究では、深層ニューラルネットワークの一種であるInvar...

【医歯薬学】内科系臨床医学：被曝低減／深層学習を含む研究件

❏深層学習を用いた仮想高線量化技術による放射線画像検査の被曝最小化(18H02761)

【研究代表者】鈴木賢治東京工業大学, 科学技術創成研究院, 教授 (00295578)

【キーワード】機械学習 / CT / 被曝低減 / 深層学習 / 雑音除去

【概要】１）３次元胸部ファントムによる被曝低減技術の性能検証昨年度は、2次元の深層学習（ディープラーニング）モデルを3次元に拡張し、臨床Computed Tomography (CT)で得られる3次元データを扱えるモデルにした。同時に、演算量削減手法の開発により、1回のCT検査のデータを高速に処理できるようにした。本年度は、精巧な胸部ファントム（京都科学社製）のCT像を、最低線量から最高線量まで（0.0...

❏深層学習を用いた超低線量CT像の高画質化によるCTの被曝低減(17H06679)

【研究期間】2017-08-25 - 2019-03-31

【研究代表者】鈴木賢治東京工業大学, 科学技術創成研究院, 特任教授 (00295578)

【キーワード】深層学習 / 機械学習 / CT / 被曝低減 / 雑音除去

【概要】１）画像出力型深層学習をベースとするCTのための被曝線量低減手法の開発本研究で開発したCTのための被曝線量低減手法は，我々独自の深層学習をベースとし，学習と実行ステップから成る．学習ステップでは，超低線量で撮像されたCT像を入力画像，高線量で撮像されたCT像を教師画像に使い，深層学習モデルを学習する．深層学習は，ニューラルネット回帰モデル（NN）で構成され，入力は超低線量CT像の局所領域の画素値...

【医歯薬学】内科系臨床医学：腎がん／深層学習を含む研究件

【概要】2005年から2021年までの慶應義塾大学病院の病理診断の確定した腎癌304例およびJ-MIDデータベースから抽出した410例のCT画像の画像のresion of interestの設定、腫瘍部分のsegmentationを完了した。さらに、慶應義塾大学病院の腎癌症例の内、ダイナミックCTの4相全てが撮影されている200例については、詳細な画像所見（造影前腫瘍濃度、早期濃染の程度、早期濃染の不均一...

【医歯薬学】内科系臨床医学：腎腫瘤／深層学習を含む研究件

【概要】2005年から2021年までの慶應義塾大学病院の病理診断の確定した腎癌304例およびJ-MIDデータベースから抽出した410例のCT画像の画像のresion of interestの設定、腫瘍部分のsegmentationを完了した。さらに、慶應義塾大学病院の腎癌症例の内、ダイナミックCTの4相全てが撮影されている200例については、詳細な画像所見（造影前腫瘍濃度、早期濃染の程度、早期濃染の不均一...

【医歯薬学】内科系臨床医学：画質改善／深層学習を含む研究件

【概要】放射線治療において，高精度な照射法である体幹部定位放射線治療(stereotactic body radiation therapy：SBRT)や強度変調放射線治療(intensity modulated radiotherapy：IMRT)が臨床応用されるにあたり，治療時の位置精度の担保が重要となった．治療時の位置合わせとして，放射線治療装置に付属されているCBCT(cone beam comp...

【概要】放射線治療におけるCone-beam CT（CBCT）は、画像誘導放射線治療において照射の位置照合に使用されているが、治療効果を向上させるために様々な発展的利用が期待されている。CBCTはコーン状の線束を用いることから散乱線によるノイズが顕著であり、画質改善はその有効利用において必須の要素技術である。本研究は深層学習を用いてCBCTを画質改善し、その発展的利用法を検討するとともに、画質改善技術を他...

【キーワード】レディオミクス解析 / 画質改善 / 機械学習 / 深層学習 / 医学物理 (他11件)

【概要】本研究はレディオミクス解析により、治療計画CT画像、線量分布、治療中CBCT画像等の医用画像が含む画像特徴量から、治療の奏効や予後を高精度に推定する新たなパターン認識システムを開発することを目的とした。特徴量を高精度に抽出する上で、医用画像の画質改善は必須の要素技術である。画像特徴量を抽出する際の前処理として、深層学習を用いてCBCTを画質改善する手法を構築した。また腫瘍の輪郭が画像特徴量に与える...

【医歯薬学】内科系臨床医学：画像再構成／深層学習を含む研究件

❏深層学習と逐次近似法を組み合わせたハイブリッド画像再構成法の開発(19K08093)

【研究代表者】尾崎翔弘前大学, 理工学研究科, 助教 (60615326)

【キーワード】深層学習 / 画像再構成 / 画像変換 / モダリティ変換

【概要】本研究では、深層学習とCTの画像再構成法である逐次近似法を組み合わせた手法を研究している。これまでの研究で、逐次近似アルゴリズムに深層ニューラルネットを組み込む作業をすでに完了している。昨年度は、画像生成を行うGeneratorと最適化の正則化項として導入したDiscriminatorの事前学習のため、画像変換に関する研究を行っていた。そこでは、放射線治療に用いられるTomoTherapyに内蔵さ...

【医歯薬学】外科系臨床医学：オミックス解析／深層学習を含む研究件

【キーワード】人口知能 / 機械学習 / セグメンテーション / ヒトiPS細胞 / ヒトES細胞 (他11件)

【概要】拍動心筋細胞の動画を全自動撮影し、ベクトル解析によって心筋細胞を同定することで非心筋細胞との領域を判別する拍動心筋細胞動画撮影システムを開発した。また、セグメンテーションアルゴリズムにより拍動する心筋細胞を効率的に評価する画期的な深層学習法の開発を行い、改良することでより正確な領域判定を可能にした。心筋と非心筋細胞を見分けるのに有効な分類器を機械学習により構築し、加えて学習器を可視化することで分類...

【医歯薬学】外科系臨床医学：薬剤スクリーニング／深層学習を含む研究件

【キーワード】血管老化 / 細胞老化 / 人工知能 / 畳み込みニューラルネットワーク / 新規評価指標 (他12件)

【医歯薬学】外科系臨床医学：眼内サイトカイン／深層学習を含む研究件

❏眼底画像とサイトカイン濃度のAI解析による加齢黄斑変性病態の解明基盤構築(21K09751)

【研究代表者】高橋秀徳自治医科大学, 医学部, 准教授 (10361479)

【キーワード】深層学習 / 説明可能AI / 加齢黄斑変性 / 眼内サイトカイン

【概要】研究開始時に収集済みであった1052眼の網膜光干渉計(OCT)画像と、測定済みの233眼のサイトカインプロファイルと、1ヶ月後の視力を使って第一次データセットを作成した。サイトカインを測定された眼は、過去の研究で特定の条件の眼を選んだものであり、測定したサイトカインは既報を元にを選んだものである。従ってサイトカイン濃度の欠損値は「観測データに依存する欠損 (missing at random: M...

【医歯薬学】外科系臨床医学：感情認識／深層学習を含む研究件

【概要】前年度に「(A)音韻性と雑音の分離」と「(B)音韻性と話者性の分離」について、ある程度の性能向上が達成されたため、今年度はこれらを活用して、「(D)音源分離」の応用に着手した。より具体的には、これまで開発してきた波形ベースの音声信号処理システムをベースに、複数の話者の音声を分離する音源分離のフレームワークをまず構築した。そして、「(A)音韻性と雑音の分離」の成果をもとに、音源から雑音を除去する仕組...

【医歯薬学】外科系臨床医学：脳動脈瘤／深層学習を含む研究件

【キーワード】MRI / 深層学習 / 多重解像度 / ディープニューラルネットワーク / 脳動脈瘤 (他10件)

【概要】MRIの撮影時間を短縮すると情報が不足しMRI画像の画質が劣化する．我々は，劣化した画像から高品質なMRI画像を復元するディープニューラルネットワーク（DNN）を提案した．既存の超解像DNNはそのままではMRI画像を高画質化できない．我々は，これに多重解像度処理加えることで性能向上を図り，新たなDNNの構造を提案した．九州大学医学部の協力の下，健常者及び脳動脈瘤患者の頭部MRIデータを大量に用いて...

【医歯薬学】外科系臨床医学：デコーディング／深層学習を含む研究件

【キーワード】機械翻訳 / ゼロショット学習 / マルチモーダル / 画像認識 / ニューラルネットワーク (他13件)

【概要】本研究では、画像を異言語テキスト対応付けのハブとして活用することで、対訳テキストコーパスを必要とせず、ソース言語・ターゲット言語それぞれの画像付き単一言語ドキュメントのみから学習する機械翻訳手法を実現した。さらに、翻訳の出力多様性の向上や、手法の軽量化によるスケーラビリティの向上など、実用性を高める各種の改良を行った。これらの成果はACL, ICLRをはじめとするトップレベル国際会議に複数採択され...

【医歯薬学】外科系臨床医学：画像／深層学習を含む研究件

【概要】ユーザ主導型での高度なマンガ検索を実現することを目的として、機械学習を用いたマンガオブジェクト検出手法及びマンガ要約の自動生成手法の検討を行った。マンガメタデータの対象となるコマ、キャラクタ顔画像、吹出し、セリフの検出にはFaster R-CNNを用いた方式が有効であることが分かった。画像要約には、マンガの登場人物のキャラクタ顔画像検出した後に、クラスタリングによって分類することが必要でありDBS...

【医歯薬学】外科系臨床医学：成熟化／深層学習を含む研究件

【キーワード】人口知能 / 機械学習 / セグメンテーション / ヒトiPS細胞 / ヒトES細胞 (他11件)

【概要】拍動心筋細胞の動画を全自動撮影し、ベクトル解析によって心筋細胞を同定することで非心筋細胞との領域を判別する拍動心筋細胞動画撮影システムを開発した。また、セグメンテーションアルゴリズムにより拍動する心筋細胞を効率的に評価する画期的な深層学習法の開発を行い、改良することでより正確な領域判定を可能にした。心筋と非心筋細胞を見分けるのに有効な分類器を機械学習により構築し、加えて学習器を可視化することで分類...

【医歯薬学】外科系臨床医学：卵巣類内膜がん／深層学習を含む研究件

❏婦人科悪性腫瘍における深層学習を利用したクロマチン3次元構造のマルチモーダル解析(20H03820)

【キーワード】子宮肉腫 / 卵巣癌 / ChIP-seq / ATAC-seq / エピゲノム (他13件)

【概要】主に以下の2つの研究計画について行った。①子宮体癌におけるヒストンメチル化PRMT6の関わりについて。以下の知見を得ている。（a)子宮体癌細胞株においてPRMT6の発現抑制はH3K27acを介してインターフェロンを誘導し, アポトーシスに導く.(b)子宮体癌細胞株において, PRMT6はH3K27acを介してがんに関連する複数の転写因子を調節している.(c)PRMT6の発現抑制により8,145個の...

【医歯薬学】外科系臨床医学：エクソーム／深層学習を含む研究件

【キーワード】人工知能 / スプライス異常 / RT-PCR / エクソーム解析 / RNA-Seq (他7件)

【概要】小児期発症の希少難治性神経疾患は遺伝性が高い。私たちは1000家系以上でエクソーム解析を行い、多数の原因遺伝子を明らかにしてきたが、全ゲノム解析でも原因同定率は60%程度であり、新たな解析方法の開発が求められている。エクソーム解析では原因が不明であった脳形成異常例に、人工知能(AI)技術を用いたスプライス部位の予測アルゴリズムSpliceAIを用いて解析したところ、劣性遺伝の小頭症3家系6名に共通...

【医歯薬学】外科系臨床医学：PARP阻害剤／深層学習を含む研究件

❏婦人科悪性腫瘍における深層学習を利用したクロマチン3次元構造のマルチモーダル解析(20H03820)

【キーワード】子宮肉腫 / 卵巣癌 / ChIP-seq / ATAC-seq / エピゲノム (他13件)

【概要】主に以下の2つの研究計画について行った。①子宮体癌におけるヒストンメチル化PRMT6の関わりについて。以下の知見を得ている。（a)子宮体癌細胞株においてPRMT6の発現抑制はH3K27acを介してインターフェロンを誘導し, アポトーシスに導く.(b)子宮体癌細胞株において, PRMT6はH3K27acを介してがんに関連する複数の転写因子を調節している.(c)PRMT6の発現抑制により8,145個の...

【医歯薬学】外科系臨床医学：子宮肉腫／深層学習を含む研究件

❏婦人科悪性腫瘍における深層学習を利用したクロマチン3次元構造のマルチモーダル解析(20H03820)

【キーワード】子宮肉腫 / 卵巣癌 / ChIP-seq / ATAC-seq / エピゲノム (他13件)

【概要】主に以下の2つの研究計画について行った。①子宮体癌におけるヒストンメチル化PRMT6の関わりについて。以下の知見を得ている。（a)子宮体癌細胞株においてPRMT6の発現抑制はH3K27acを介してインターフェロンを誘導し, アポトーシスに導く.(b)子宮体癌細胞株において, PRMT6はH3K27acを介してがんに関連する複数の転写因子を調節している.(c)PRMT6の発現抑制により8,145個の...

【医歯薬学】外科系臨床医学：クロマチン立体構造／深層学習を含む研究件

❏婦人科悪性腫瘍における深層学習を利用したクロマチン3次元構造のマルチモーダル解析(20H03820)

【キーワード】子宮肉腫 / 卵巣癌 / ChIP-seq / ATAC-seq / エピゲノム (他13件)

【概要】主に以下の2つの研究計画について行った。①子宮体癌におけるヒストンメチル化PRMT6の関わりについて。以下の知見を得ている。（a)子宮体癌細胞株においてPRMT6の発現抑制はH3K27acを介してインターフェロンを誘導し, アポトーシスに導く.(b)子宮体癌細胞株において, PRMT6はH3K27acを介してがんに関連する複数の転写因子を調節している.(c)PRMT6の発現抑制により8,145個の...

【医歯薬学】外科系臨床医学：Hi-C解析／深層学習を含む研究件

❏婦人科悪性腫瘍における深層学習を利用したクロマチン3次元構造のマルチモーダル解析(20H03820)

【キーワード】子宮肉腫 / 卵巣癌 / ChIP-seq / ATAC-seq / エピゲノム (他13件)

【概要】主に以下の2つの研究計画について行った。①子宮体癌におけるヒストンメチル化PRMT6の関わりについて。以下の知見を得ている。（a)子宮体癌細胞株においてPRMT6の発現抑制はH3K27acを介してインターフェロンを誘導し, アポトーシスに導く.(b)子宮体癌細胞株において, PRMT6はH3K27acを介してがんに関連する複数の転写因子を調節している.(c)PRMT6の発現抑制により8,145個の...

【医歯薬学】外科系臨床医学：ラジオジェノミクス／深層学習を含む研究件

❏卵巣癌における深層学習を利用したラジオミックス・ラジオゲノミックス解析について(21K09466)

【研究代表者】宮本雄一郎東京大学, 医学部附属病院, 助教 (70634955)

【キーワード】卵巣癌 / 深層学習 / ラジオミクス / ラジオジェノミクス / 人工知能 (他7件)

【概要】症例数の多い卵巣癌の研究を前に症例数が少なく腫瘍のアノテーションも比較的容易な子宮肉腫において検討を行い、画像判定用の深層学習モデルを作成する予備実験を行った。 3施設共同で、術後病理学的な確定診断を得た子宮肉腫61例（子宮平滑筋肉腫、子宮内膜間質肉腫、未分化子宮内膜肉腫、悪性度不明な子宮平滑筋腫瘍（STUMP）を含む）子宮筋腫200例の術前MRI画像を用いた。T1強調画像・T2強調画像(脂肪抑制...

【医歯薬学】外科系臨床医学：ラジオミクス／深層学習を含む研究件

❏卵巣癌における深層学習を利用したラジオミックス・ラジオゲノミックス解析について(21K09466)

【研究代表者】宮本雄一郎東京大学, 医学部附属病院, 助教 (70634955)

【キーワード】卵巣癌 / 深層学習 / ラジオミクス / ラジオジェノミクス / 人工知能 (他7件)

【概要】症例数の多い卵巣癌の研究を前に症例数が少なく腫瘍のアノテーションも比較的容易な子宮肉腫において検討を行い、画像判定用の深層学習モデルを作成する予備実験を行った。 3施設共同で、術後病理学的な確定診断を得た子宮肉腫61例（子宮平滑筋肉腫、子宮内膜間質肉腫、未分化子宮内膜肉腫、悪性度不明な子宮平滑筋腫瘍（STUMP）を含む）子宮筋腫200例の術前MRI画像を用いた。T1強調画像・T2強調画像(脂肪抑制...

【キーワード】レディオミクス解析 / 画質改善 / 機械学習 / 深層学習 / 医学物理 (他11件)

【概要】本研究はレディオミクス解析により、治療計画CT画像、線量分布、治療中CBCT画像等の医用画像が含む画像特徴量から、治療の奏効や予後を高精度に推定する新たなパターン認識システムを開発することを目的とした。特徴量を高精度に抽出する上で、医用画像の画質改善は必須の要素技術である。画像特徴量を抽出する際の前処理として、深層学習を用いてCBCTを画質改善する手法を構築した。また腫瘍の輪郭が画像特徴量に与える...

【医歯薬学】外科系臨床医学：病理学／深層学習を含む研究件

【概要】本研究では、Deep Learning（深層学習）を腫瘍のデジタル病理画像に適用することで、治療の選択に影響を与える遺伝子変異の有無を病理画像から推定し、遺伝子変異と相関する組織学的特徴を病理医が解釈可能な形で提示することを目指す。本年度は、Deep Learningの教師データを効率よく得るために、腫瘍を含む領域・含まない領域を手動で選択するためのGUIシステム（PathologyMap）を開...

【医歯薬学】外科系臨床医学：リスクモデル／深層学習を含む研究件

【キーワード】大規模医療データベース / NDB / 介護レセプト / 深層学習 / データフュージョン (他21件)

【概要】大規模医療データの二次利用はその重要度を増している。本研究の目的は、NDBを解析して疫学研究を実施する事、そして、NDBと他のデータベーを連携して解析する事である。 NDBを用いた研究を実施するうえで、そのデータ構造が複雑であるという課題があった。そこで、本研究では研究者が利用しやすいデータ構造の定義と、NDBから研究データを抽出変換するシステムを独自に開発し、疫学研究を行った。さらに近年注目され...

【医歯薬学】外科系臨床医学：心筋細胞／深層学習を含む研究件

【キーワード】人口知能 / 機械学習 / セグメンテーション / ヒトiPS細胞 / ヒトES細胞 (他11件)

【概要】拍動心筋細胞の動画を全自動撮影し、ベクトル解析によって心筋細胞を同定することで非心筋細胞との領域を判別する拍動心筋細胞動画撮影システムを開発した。また、セグメンテーションアルゴリズムにより拍動する心筋細胞を効率的に評価する画期的な深層学習法の開発を行い、改良することでより正確な領域判定を可能にした。心筋と非心筋細胞を見分けるのに有効な分類器を機械学習により構築し、加えて学習器を可視化することで分類...

【医歯薬学】外科系臨床医学：筋変性／深層学習を含む研究件

【キーワード】人工知能 / 自動手術計画 / 手術シミュレーション / 深層学習 / 人工関節 (他11件)

【概要】1.過去症例DBについて以下を進めた。 (1)臨床情報DBについて、インプラント機種別の整備を行った。(2)解剖情報DBについて、学習（正解）データ拡充に向けて、筋肉自動認識結果を修正することで大幅に正解データ作成時間の短縮が行えることを確認し、100例以上の正解データ追加の見通しを得た。 2. 患者解剖の自動認識ツールについて以下を進めた。(1)術前CT画像からの筋骨格認識を「骨盤から膝まで」を...

【医歯薬学】外科系臨床医学：腰椎／深層学習を含む研究件

【概要】腹部単純CTから、腰椎のdual-energy X-ray absorptiometry (DXA)骨密度値を推定する深層学習モデルを作成し、査読付き国際学術雑誌European Radiologyで論文発表し、雑誌掲載された。CT画像から腰椎部分を切り出した画像を入力データ、対応する椎体のDXA骨密度値を教師データとして、教師あり深層学習を行った。学習済のモデルを外部施設のデータに適用して性能を...

【医歯薬学】外科系臨床医学：軟部肉腫／深層学習を含む研究件

【概要】多数の亜型がある軟部肉腫において最も頻度が高い組織型である未分化多形肉腫は、『明確な分化方向や特異的融合遺伝子を持つ腫瘍』を除外した結果として診断される腫瘍である。本研究は、未分化多型肉腫のRNA-seq解析を用い、発現パターンを基にした再分類を行うとともに、新規治療標的・バイオマーカーを同定することを目的としている。肉腫は軟部組織に発生する悪性腫瘍であり、その起源細胞は血管、脂肪、骨、神経など...

【医歯薬学】外科系臨床医学：肉腫／深層学習を含む研究件

【概要】多数の亜型がある軟部肉腫において最も頻度が高い組織型である未分化多形肉腫は、『明確な分化方向や特異的融合遺伝子を持つ腫瘍』を除外した結果として診断される腫瘍である。本研究は、未分化多型肉腫のRNA-seq解析を用い、発現パターンを基にした再分類を行うとともに、新規治療標的・バイオマーカーを同定することを目的としている。肉腫は軟部組織に発生する悪性腫瘍であり、その起源細胞は血管、脂肪、骨、神経など...

【医歯薬学】外科系臨床医学：エクソーム解析／深層学習を含む研究件

【キーワード】人工知能 / スプライス異常 / RT-PCR / エクソーム解析 / RNA-Seq (他7件)

【概要】小児期発症の希少難治性神経疾患は遺伝性が高い。私たちは1000家系以上でエクソーム解析を行い、多数の原因遺伝子を明らかにしてきたが、全ゲノム解析でも原因同定率は60%程度であり、新たな解析方法の開発が求められている。エクソーム解析では原因が不明であった脳形成異常例に、人工知能(AI)技術を用いたスプライス部位の予測アルゴリズムSpliceAIを用いて解析したところ、劣性遺伝の小頭症3家系6名に共通...

【医歯薬学】外科系臨床医学：放射線治療／深層学習を含む研究件

【概要】放射線治療において，高精度な照射法である体幹部定位放射線治療(stereotactic body radiation therapy：SBRT)や強度変調放射線治療(intensity modulated radiotherapy：IMRT)が臨床応用されるにあたり，治療時の位置精度の担保が重要となった．治療時の位置合わせとして，放射線治療装置に付属されているCBCT(cone beam comp...

【概要】現代の医療において医用画像は不可欠であり，放射線治療においても治療前や治療期間内，治療後の多くの場面で用いられている．近年の情報処理技術の発展に伴い，医用画像に対して深層学習を用いた画像生成や解析（以下，深層画像処理）が適用され始めている．本研究では，放射線治療に用いられる医用画像に対して深層画像処理を施した上で，生成画像や解析結果を放射線治療の様々な状況において安全かつ有効に利用する方法を確立す...

【医歯薬学】外科系臨床医学：次世代シークエンサー／深層学習を含む研究件

【研究代表者】三森隆広国立研究開発法人理化学研究所, 革新知能統合研究センター, 研究員 (40760161)

【キーワード】ゲノム / コピー数変異 / 次世代シークエンサ / マイクロアレイ / 機械学習 (他11件)

【概要】ヒトゲノムのコピー数変異 (CNV) は大規模な配列の多様性を与える変異であり、薬剤代謝酵素を含む重要な遺伝子の発現量の個人差や、様々な疾患のリスクに関係していることが知られている。次世代シークエンス技術やマイクロアレイの発展により CNV の個人差を定量できるようになってきたが、これまで配列差を含めた解析は困難であった。本研究では CNV によるゲノム多様性の解明を目指し、長鎖型シークエンサを用...

【医歯薬学】外科系臨床医学：人工関節／深層学習を含む研究件

【キーワード】人工知能 / 自動手術計画 / 手術シミュレーション / 深層学習 / 人工関節 (他11件)

【概要】1.過去症例DBについて以下を進めた。 (1)臨床情報DBについて、インプラント機種別の整備を行った。(2)解剖情報DBについて、学習（正解）データ拡充に向けて、筋肉自動認識結果を修正することで大幅に正解データ作成時間の短縮が行えることを確認し、100例以上の正解データ追加の見通しを得た。 2. 患者解剖の自動認識ツールについて以下を進めた。(1)術前CT画像からの筋骨格認識を「骨盤から膝まで」を...

【医歯薬学】外科系臨床医学：コンピュータ支援診断／深層学習を含む研究件

【キーワード】医用画像工学 / 転移性骨腫瘍 / X線CT / 深層学習 / コンピュータ支援検出 (他11件)

【概要】CT画像からの骨転移の検出について、深層学習を用いた前回検査との比較による強調表示アルゴリズムを作成した。前回のCT画像と今回のCT画像を入力すると、骨硬化性転移、溶骨性転移のどちらも検出し、出力することができる。単純な時間差分ではなく、深層学習により骨密度の予想変化と、さらに予想変化のばらつきを計算してからそれにしたがって異常検知を行うので、より偽陽性が少ない。このため、2次元投影像でも簡単に転...

【医歯薬学】外科系臨床医学：iPS細胞／深層学習を含む研究件

【キーワード】パーキンソン病 / 深層学習 / iPS細胞 / 機械学習 / 高速3Dフローイメージャー

【概要】パーキンソン病症例の9割を占める孤発性症例は臨床症状からもその原因が多様な集団と予測され、疾患修飾治療法の開発にはその層別化が必須と考えられる。申請者は孤発性症例の患者iPS細胞表現型を遺伝性症例と比較しながら解析し、その表現型から分類することができれば最適な治療の開発につながると考え研究を進めてきた。しかしながら通常の統計解析手法では細胞表現型のデータから孤発性症例を層別化することが困難であった...

【医歯薬学】外科系臨床医学：細胞老化／深層学習を含む研究件

【キーワード】血管老化 / 細胞老化 / 人工知能 / 畳み込みニューラルネットワーク / 新規評価指標 (他12件)

【医歯薬学】外科系臨床医学：脳科学／深層学習を含む研究件

【概要】本研究のテーマである、機能的連結性データの機械学習・深層学習に関しては、多くの数の論文が完成、出版された。このうちIF付き国際学術論文(査読付き)に絞ると、以下のようになる。Naoki Okamoto, Hiroyuki Akama, 2021. doi:https://doi.org/10.3389/fninf.2021.709179　本研究では、深層ニューラルネットワークの一種であるInvar...

【医歯薬学】外科系臨床医学：マルチオミクス／深層学習を含む研究件

❏画像変換と深層学習によるマルチオミクス統合解析と病態や薬剤応答機序の解明の方法論(20H03240)

【概要】本研究は、オミクスデータを画像に変換し深層学習に用いる申請者の手法に基づき、マルチオミクス統合解析と画像認識を応用した手法を開発し、実データ解析により、薬剤応答予測などの精度が上がるか、背後にあるオミクスの特徴や構造の抽出が可能か、また薬剤応答予測に必要な方法論は何かを解明することを目的とする。本年度は、データの画像変換と深層学習によるマルチオミクス解析手法を開発する。マルチオミクスは遺伝子発現、...

【医歯薬学】社会医学：動的時間伸縮法／深層学習を含む研究件

【概要】スポーツ運動分析や介護姿勢推定を目的として、機械学習により映像から骨格情報抽出を行い、動作整合を自動的に行う手法の高精度化を達成した。基本的な姿勢検出については、前年度までの手法を踏襲した。まず機械学習により映像中の各フレームの人物画像に対して骨格情報を抽出し、関節の座標値と信頼度数値を得る。推定された２５個の関節点から重要な１２個を選択し６６次元の特徴ベクトルを形成する。これらをフレーム毎に求め...

【医歯薬学】社会医学：筋萎縮／深層学習を含む研究件

【キーワード】人工知能 / 自動手術計画 / 手術シミュレーション / 深層学習 / 人工関節 (他11件)

【概要】1.過去症例DBについて以下を進めた。 (1)臨床情報DBについて、インプラント機種別の整備を行った。(2)解剖情報DBについて、学習（正解）データ拡充に向けて、筋肉自動認識結果を修正することで大幅に正解データ作成時間の短縮が行えることを確認し、100例以上の正解データ追加の見通しを得た。 2. 患者解剖の自動認識ツールについて以下を進めた。(1)術前CT画像からの筋骨格認識を「骨盤から膝まで」を...

【医歯薬学】社会医学：姿勢情報／深層学習を含む研究件

【概要】スポーツ運動分析や介護姿勢推定を目的として、機械学習により映像から骨格情報抽出を行い、動作整合を自動的に行う手法の高精度化を達成した。基本的な姿勢検出については、前年度までの手法を踏襲した。まず機械学習により映像中の各フレームの人物画像に対して骨格情報を抽出し、関節の座標値と信頼度数値を得る。推定された２５個の関節点から重要な１２個を選択し６６次元の特徴ベクトルを形成する。これらをフレーム毎に求め...

【医歯薬学】社会医学：磁気共鳴画像法／深層学習を含む研究件

【概要】MDL原理に基づく学習理論の深化と応用について研究を行った．記述長最小原理（MDL原理）の基礎については，Barron and Coverの理論（BC理論）の教師あり学習への拡張と，深層学習との関連について考察した．BC理論と確率的コンプレキシティ（SC）を関係づける研究において，目標モデルを非指数型分布族に一般化することに成功した．その他，スパース学習を応用した誤り訂正符号への深層学習の応用やA...

【医歯薬学】社会医学：卵巣がん／深層学習を含む研究件

❏卵巣癌における深層学習を利用したラジオミックス・ラジオゲノミックス解析について(21K09466)

【研究代表者】宮本雄一郎東京大学, 医学部附属病院, 助教 (70634955)

【キーワード】卵巣癌 / 深層学習 / ラジオミクス / ラジオジェノミクス / 人工知能 (他7件)

【概要】症例数の多い卵巣癌の研究を前に症例数が少なく腫瘍のアノテーションも比較的容易な子宮肉腫において検討を行い、画像判定用の深層学習モデルを作成する予備実験を行った。 3施設共同で、術後病理学的な確定診断を得た子宮肉腫61例（子宮平滑筋肉腫、子宮内膜間質肉腫、未分化子宮内膜肉腫、悪性度不明な子宮平滑筋腫瘍（STUMP）を含む）子宮筋腫200例の術前MRI画像を用いた。T1強調画像・T2強調画像(脂肪抑制...

❏婦人科悪性腫瘍における深層学習を利用したクロマチン3次元構造のマルチモーダル解析(20H03820)

【キーワード】子宮肉腫 / 卵巣癌 / ChIP-seq / ATAC-seq / エピゲノム (他13件)

【概要】主に以下の2つの研究計画について行った。①子宮体癌におけるヒストンメチル化PRMT6の関わりについて。以下の知見を得ている。（a)子宮体癌細胞株においてPRMT6の発現抑制はH3K27acを介してインターフェロンを誘導し, アポトーシスに導く.(b)子宮体癌細胞株において, PRMT6はH3K27acを介してがんに関連する複数の転写因子を調節している.(c)PRMT6の発現抑制により8,145個の...

【医歯薬学】社会医学：生体生命情報学／深層学習を含む研究件

【キーワード】生命生体情報学 / 環状ペプチド / 中分子創薬 / 膜透過性 / 血漿タンパク質結合率 (他9件)

【概要】次世代の創薬分子として注目されている特殊環状ペプチドを用いた中分子創薬を加速するため、そのボトルネックとなっていた細胞膜の透過性、および血漿タンパク質結合率の計算機予測を行うための基盤的手法を開発した。細胞膜透過性予測においては、大規模な分子動力学シミュレーション(REUS)による予測と、2次元および3次元記述子からの機械学習による予測の二つの手法を開発した。前者は6～8残基では充分な精度を達成...

【キーワード】着床前胚 / 4Dイメージング / 力学モデル / 系譜解析 / トラッキング (他21件)

【概要】本研究では、哺乳類着床前胚の発生系譜を定量的に解析する手法の構築を目指し、画像解析技術・統計解析技術・シミュレーション技術の構築を行った。画像解析では、胚内の細胞を同定する手法を改良し、最終的にはそこから得られたデータを用いた深層画像解析法の提案を行った。系譜統計解析では、細胞の分裂待ち時間などから細胞の潜在情報を推定する手法を提案した。そして、胚内の細胞における力学的相互作用と発生プロセスの再...

【医歯薬学】社会医学：生物物理／深層学習を含む研究件

【キーワード】着床前胚 / 4Dイメージング / 力学モデル / 系譜解析 / トラッキング (他21件)

【概要】本研究では、哺乳類着床前胚の発生系譜を定量的に解析する手法の構築を目指し、画像解析技術・統計解析技術・シミュレーション技術の構築を行った。画像解析では、胚内の細胞を同定する手法を改良し、最終的にはそこから得られたデータを用いた深層画像解析法の提案を行った。系譜統計解析では、細胞の分裂待ち時間などから細胞の潜在情報を推定する手法を提案した。そして、胚内の細胞における力学的相互作用と発生プロセスの再...

【医歯薬学】社会医学：福祉機器／深層学習を含む研究件

【キーワード】アクセシビリティ / 視覚障害 / 屋外移動支援 / ナビゲーション / データセット (他21件)

【概要】開発したデータセットは約3万2000枚の画像に対して54万のインスタンス登録がなされており、国内における視覚障害当事者を対象とした画像認識データセットでは最大のデータセットとなった。実際に本データセットを利用した製品「EyeNavi」アプリケーションも開発され、実験結果からは8割以上の利用ユーザが本システムが実際の屋外歩行支援において役立つシステムであることを報告している。これらデータセットを継続...

【医歯薬学】社会医学：骨転移／深層学習を含む研究件

【概要】本研究では、前回CTから今回CTのボクセル値を各ボクセルで推定し、さらにその推定誤差も出力するプログラムを、深層学習を用いて作成した。これら推定値および推定誤差を用いて、各ボクセルで今回CTにおけるzscoreを算出し、これを異常度としてCT画像に重畳表示することにより、異常検出・強調表示を行った。このシステムを、臨床環境を模した読影実験にて実証した。11名の放射線科医(専門医6名、後期研修医5名...

【キーワード】医用画像工学 / 転移性骨腫瘍 / X線CT / 深層学習 / コンピュータ支援検出 (他11件)

【概要】CT画像からの骨転移の検出について、深層学習を用いた前回検査との比較による強調表示アルゴリズムを作成した。前回のCT画像と今回のCT画像を入力すると、骨硬化性転移、溶骨性転移のどちらも検出し、出力することができる。単純な時間差分ではなく、深層学習により骨密度の予想変化と、さらに予想変化のばらつきを計算してからそれにしたがって異常検知を行うので、より偽陽性が少ない。このため、2次元投影像でも簡単に転...

【医歯薬学】社会医学：視覚障害／深層学習を含む研究件

【キーワード】アクセシビリティ / 視覚障害 / 屋外移動支援 / ナビゲーション / データセット (他21件)

【概要】開発したデータセットは約3万2000枚の画像に対して54万のインスタンス登録がなされており、国内における視覚障害当事者を対象とした画像認識データセットでは最大のデータセットとなった。実際に本データセットを利用した製品「EyeNavi」アプリケーションも開発され、実験結果からは8割以上の利用ユーザが本システムが実際の屋外歩行支援において役立つシステムであることを報告している。これらデータセットを継続...

【医歯薬学】社会医学：マイクロアレイ／深層学習を含む研究件

【研究代表者】三森隆広国立研究開発法人理化学研究所, 革新知能統合研究センター, 研究員 (40760161)

【キーワード】ゲノム / コピー数変異 / 次世代シークエンサ / マイクロアレイ / 機械学習 (他11件)

【概要】ヒトゲノムのコピー数変異 (CNV) は大規模な配列の多様性を与える変異であり、薬剤代謝酵素を含む重要な遺伝子の発現量の個人差や、様々な疾患のリスクに関係していることが知られている。次世代シークエンス技術やマイクロアレイの発展により CNV の個人差を定量できるようになってきたが、これまで配列差を含めた解析は困難であった。本研究では CNV によるゲノム多様性の解明を目指し、長鎖型シークエンサを用...

【医歯薬学】社会医学：反応時間／深層学習を含む研究件

【概要】本研究では，鑑賞者が経験する美的感情に関する心理的基盤と脳内基盤の双方について，脳機能計測や心理学的実験を用いた研究，脳活動に対する深層学習をもとに美的感情を推定する研究，美術作品の様々な画像的特徴から深層学習を用いて印象評価を推定評価する研究を統合し，これまでの美学理論や美術史の系譜を再考することを目的としている。2021年度は，2020年度に実施したオンラインでの大規模サンプルでのウェブ実験の...

【医歯薬学】社会医学：転移性骨腫瘍／深層学習を含む研究件

【キーワード】医用画像工学 / 転移性骨腫瘍 / X線CT / 深層学習 / コンピュータ支援検出 (他11件)

【概要】CT画像からの骨転移の検出について、深層学習を用いた前回検査との比較による強調表示アルゴリズムを作成した。前回のCT画像と今回のCT画像を入力すると、骨硬化性転移、溶骨性転移のどちらも検出し、出力することができる。単純な時間差分ではなく、深層学習により骨密度の予想変化と、さらに予想変化のばらつきを計算してからそれにしたがって異常検知を行うので、より偽陽性が少ない。このため、2次元投影像でも簡単に転...

【医歯薬学】社会医学：動作解析／深層学習を含む研究件

【概要】スポーツ運動分析や介護姿勢推定を目的として、機械学習により映像から骨格情報抽出を行い、動作整合を自動的に行う手法の高精度化を達成した。基本的な姿勢検出については、前年度までの手法を踏襲した。まず機械学習により映像中の各フレームの人物画像に対して骨格情報を抽出し、関節の座標値と信頼度数値を得る。推定された２５個の関節点から重要な１２個を選択し６６次元の特徴ベクトルを形成する。これらをフレーム毎に求め...

【医歯薬学】社会医学：精密医療／深層学習を含む研究件

【キーワード】大規模医療介護データベース / 深層学習 / ダミーデータ / 精密医療 / レセプトデータベース (他6件)

【概要】近年、各種の大規模医療介護データベースが整備されている。しかしいずれも、個人情報保護等を理由として、利用には様々な手続きや規制があり、利用者は極めて限定されている。利用経験が少ないためにデータベースの扱いに慣れておらず、そのために研究成果がなかなか得られないという現状もある。そこで申請者は、個人情報保護の必要がない大規模ダミーデータベースを独自に構築し、それを研究者に幅広く利用してもらい、デ...

【医歯薬学】社会医学：レセプトデータベース／深層学習を含む研究件

【キーワード】大規模医療介護データベース / 深層学習 / ダミーデータ / 精密医療 / レセプトデータベース (他6件)

【概要】近年、各種の大規模医療介護データベースが整備されている。しかしいずれも、個人情報保護等を理由として、利用には様々な手続きや規制があり、利用者は極めて限定されている。利用経験が少ないためにデータベースの扱いに慣れておらず、そのために研究成果がなかなか得られないという現状もある。そこで申請者は、個人情報保護の必要がない大規模ダミーデータベースを独自に構築し、それを研究者に幅広く利用してもらい、デ...

【医歯薬学】社会医学：NDB ／深層学習を含む研究件

【キーワード】大規模医療データベース / NDB / 介護レセプト / 深層学習 / データフュージョン (他21件)

【概要】大規模医療データの二次利用はその重要度を増している。本研究の目的は、NDBを解析して疫学研究を実施する事、そして、NDBと他のデータベーを連携して解析する事である。 NDBを用いた研究を実施するうえで、そのデータ構造が複雑であるという課題があった。そこで、本研究では研究者が利用しやすいデータ構造の定義と、NDBから研究データを抽出変換するシステムを独自に開発し、疫学研究を行った。さらに近年注目され...

【医歯薬学】社会医学：患者の実践知／深層学習を含む研究件

【キーワード】患者の悩み / 患者の実践知 / ソーシャルメディア / 自然言語処理 / 機械学習 (他6件)

【概要】本研究では、ソーシャルメディアから得られる患者テキストを患者ケアの充実に活かす基盤づくりを目指して、患者の治療・生活上の悩みに関するエピソード、及び患者の実践知を抽出する自然言語処理（Natural Language Processing、NLP）システムの開発を進めている。本年度（2021年度）は、患者ブログから副作用疑いや悩みの記述を抽出する深層学習モデルの構築に取り組んだ。主な成果を以下に示...

【医歯薬学】社会医学：患者の悩み／深層学習を含む研究件

【キーワード】患者の悩み / 患者の実践知 / ソーシャルメディア / 自然言語処理 / 機械学習 (他6件)

【概要】本研究では、ソーシャルメディアから得られる患者テキストを患者ケアの充実に活かす基盤づくりを目指して、患者の治療・生活上の悩みに関するエピソード、及び患者の実践知を抽出する自然言語処理（Natural Language Processing、NLP）システムの開発を進めている。本年度（2021年度）は、患者ブログから副作用疑いや悩みの記述を抽出する深層学習モデルの構築に取り組んだ。主な成果を以下に示...

【医歯薬学】社会医学：ダミーデータ／深層学習を含む研究件

【キーワード】大規模医療介護データベース / 深層学習 / ダミーデータ / 精密医療 / レセプトデータベース (他6件)

【概要】近年、各種の大規模医療介護データベースが整備されている。しかしいずれも、個人情報保護等を理由として、利用には様々な手続きや規制があり、利用者は極めて限定されている。利用経験が少ないためにデータベースの扱いに慣れておらず、そのために研究成果がなかなか得られないという現状もある。そこで申請者は、個人情報保護の必要がない大規模ダミーデータベースを独自に構築し、それを研究者に幅広く利用してもらい、デ...

【医歯薬学】社会医学：効果修飾／深層学習を含む研究件

【キーワード】大規模医療介護データベース / 深層学習 / ダミーデータ / 精密医療 / レセプトデータベース (他6件)

【概要】近年、各種の大規模医療介護データベースが整備されている。しかしいずれも、個人情報保護等を理由として、利用には様々な手続きや規制があり、利用者は極めて限定されている。利用経験が少ないためにデータベースの扱いに慣れておらず、そのために研究成果がなかなか得られないという現状もある。そこで申請者は、個人情報保護の必要がない大規模ダミーデータベースを独自に構築し、それを研究者に幅広く利用してもらい、デ...

【医歯薬学】社会医学：ゲノム解析／深層学習を含む研究件

【研究代表者】三森隆広国立研究開発法人理化学研究所, 革新知能統合研究センター, 研究員 (40760161)

【キーワード】ゲノム / コピー数変異 / 次世代シークエンサ / マイクロアレイ / 機械学習 (他11件)

【概要】ヒトゲノムのコピー数変異 (CNV) は大規模な配列の多様性を与える変異であり、薬剤代謝酵素を含む重要な遺伝子の発現量の個人差や、様々な疾患のリスクに関係していることが知られている。次世代シークエンス技術やマイクロアレイの発展により CNV の個人差を定量できるようになってきたが、これまで配列差を含めた解析は困難であった。本研究では CNV によるゲノム多様性の解明を目指し、長鎖型シークエンサを用...

【医歯薬学】社会医学：大規模医療介護データベース／深層学習を含む研究件

【キーワード】大規模医療介護データベース / 深層学習 / ダミーデータ / 精密医療 / レセプトデータベース (他6件)

【概要】近年、各種の大規模医療介護データベースが整備されている。しかしいずれも、個人情報保護等を理由として、利用には様々な手続きや規制があり、利用者は極めて限定されている。利用経験が少ないためにデータベースの扱いに慣れておらず、そのために研究成果がなかなか得られないという現状もある。そこで申請者は、個人情報保護の必要がない大規模ダミーデータベースを独自に構築し、それを研究者に幅広く利用してもらい、デ...

【医歯薬学】社会医学：循環器検診／深層学習を含む研究件

【医歯薬学】社会医学：健康診断／深層学習を含む研究件

【医歯薬学】社会医学：眼底写真／深層学習を含む研究件

【医歯薬学】社会医学：DXA ／深層学習を含む研究件

【概要】腹部単純CTから、腰椎のdual-energy X-ray absorptiometry (DXA)骨密度値を推定する深層学習モデルを作成し、査読付き国際学術雑誌European Radiologyで論文発表し、雑誌掲載された。CT画像から腰椎部分を切り出した画像を入力データ、対応する椎体のDXA骨密度値を教師データとして、教師あり深層学習を行った。学習済のモデルを外部施設のデータに適用して性能を...

【医歯薬学】社会医学：磁気共鳴機能画像法（fMRI）／深層学習を含む研究件

【概要】本研究のテーマである、機能的連結性データの機械学習・深層学習に関しては、多くの数の論文が完成、出版された。このうちIF付き国際学術論文(査読付き)に絞ると、以下のようになる。Naoki Okamoto, Hiroyuki Akama, 2021. doi:https://doi.org/10.3389/fninf.2021.709179　本研究では、深層ニューラルネットワークの一種であるInvar...

【概要】脳の活動伝搬経路を、全脳の神経活動から推測し、伝播経路に規則や特徴が存在するか解明することを本研究では試みた。具体的には脳活動の開始部位と終着部位とが明確な場合に、その間の脳回路を神経活動が並列にあるいは直列に伝播するのかといった伝搬経路の性質を明らかにすることを目指した。このためにfMRI計測データ（麻酔下マウスの海馬を光遺伝学的に刺激した時の応答を計測したデータ；Takata et al. 2...

【医歯薬学】社会医学：網膜血管／深層学習を含む研究件

❏眼底画像とサイトカイン濃度のAI解析による加齢黄斑変性病態の解明基盤構築(21K09751)

【医歯薬学】社会医学：加齢黄斑変性／深層学習を含む研究件

【研究代表者】高橋秀徳自治医科大学, 医学部, 准教授 (10361479)

【キーワード】深層学習 / 説明可能AI / 加齢黄斑変性 / 眼内サイトカイン

【概要】研究開始時に収集済みであった1052眼の網膜光干渉計(OCT)画像と、測定済みの233眼のサイトカインプロファイルと、1ヶ月後の視力を使って第一次データセットを作成した。サイトカインを測定された眼は、過去の研究で特定の条件の眼を選んだものであり、測定したサイトカインは既報を元にを選んだものである。従ってサイトカイン濃度の欠損値は「観測データに依存する欠損 (missing at random: M...

【医歯薬学】社会医学：行動学／深層学習を含む研究件

【キーワード】ロボット聴覚 / 人工知能 / 音響信号処理 / 行動学 / 情報システム (他10件)

【概要】複数のマイクロホンアレイで収録した野鳥の歌声音響信号から，何の野鳥がいつ，どこから，どのように歌っているかを歌声イベントとして抽出し，歌声イベント間の関係から野鳥同士の関係性を構造化・可視化するロボット聴覚と機械学習技術の融合した屋外音環境理解技術を開発した．また，専門家でなくても使いやすい野鳥歌声解析用の屋外音環境理解システムを構築し，人手で行われてきた野鳥の歌声解析作業の負担を軽減し，動物行動...

【医歯薬学】社会医学：院内がん登録／深層学習を含む研究件

❏電子的診療情報からの高次元特徴量による患者状態の表現と機械学習の適用に関する研究(16K09161)

【研究テーマ】病院・医療管理学

【研究代表者】河添悦昌東京大学, 医学部附属病院, 特任准教授 (10621477)

【キーワード】EHR Phenotyping / 院内がん登録 / 電子的診療情報 / 深層学習 / Deeplearning

【概要】電子的診療情報により患者の状態を高次元の特徴ベクトルによって表現し機械学習を適用することで、院内がん登録業務への応用可能性を検討した。特徴ベクトルを、登録病名、投薬オーダの医薬品、検体検査項目の3種のカテゴリによって構成した。100,313件の症例を含むデータセットを構築し、がん症例と非がん症例を2値分類するタスクと、がん種別を多値分類するタスクの精度を評価した。前者の精度は、院内がん登録で行われ...

【医歯薬学】社会医学：DPCデータ／深層学習を含む研究件

【キーワード】大規模医療データベース / NDB / 介護レセプト / 深層学習 / データフュージョン (他21件)

【概要】大規模医療データの二次利用はその重要度を増している。本研究の目的は、NDBを解析して疫学研究を実施する事、そして、NDBと他のデータベーを連携して解析する事である。 NDBを用いた研究を実施するうえで、そのデータ構造が複雑であるという課題があった。そこで、本研究では研究者が利用しやすいデータ構造の定義と、NDBから研究データを抽出変換するシステムを独自に開発し、疫学研究を行った。さらに近年注目され...

【医歯薬学】社会医学：EHR Phenotyping ／深層学習を含む研究件

❏電子的診療情報からの高次元特徴量による患者状態の表現と機械学習の適用に関する研究(16K09161)

【研究テーマ】病院・医療管理学

【研究代表者】河添悦昌東京大学, 医学部附属病院, 特任准教授 (10621477)

【キーワード】EHR Phenotyping / 院内がん登録 / 電子的診療情報 / 深層学習 / Deeplearning

【概要】電子的診療情報により患者の状態を高次元の特徴ベクトルによって表現し機械学習を適用することで、院内がん登録業務への応用可能性を検討した。特徴ベクトルを、登録病名、投薬オーダの医薬品、検体検査項目の3種のカテゴリによって構成した。100,313件の症例を含むデータセットを構築し、がん症例と非がん症例を2値分類するタスクと、がん種別を多値分類するタスクの精度を評価した。前者の精度は、院内がん登録で行われ...

【医歯薬学】社会医学：電子的診療情報／深層学習を含む研究件

❏電子的診療情報からの高次元特徴量による患者状態の表現と機械学習の適用に関する研究(16K09161)

【研究テーマ】病院・医療管理学

【研究代表者】河添悦昌東京大学, 医学部附属病院, 特任准教授 (10621477)

【キーワード】EHR Phenotyping / 院内がん登録 / 電子的診療情報 / 深層学習 / Deeplearning

【概要】電子的診療情報により患者の状態を高次元の特徴ベクトルによって表現し機械学習を適用することで、院内がん登録業務への応用可能性を検討した。特徴ベクトルを、登録病名、投薬オーダの医薬品、検体検査項目の3種のカテゴリによって構成した。100,313件の症例を含むデータセットを構築し、がん症例と非がん症例を2値分類するタスクと、がん種別を多値分類するタスクの精度を評価した。前者の精度は、院内がん登録で行われ...

【医歯薬学】社会医学：大規模データベース／深層学習を含む研究件

【キーワード】大規模医療データベース / NDB / 介護レセプト / 深層学習 / データフュージョン (他21件)

【概要】大規模医療データの二次利用はその重要度を増している。本研究の目的は、NDBを解析して疫学研究を実施する事、そして、NDBと他のデータベーを連携して解析する事である。 NDBを用いた研究を実施するうえで、そのデータ構造が複雑であるという課題があった。そこで、本研究では研究者が利用しやすいデータ構造の定義と、NDBから研究データを抽出変換するシステムを独自に開発し、疫学研究を行った。さらに近年注目され...

【医歯薬学】歯学：不均一性／深層学習を含む研究件

【キーワード】破壊 / 乾燥亀裂 / 不均一性 / フェーズフィールドモデル / データ同化 (他7件)

【概要】本研究は水と粉体の混合ペーストの乾燥破壊現象において、亀裂の進展に影響する物性値空間不均一性を計測データと数値モデルの比較により定量的に評価するための基盤技術の開発を目的としている。本年度は乾燥破壊実験を昨年度に引き続き継続して実施した。年度途中に利用している実験施設の移動に伴い実験装置を解体する必要が出たため、実験装置の見直しを行ない効率的に実験を行なえるよう装置の整備を実施した。また、本年度か...

【医歯薬学】歯学：ATACシークエンス／深層学習を含む研究件

❏婦人科悪性腫瘍における深層学習を利用したクロマチン3次元構造のマルチモーダル解析(20H03820)

【キーワード】子宮肉腫 / 卵巣癌 / ChIP-seq / ATAC-seq / エピゲノム (他13件)

【概要】主に以下の2つの研究計画について行った。①子宮体癌におけるヒストンメチル化PRMT6の関わりについて。以下の知見を得ている。（a)子宮体癌細胞株においてPRMT6の発現抑制はH3K27acを介してインターフェロンを誘導し, アポトーシスに導く.(b)子宮体癌細胞株において, PRMT6はH3K27acを介してがんに関連する複数の転写因子を調節している.(c)PRMT6の発現抑制により8,145個の...

【医歯薬学】歯学：細胞系譜／深層学習を含む研究件

❏深層学習を用いた細胞追跡アルゴリズムの開発(20H03244)

【研究代表者】舟橋啓慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 教授 (70324548)

【キーワード】画像解析 / 深層学習 / 機械学習 / 細胞系譜 / 細胞追跡

【概要】令和3年度は連続する2つの時刻間の細胞の対応関係1つずつに対してコストの算出を行う学習モデル(1対1モデル)を構築した。研究協力者である近畿大学山縣研究室から提供いただいたマウス胚4次元蛍光顕微鏡画像を入力とし、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて物体の特徴を抽出することでマウス胚(核)の形態的特徴を活用したトラッキングアルゴリズムの開発を行った。細胞核の形状取得には既に当研究室にて実...

【医歯薬学】歯学：エビゲノム／深層学習を含む研究件

❏婦人科悪性腫瘍における深層学習を利用したクロマチン3次元構造のマルチモーダル解析(20H03820)

【キーワード】子宮肉腫 / 卵巣癌 / ChIP-seq / ATAC-seq / エピゲノム (他13件)

【概要】主に以下の2つの研究計画について行った。①子宮体癌におけるヒストンメチル化PRMT6の関わりについて。以下の知見を得ている。（a)子宮体癌細胞株においてPRMT6の発現抑制はH3K27acを介してインターフェロンを誘導し, アポトーシスに導く.(b)子宮体癌細胞株において, PRMT6はH3K27acを介してがんに関連する複数の転写因子を調節している.(c)PRMT6の発現抑制により8,145個の...

【研究代表者】大里直樹早稲田大学, 理工学術院総合研究所(理工学研究所), 主任研究員 (50509536)

【キーワード】転写制御 / 転写因子 / エンハンサー / クロマチン相互作用 / インシュレータ (他17件)

【概要】ゲノムワイドな遺伝子転写カスケードの解析のために、遺伝子の転写開始点から離れた位置（遠位）のDNAに結合する、転写因子が発現を制御する遺伝子（転写標的遺伝子）を予測する手法を開発した。転写標的遺伝子の予測のために、転写因子のDNA結合の位置と遺伝子の転写開始点の対応関係の基準を評価するための指標を見出した。同じ転写因子の転写標的遺伝子には、似た機能をもつ遺伝子が多く含まれ、遺伝子機能の数を転写標的...

【医歯薬学】歯学：エンハンサー／深層学習を含む研究件

【研究代表者】大里直樹早稲田大学, 理工学術院総合研究所(理工学研究所), 主任研究員 (50509536)

【キーワード】転写制御 / 転写因子 / エンハンサー / クロマチン相互作用 / インシュレータ (他17件)

【概要】ゲノムワイドな遺伝子転写カスケードの解析のために、遺伝子の転写開始点から離れた位置（遠位）のDNAに結合する、転写因子が発現を制御する遺伝子（転写標的遺伝子）を予測する手法を開発した。転写標的遺伝子の予測のために、転写因子のDNA結合の位置と遺伝子の転写開始点の対応関係の基準を評価するための指標を見出した。同じ転写因子の転写標的遺伝子には、似た機能をもつ遺伝子が多く含まれ、遺伝子機能の数を転写標的...

【医歯薬学】歯学：医用画像処理／深層学習を含む研究件

【キーワード】医用画像処理 / 胸部単純写真 / 肺癌 / コンピュータ支援検出 / 架空画像生成 (他8件)

【概要】架空の人工胸部単純X線写真の自動生成、ならびに架空の肺癌(肺結節)病変の作成と自然な埋め込みを行う手法を確立した。特に、写真の自動形成にはKingmaらの提案したGlowアルゴリズムを用い、ごく自然な512×512ピクセルの画像を無限生成できることを確認した。また、肺結節の生成には花岡が開発したルールベースの3次元結節生成器を用いたが、それをX線写真の原理をもちいて架空画像に埋め込み、さらにGlo...

【概要】本研究では、前回CTから今回CTのボクセル値を各ボクセルで推定し、さらにその推定誤差も出力するプログラムを、深層学習を用いて作成した。これら推定値および推定誤差を用いて、各ボクセルで今回CTにおけるzscoreを算出し、これを異常度としてCT画像に重畳表示することにより、異常検出・強調表示を行った。このシステムを、臨床環境を模した読影実験にて実証した。11名の放射線科医(専門医6名、後期研修医5名...

【キーワード】医用画像工学 / 転移性骨腫瘍 / X線CT / 深層学習 / コンピュータ支援検出 (他11件)

【概要】CT画像からの骨転移の検出について、深層学習を用いた前回検査との比較による強調表示アルゴリズムを作成した。前回のCT画像と今回のCT画像を入力すると、骨硬化性転移、溶骨性転移のどちらも検出し、出力することができる。単純な時間差分ではなく、深層学習により骨密度の予想変化と、さらに予想変化のばらつきを計算してからそれにしたがって異常検知を行うので、より偽陽性が少ない。このため、2次元投影像でも簡単に転...

【医歯薬学】歯学：バイオインフォマテイクス／深層学習を含む研究件

❏非コードRNA遺伝子をゲノムワイドに発見する汎用システム(18H04127)

【研究代表者】榊原康文慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 教授 (10287427)

【キーワード】非コードRNA / 遺伝子発見 / バイオインフォマティクス / 深層学習

【概要】これまで主に画像解析に用いられてきた深層学習手法の畳み込みニューラルネットワークや自然言語処理で用いられてきた文字列変換器を，非コードRNA配列に適用し，配列の分類やクラスタリング，そして機能解析を行うというバイオインフォマティクスの分野で最新の手法を提案した．具体的には，教師無し深層学習に基づく非コードRNAクラスタリングのアルゴリズムRNA-BERT（NAR Genomics and Bioi...

【キーワード】lncRNA / ノンコーディングRNA / RNA修飾 / RNA構造 / リピート要素 (他19件)

【概要】タンパク質に翻訳されずにRNA自体が機能を有する長鎖ノンコーディングRNA（lncRNA）の機能を明らかにするために，RNAの配列・構造・修飾・生体高分子との相互作用などの「機能エレメント」に着目し情報学的な観点から多くの研究を行った．例えば，ジャンクだと考えられていたリピート配列がlncRNAの組織特異的な発現に寄与していたり，タンパク質やDNAとの相互作用に寄与していることを明らかにすることに...

【医歯薬学】歯学：骨疾患／深層学習を含む研究件

【概要】本研究では、前回CTから今回CTのボクセル値を各ボクセルで推定し、さらにその推定誤差も出力するプログラムを、深層学習を用いて作成した。これら推定値および推定誤差を用いて、各ボクセルで今回CTにおけるzscoreを算出し、これを異常度としてCT画像に重畳表示することにより、異常検出・強調表示を行った。このシステムを、臨床環境を模した読影実験にて実証した。11名の放射線科医(専門医6名、後期研修医5名...

【医歯薬学】歯学：光遺伝学／深層学習を含む研究件

【概要】脳の活動伝搬経路を、全脳の神経活動から推測し、伝播経路に規則や特徴が存在するか解明することを本研究では試みた。具体的には脳活動の開始部位と終着部位とが明確な場合に、その間の脳回路を神経活動が並列にあるいは直列に伝播するのかといった伝搬経路の性質を明らかにすることを目指した。このためにfMRI計測データ（麻酔下マウスの海馬を光遺伝学的に刺激した時の応答を計測したデータ；Takata et al. 2...

【医歯薬学】歯学：骨密度／深層学習を含む研究件

【キーワード】人工知能 / 自動手術計画 / 手術シミュレーション / 深層学習 / 人工関節 (他11件)

【概要】1.過去症例DBについて以下を進めた。 (1)臨床情報DBについて、インプラント機種別の整備を行った。(2)解剖情報DBについて、学習（正解）データ拡充に向けて、筋肉自動認識結果を修正することで大幅に正解データ作成時間の短縮が行えることを確認し、100例以上の正解データ追加の見通しを得た。 2. 患者解剖の自動認識ツールについて以下を進めた。(1)術前CT画像からの筋骨格認識を「骨盤から膝まで」を...

【概要】腹部単純CTから、腰椎のdual-energy X-ray absorptiometry (DXA)骨密度値を推定する深層学習モデルを作成し、査読付き国際学術雑誌European Radiologyで論文発表し、雑誌掲載された。CT画像から腰椎部分を切り出した画像を入力データ、対応する椎体のDXA骨密度値を教師データとして、教師あり深層学習を行った。学習済のモデルを外部施設のデータに適用して性能を...

【医歯薬学】歯学：CT ／深層学習を含む研究件

【概要】腹部単純CTから、腰椎のdual-energy X-ray absorptiometry (DXA)骨密度値を推定する深層学習モデルを作成し、査読付き国際学術雑誌European Radiologyで論文発表し、雑誌掲載された。CT画像から腰椎部分を切り出した画像を入力データ、対応する椎体のDXA骨密度値を教師データとして、教師あり深層学習を行った。学習済のモデルを外部施設のデータに適用して性能を...

❏深層学習を用いた仮想高線量化技術による放射線画像検査の被曝最小化(18H02761)

【研究代表者】鈴木賢治東京工業大学, 科学技術創成研究院, 教授 (00295578)

【キーワード】機械学習 / CT / 被曝低減 / 深層学習 / 雑音除去

【概要】１）３次元胸部ファントムによる被曝低減技術の性能検証昨年度は、2次元の深層学習（ディープラーニング）モデルを3次元に拡張し、臨床Computed Tomography (CT)で得られる3次元データを扱えるモデルにした。同時に、演算量削減手法の開発により、1回のCT検査のデータを高速に処理できるようにした。本年度は、精巧な胸部ファントム（京都科学社製）のCT像を、最低線量から最高線量まで（0.0...

❏深層学習を用いた超低線量CT像の高画質化によるCTの被曝低減(17H06679)

【研究期間】2017-08-25 - 2019-03-31

【研究代表者】鈴木賢治東京工業大学, 科学技術創成研究院, 特任教授 (00295578)

【キーワード】深層学習 / 機械学習 / CT / 被曝低減 / 雑音除去

【概要】１）画像出力型深層学習をベースとするCTのための被曝線量低減手法の開発本研究で開発したCTのための被曝線量低減手法は，我々独自の深層学習をベースとし，学習と実行ステップから成る．学習ステップでは，超低線量で撮像されたCT像を入力画像，高線量で撮像されたCT像を教師画像に使い，深層学習モデルを学習する．深層学習は，ニューラルネット回帰モデル（NN）で構成され，入力は超低線量CT像の局所領域の画素値...

【医歯薬学】歯学：骨・軟部腫瘍／深層学習を含む研究件

【概要】多数の亜型がある軟部肉腫において最も頻度が高い組織型である未分化多形肉腫は、『明確な分化方向や特異的融合遺伝子を持つ腫瘍』を除外した結果として診断される腫瘍である。本研究は、未分化多型肉腫のRNA-seq解析を用い、発現パターンを基にした再分類を行うとともに、新規治療標的・バイオマーカーを同定することを目的としている。肉腫は軟部組織に発生する悪性腫瘍であり、その起源細胞は血管、脂肪、骨、神経など...

【医歯薬学】歯学：発生／深層学習を含む研究件

【キーワード】着床前胚 / 4Dイメージング / 力学モデル / 系譜解析 / トラッキング (他21件)

【概要】本研究では、哺乳類着床前胚の発生系譜を定量的に解析する手法の構築を目指し、画像解析技術・統計解析技術・シミュレーション技術の構築を行った。画像解析では、胚内の細胞を同定する手法を改良し、最終的にはそこから得られたデータを用いた深層画像解析法の提案を行った。系譜統計解析では、細胞の分裂待ち時間などから細胞の潜在情報を推定する手法を提案した。そして、胚内の細胞における力学的相互作用と発生プロセスの再...

【医歯薬学】歯学：ヒトES細胞／深層学習を含む研究件

【キーワード】人口知能 / 機械学習 / セグメンテーション / ヒトiPS細胞 / ヒトES細胞 (他11件)

【概要】拍動心筋細胞の動画を全自動撮影し、ベクトル解析によって心筋細胞を同定することで非心筋細胞との領域を判別する拍動心筋細胞動画撮影システムを開発した。また、セグメンテーションアルゴリズムにより拍動する心筋細胞を効率的に評価する画期的な深層学習法の開発を行い、改良することでより正確な領域判定を可能にした。心筋と非心筋細胞を見分けるのに有効な分類器を機械学習により構築し、加えて学習器を可視化することで分類...

【医歯薬学】歯学：RT-PCR ／深層学習を含む研究件

【キーワード】人工知能 / スプライス異常 / RT-PCR / エクソーム解析 / RNA-Seq (他7件)

【概要】小児期発症の希少難治性神経疾患は遺伝性が高い。私たちは1000家系以上でエクソーム解析を行い、多数の原因遺伝子を明らかにしてきたが、全ゲノム解析でも原因同定率は60%程度であり、新たな解析方法の開発が求められている。エクソーム解析では原因が不明であった脳形成異常例に、人工知能(AI)技術を用いたスプライス部位の予測アルゴリズムSpliceAIを用いて解析したところ、劣性遺伝の小頭症3家系6名に共通...

【医歯薬学】歯学：手術シミュレーション／深層学習を含む研究件

【キーワード】人工知能 / 自動手術計画 / 手術シミュレーション / 深層学習 / 人工関節 (他11件)

【概要】1.過去症例DBについて以下を進めた。 (1)臨床情報DBについて、インプラント機種別の整備を行った。(2)解剖情報DBについて、学習（正解）データ拡充に向けて、筋肉自動認識結果を修正することで大幅に正解データ作成時間の短縮が行えることを確認し、100例以上の正解データ追加の見通しを得た。 2. 患者解剖の自動認識ツールについて以下を進めた。(1)術前CT画像からの筋骨格認識を「骨盤から膝まで」を...

【医歯薬学】歯学：臨床疫学／深層学習を含む研究件

【キーワード】大規模医療データベース / NDB / 介護レセプト / 深層学習 / データフュージョン (他21件)

【概要】大規模医療データの二次利用はその重要度を増している。本研究の目的は、NDBを解析して疫学研究を実施する事、そして、NDBと他のデータベーを連携して解析する事である。 NDBを用いた研究を実施するうえで、そのデータ構造が複雑であるという課題があった。そこで、本研究では研究者が利用しやすいデータ構造の定義と、NDBから研究データを抽出変換するシステムを独自に開発し、疫学研究を行った。さらに近年注目され...

【医歯薬学】歯学：画像診断／深層学習を含む研究件

【概要】2005年から2021年までの慶應義塾大学病院の病理診断の確定した腎癌304例およびJ-MIDデータベースから抽出した410例のCT画像の画像のresion of interestの設定、腫瘍部分のsegmentationを完了した。さらに、慶應義塾大学病院の腎癌症例の内、ダイナミックCTの4相全てが撮影されている200例については、詳細な画像所見（造影前腫瘍濃度、早期濃染の程度、早期濃染の不均一...

❏説明可能AIによるトモシンセシス画像診断支援システムの開発(20H03738)

【研究代表者】植田琢也東北大学, 医学系研究科, 教授 (40361448)

【キーワード】乳癌 / 画像診断 / 深層学習 / 人工知能

【概要】2021年度は、2020年度までに実施した研究の規模を広げた。乳癌症例をこれまで500症例であった症例を1000例へと増やし、正常・良性石灰化・良性腫瘍・悪性腫瘍を分類するAIモデルの学習を行った。左右差を比較するアルゴリズムを組み込んだAIモデルを構築し、以前よりも精度の向上が得られている。読影医師が行っている乳腺左右比較をモデルに組み込んだAIの開発は、医師の読影の過程を取り込んだ説明可能AI...

【医歯薬学】薬学：近赤外光／深層学習を含む研究件

【研究代表者】清水孝一早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授(任期付) (30125322)

【概要】生体内部の構造情報および機能情報を安全な光により三次元的に透視イメージングする医用技術の開発をめざし、新原理を集約した新たな手法を確立するとともに、それを具現化するシステムを開発した。具体的には、次の成果を得た。 (1) 体外への出射光から体内構造を求める逆散乱問題を解決、(2)散乱による光透視像劣化を点拡がり関数の逆畳み込みにより改善、(3)深層学習原理を導入し散乱ボケの問題を解決、(4)生体模...

【医歯薬学】薬学：自己組織化／深層学習を含む研究件

【キーワード】深層学習 / 予測学習 / マルチモーダル / 動作プリミティブ / RTミドルウェア (他16件)

【概要】近年，深層学習が多様な領域で利用されているが，その適用範囲は電子化されたデータ処理に特化されており，実世界での作業性が十分に得られていない．一方，ロボットを用いた生活支援が強く期待されている．近年は，汎用型のロボットOSを利用した多機能型汎用ロボットの可能性が着目されている．そこで本研究では，ロボットOSと深層学習を用いたロボット動作学習を実現し，ロボットの知能化と開発コスト削減を行った．具体的...

【医歯薬学】薬学：疾患／深層学習を含む研究件

【キーワード】分散表現 / オントロジー / ナレッジグラフ / 自然言語処理 / 疾患 (他11件)

【概要】本研究は、専門家が作成したオントロジー（用語とそれらの関係）と、テキストから自動生成した分散表現（多次元ベクトル）を相補的に活用し、その結果を用いた新たな推論技術の開発を目的としている。これまでに、テストケースとなる分野を検討し、「がん」と「アルツハイマー」に選定した。それらの分野でのテキストデータ、オントロジーデータ、およびデータベース（主に知識を表現できるもの）を扱う。現在、分散表現の獲得方...

【医歯薬学】薬学：腫瘍形成／深層学習を含む研究件

❏深層学習による疾患の超早期発見を可能にする病態発症前モデルの大規模スクリーニング(17KT0049)

【キーワード】癌ドライバー遺伝子 / CRISPR-Cas9システム / ネッタイツメガエル / 腫瘍形成 / CRISPR-Cas9 (他11件)

【概要】近年の研究から、腫瘍形成頻度は複数の遺伝子変異の蓄積により上昇することが分かってきたが、明らかになっている具体的な遺伝子セットはまだまだ少ない。本研究では、ネッタイツメガエルを用い、CRISPR-Cas9系による複数遺伝子同時ノックダウン、更には腫瘍形成個体における遺伝子発現プロファイルを解析することで、新規癌ドライバー遺伝子セットを網羅的に見出すことを目指した。その結果、腫瘍形成アッセイ系が確立...

【医歯薬学】薬学：脳機能／深層学習を含む研究件

【概要】本研究では，鑑賞者が経験する美的感情に関する心理的基盤と脳内基盤の双方について，脳機能計測や心理学的実験を用いた研究，脳活動に対する深層学習をもとに美的感情を推定する研究，美術作品の様々な画像的特徴から深層学習を用いて印象評価を推定評価する研究を統合し，これまでの美学理論や美術史の系譜を再考することを目的としている。2021年度は，2020年度に実施したオンラインでの大規模サンプルでのウェブ実験の...

【医歯薬学】薬学：RNA結合タンパク質／深層学習を含む研究件

【キーワード】lncRNA / ノンコーディングRNA / RNA修飾 / RNA構造 / リピート要素 (他19件)

【概要】タンパク質に翻訳されずにRNA自体が機能を有する長鎖ノンコーディングRNA（lncRNA）の機能を明らかにするために，RNAの配列・構造・修飾・生体高分子との相互作用などの「機能エレメント」に着目し情報学的な観点から多くの研究を行った．例えば，ジャンクだと考えられていたリピート配列がlncRNAの組織特異的な発現に寄与していたり，タンパク質やDNAとの相互作用に寄与していることを明らかにすることに...

【医歯薬学】薬学：発生・分化／深層学習を含む研究件

❏深層学習を用いたマウス胚核同定画像解析アルゴリズムの開発(16H04731)

【研究代表者】舟橋啓慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 准教授 (70324548)

【キーワード】画像解析 / 機械学習 / 深層学習 / 発生・分化

【概要】深層学習(Deep Learning)を利用することで、今まで困難だったマウス胚発生の4次元蛍光顕微鏡画像から核同定を行う画像処理アルゴリズムを開発した。既存のマウス胚発生における細胞動態の解析では、4次元顕微鏡画像に対しては16細胞期以降の核同定の精度は非常に低くなってしまうといった問題点があった。本研究課題では、近年画像解析にて強力な手法として注目を集めている深層学習を用いた核同定アルゴリズム...

【医歯薬学】薬学：マウス／深層学習を含む研究件

【概要】脳の活動伝搬経路を、全脳の神経活動から推測し、伝播経路に規則や特徴が存在するか解明することを本研究では試みた。具体的には脳活動の開始部位と終着部位とが明確な場合に、その間の脳回路を神経活動が並列にあるいは直列に伝播するのかといった伝搬経路の性質を明らかにすることを目指した。このためにfMRI計測データ（麻酔下マウスの海馬を光遺伝学的に刺激した時の応答を計測したデータ；Takata et al. 2...

【医歯薬学】薬学：メチル化／深層学習を含む研究件

❏遺伝子変異を考慮しナノポアシーケンスから高精度にメチル化を検出する情報技術の開発(21K12104)

【研究代表者】張耀中東京大学, 医科学研究所, 特任准教授 (60817138)

【キーワード】methylation / nanopore sequencing / deep learning / ナノポアシーケンシング / メチル化 (他7件)

【概要】本研究では、ナノポアシーケンシングから複雑なメチル化プロファイリングを正確に行うために、特定遺伝子型を考慮したディープニューラネットワークによって高精度にメチル化を検出する情報解析技術を構築する。これに関して今年度には、以下三つの研究を進めた。（1）評価用データの収集と学習データを作成した。DNAメチル化の5mCと6mAを中心として、近年発表されたベンチマークデータを網羅的に収集し、分析した。学...

【医歯薬学】薬学：化合物ライブラリー／深層学習を含む研究件

【キーワード】分子動力学 / 脂肪酸 / 構造固定 / 膜タンパク質 / 化合物ライブラリー (他9件)

【概要】多数のコンフォメーションを取る脂肪酸を動的構造ライブラリーと見なし１つの分子が持つ多様な構造を利用する。分子動力学計算を用い、その中の特定のコンフォメーションを構造固定化した分子を構築し、その構造固定化分子が各受容体に対応する生物活性コンフォメーションである可能性を検証することを目的とする。脂肪酸の代表構造を表すための構造固定化合物(サロゲート)の探索として，化学的な直感でデザインしたサロゲー...

【医歯薬学】薬学：ヒストン修飾／深層学習を含む研究件

❏婦人科悪性腫瘍における深層学習を利用したクロマチン3次元構造のマルチモーダル解析(20H03820)

【キーワード】子宮肉腫 / 卵巣癌 / ChIP-seq / ATAC-seq / エピゲノム (他13件)

【概要】主に以下の2つの研究計画について行った。①子宮体癌におけるヒストンメチル化PRMT6の関わりについて。以下の知見を得ている。（a)子宮体癌細胞株においてPRMT6の発現抑制はH3K27acを介してインターフェロンを誘導し, アポトーシスに導く.(b)子宮体癌細胞株において, PRMT6はH3K27acを介してがんに関連する複数の転写因子を調節している.(c)PRMT6の発現抑制により8,145個の...

【医歯薬学】薬学：MRI ／深層学習を含む研究件

【概要】架空の人工胸部単純X線写真の自動生成、ならびに架空の肺癌(肺結節)病変の作成と自然な埋め込みを行う手法を確立した。特に、写真の自動形成にはKingmaらの提案したGlowアルゴリズムを用い、ごく自然な512×512ピクセルの画像を無限生成できることを確認した。また、肺結節の生成には花岡が開発したルールベースの3次元結節生成器を用いたが、それをX線写真の原理をもちいて架空画像に埋め込み、さらにGlo...

【概要】MDL原理に基づく学習理論の深化と応用について研究を行った．記述長最小原理（MDL原理）の基礎については，Barron and Coverの理論（BC理論）の教師あり学習への拡張と，深層学習との関連について考察した．BC理論と確率的コンプレキシティ（SC）を関係づける研究において，目標モデルを非指数型分布族に一般化することに成功した．その他，スパース学習を応用した誤り訂正符号への深層学習の応用やA...

【概要】腹部単純CTから、腰椎のdual-energy X-ray absorptiometry (DXA)骨密度値を推定する深層学習モデルを作成し、査読付き国際学術雑誌European Radiologyで論文発表し、雑誌掲載された。CT画像から腰椎部分を切り出した画像を入力データ、対応する椎体のDXA骨密度値を教師データとして、教師あり深層学習を行った。学習済のモデルを外部施設のデータに適用して性能を...

【医歯薬学】薬学：膜タンパク質／深層学習を含む研究件

【キーワード】分子動力学 / 脂肪酸 / 構造固定 / 膜タンパク質 / 化合物ライブラリー (他9件)

【概要】多数のコンフォメーションを取る脂肪酸を動的構造ライブラリーと見なし１つの分子が持つ多様な構造を利用する。分子動力学計算を用い、その中の特定のコンフォメーションを構造固定化した分子を構築し、その構造固定化分子が各受容体に対応する生物活性コンフォメーションである可能性を検証することを目的とする。脂肪酸の代表構造を表すための構造固定化合物(サロゲート)の探索として，化学的な直感でデザインしたサロゲー...

【医歯薬学】薬学：長鎖非コードRNA ／深層学習を含む研究件

【キーワード】lncRNA / ノンコーディングRNA / RNA修飾 / RNA構造 / リピート要素 (他19件)

【概要】タンパク質に翻訳されずにRNA自体が機能を有する長鎖ノンコーディングRNA（lncRNA）の機能を明らかにするために，RNAの配列・構造・修飾・生体高分子との相互作用などの「機能エレメント」に着目し情報学的な観点から多くの研究を行った．例えば，ジャンクだと考えられていたリピート配列がlncRNAの組織特異的な発現に寄与していたり，タンパク質やDNAとの相互作用に寄与していることを明らかにすることに...

【医歯薬学】薬学：中分子創薬／深層学習を含む研究件

【キーワード】生命生体情報学 / 環状ペプチド / 中分子創薬 / 膜透過性 / 血漿タンパク質結合率 (他9件)

【概要】次世代の創薬分子として注目されている特殊環状ペプチドを用いた中分子創薬を加速するため、そのボトルネックとなっていた細胞膜の透過性、および血漿タンパク質結合率の計算機予測を行うための基盤的手法を開発した。細胞膜透過性予測においては、大規模な分子動力学シミュレーション(REUS)による予測と、2次元および3次元記述子からの機械学習による予測の二つの手法を開発した。前者は6～8残基では充分な精度を達成...

【医歯薬学】薬学：環状ペプチド／深層学習を含む研究件

【キーワード】生命生体情報学 / 環状ペプチド / 中分子創薬 / 膜透過性 / 血漿タンパク質結合率 (他9件)

【概要】次世代の創薬分子として注目されている特殊環状ペプチドを用いた中分子創薬を加速するため、そのボトルネックとなっていた細胞膜の透過性、および血漿タンパク質結合率の計算機予測を行うための基盤的手法を開発した。細胞膜透過性予測においては、大規模な分子動力学シミュレーション(REUS)による予測と、2次元および3次元記述子からの機械学習による予測の二つの手法を開発した。前者は6～8残基では充分な精度を達成...

【医歯薬学】薬学：タンパク質-タンパク質相互作用／深層学習を含む研究件

【キーワード】分子動力学 / 機械学習 / シミュレーション / 分子動力学シミュレーション / 古典力学 (他11件)

【概要】機械学習技術の発展により、人工知能は画像認識やチェスや囲碁などの分野において人間の知能を凌駕するようになってきた。近年、AlphaFoldのような先進的なタンパク質構造予測技術においても、機械学習が中心的な役割を担っている。本研究では、こうした機械学習技術を分子科学に導入することによって、タンパク質間に見られる重要なダイナミクス現象を解き明かしていくことを目指している。これまでの研究で、基本的な...

【医歯薬学】薬学：脂肪酸／深層学習を含む研究件

【キーワード】分子動力学 / 脂肪酸 / 構造固定 / 膜タンパク質 / 化合物ライブラリー (他9件)

【概要】多数のコンフォメーションを取る脂肪酸を動的構造ライブラリーと見なし１つの分子が持つ多様な構造を利用する。分子動力学計算を用い、その中の特定のコンフォメーションを構造固定化した分子を構築し、その構造固定化分子が各受容体に対応する生物活性コンフォメーションである可能性を検証することを目的とする。脂肪酸の代表構造を表すための構造固定化合物(サロゲート)の探索として，化学的な直感でデザインしたサロゲー...

【医歯薬学】薬学：不整脈／深層学習を含む研究件

【概要】本研究では、超音波計測や生体電気計測といった簡便な生体計測手法の適用範囲を広げ，様々な疾患の精密な診断に適用可能とする事を目指して、機械学習によるパターン認識を応用することで、生体の持つ不均一性に対してロバストな画像再構成手法の構築に取り組んだ。超音波計測と心電図計測のそれぞれで、数値シミュレーションを用いて大規模な学習データを生成し、計測信号から医用画像を再構成する深層ニューラルネットワークを学...

【医歯薬学】薬学：スクリーニング／深層学習を含む研究件

❏深層学習による疾患の超早期発見を可能にする病態発症前モデルの大規模スクリーニング(17KT0049)

【キーワード】癌ドライバー遺伝子 / CRISPR-Cas9システム / ネッタイツメガエル / 腫瘍形成 / CRISPR-Cas9 (他11件)

【概要】近年の研究から、腫瘍形成頻度は複数の遺伝子変異の蓄積により上昇することが分かってきたが、明らかになっている具体的な遺伝子セットはまだまだ少ない。本研究では、ネッタイツメガエルを用い、CRISPR-Cas9系による複数遺伝子同時ノックダウン、更には腫瘍形成個体における遺伝子発現プロファイルを解析することで、新規癌ドライバー遺伝子セットを網羅的に見出すことを目指した。その結果、腫瘍形成アッセイ系が確立...

【医歯薬学】薬学：分化誘導／深層学習を含む研究件

【キーワード】人口知能 / 機械学習 / セグメンテーション / ヒトiPS細胞 / ヒトES細胞 (他11件)

【概要】拍動心筋細胞の動画を全自動撮影し、ベクトル解析によって心筋細胞を同定することで非心筋細胞との領域を判別する拍動心筋細胞動画撮影システムを開発した。また、セグメンテーションアルゴリズムにより拍動する心筋細胞を効率的に評価する画期的な深層学習法の開発を行い、改良することでより正確な領域判定を可能にした。心筋と非心筋細胞を見分けるのに有効な分類器を機械学習により構築し、加えて学習器を可視化することで分類...

【医歯薬学】薬学：血管内皮細胞／深層学習を含む研究件

【キーワード】血管老化 / 細胞老化 / 人工知能 / 畳み込みニューラルネットワーク / 新規評価指標 (他12件)

【医歯薬学】薬学：遺伝子ネットワーク／深層学習を含む研究件

【キーワード】進化計算 / 遺伝的アルゴリズム / 遺伝的プログラミング / ニューロ進化 / 深層学習 (他11件)

【概要】本研究ではモジュラ性を有するニューロ進化の有用性を検証した．検証法としては，各種ベンチマーク問題に適用した進化の結果に関して階層的な繰り返し構造が得られるかを解析した．モジュラ性によって，ニューロ進化の時間的な発達過程で情報が再利用でき，新しい構造を展開できると期待される．それにより，従来の人工物設計に伴う困難さ（部分解から全体の解が適切に得られない点や環境の変化にロバストに適応できない点）の解決...

【医歯薬学】薬学：タンパク質／深層学習を含む研究件

【キーワード】抗ウィルスペプチド / ペプチド設計 / 深層学習 / タンパク質 / ドッキング予測 (他6件)

【概要】新規抗ウイルスペプチド（AVP）の計算機による生成を目的としたシステムFeedback-AVPGANを開発した。Feedback-AVPGANでは、敵対性生成ネットワーク（GAN）を用いて新規のペプチドを生成する。さらに、抗ウイルス性のあるペプチドの生成を効率化するため、フィードバック法を用いる。フィードバック法は、GANによるペプチドの生成において、既知のペプチドだけからでなく、生成した合成デー...

【キーワード】分子動力学 / 機械学習 / シミュレーション / 分子動力学シミュレーション / 古典力学 (他11件)

【概要】機械学習技術の発展により、人工知能は画像認識やチェスや囲碁などの分野において人間の知能を凌駕するようになってきた。近年、AlphaFoldのような先進的なタンパク質構造予測技術においても、機械学習が中心的な役割を担っている。本研究では、こうした機械学習技術を分子科学に導入することによって、タンパク質間に見られる重要なダイナミクス現象を解き明かしていくことを目指している。これまでの研究で、基本的な...

【概要】MoRFs（molecular recognition features）は、他分子との結合により、天然変性状態から非天然変性状態に遷移する領域で、細胞の分子相互作用ネットワークにおいて重要な役割を果たし、多くのヒトの疾患に関与する天然変性タンパク質（IDP）の重要な機能領域である。MoRFsの予測の大きな問題は、「明確な配列特徴がない」という点で、これに対しては、アミノ酸残基の特性に対して因子分...

【医歯薬学】薬学：医療／深層学習を含む研究件

【キーワード】大規模医療データベース / NDB / 介護レセプト / 深層学習 / データフュージョン (他21件)

【概要】大規模医療データの二次利用はその重要度を増している。本研究の目的は、NDBを解析して疫学研究を実施する事、そして、NDBと他のデータベーを連携して解析する事である。 NDBを用いた研究を実施するうえで、そのデータ構造が複雑であるという課題があった。そこで、本研究では研究者が利用しやすいデータ構造の定義と、NDBから研究データを抽出変換するシステムを独自に開発し、疫学研究を行った。さらに近年注目され...

【医歯薬学】薬学：CRISPR-Cas9 ／深層学習を含む研究件

❏深層学習による疾患の超早期発見を可能にする病態発症前モデルの大規模スクリーニング(17KT0049)

【キーワード】癌ドライバー遺伝子 / CRISPR-Cas9システム / ネッタイツメガエル / 腫瘍形成 / CRISPR-Cas9 (他11件)

【概要】近年の研究から、腫瘍形成頻度は複数の遺伝子変異の蓄積により上昇することが分かってきたが、明らかになっている具体的な遺伝子セットはまだまだ少ない。本研究では、ネッタイツメガエルを用い、CRISPR-Cas9系による複数遺伝子同時ノックダウン、更には腫瘍形成個体における遺伝子発現プロファイルを解析することで、新規癌ドライバー遺伝子セットを網羅的に見出すことを目指した。その結果、腫瘍形成アッセイ系が確立...

【医歯薬学】薬学：RNAシークエンス／深層学習を含む研究件

【キーワード】人工知能 / スプライス異常 / RT-PCR / エクソーム解析 / RNA-Seq (他7件)

【概要】小児期発症の希少難治性神経疾患は遺伝性が高い。私たちは1000家系以上でエクソーム解析を行い、多数の原因遺伝子を明らかにしてきたが、全ゲノム解析でも原因同定率は60%程度であり、新たな解析方法の開発が求められている。エクソーム解析では原因が不明であった脳形成異常例に、人工知能(AI)技術を用いたスプライス部位の予測アルゴリズムSpliceAIを用いて解析したところ、劣性遺伝の小頭症3家系6名に共通...

【概要】多数の亜型がある軟部肉腫において最も頻度が高い組織型である未分化多形肉腫は、『明確な分化方向や特異的融合遺伝子を持つ腫瘍』を除外した結果として診断される腫瘍である。本研究は、未分化多型肉腫のRNA-seq解析を用い、発現パターンを基にした再分類を行うとともに、新規治療標的・バイオマーカーを同定することを目的としている。肉腫は軟部組織に発生する悪性腫瘍であり、その起源細胞は血管、脂肪、骨、神経など...

【医歯薬学】薬学：心電図／深層学習を含む研究件

【概要】本研究は、既存の心電図計による所見自動付与の精度向上のため、深層学習を用いた心電図波形自動解析手法を開発することを目的としている。昨年度まで、東大病院の循環器内科をを受診した患者を対象とし、研究代表者らがこれまでに開発してきた標準12誘導心電図波形に対するCNNを用いた自動解析手法である One-Shot Screening手法の改良を行ってきた。提案手法は、心拍毎にカットし重ね合わせた波形画像...

【医歯薬学】薬学：発現制御／深層学習を含む研究件

【研究代表者】大里直樹早稲田大学, 理工学術院総合研究所(理工学研究所), 主任研究員 (50509536)

【キーワード】転写制御 / 転写因子 / エンハンサー / クロマチン相互作用 / インシュレータ (他17件)

【概要】ゲノムワイドな遺伝子転写カスケードの解析のために、遺伝子の転写開始点から離れた位置（遠位）のDNAに結合する、転写因子が発現を制御する遺伝子（転写標的遺伝子）を予測する手法を開発した。転写標的遺伝子の予測のために、転写因子のDNA結合の位置と遺伝子の転写開始点の対応関係の基準を評価するための指標を見出した。同じ転写因子の転写標的遺伝子には、似た機能をもつ遺伝子が多く含まれ、遺伝子機能の数を転写標的...

【医歯薬学】薬学：がん／深層学習を含む研究件

❏深層テクスチャを用いたがん病理組織像の大規模解析基盤の構築と検証(21H03836)

【研究代表者】河村大輔東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 助教 (10776082)

【キーワード】深層学習 / デジタル病理画像 / 癌 / 病理組織画像 / がん

【概要】病理組織標本はがん細胞そのものやがん細胞と間質の細胞との相互作用が作り出す組織形態を通してがんに関する様々な情報を与えてくれる。近年、病理組織スライド全体を専用のスキャナで取り込んだWhole Slide Image(WSI)が得られるようになり、組織画像のデジタル化が進んでいる。しかし、大量のWSIを効率よく客観的・定量的に評価する技術が存在しないため、ゲノム情報のように数千-数万症例規模の比較...

❏超並列がん進化シミュレーションによる腫瘍内不均一性生成機構の解明(19K12214)

【研究代表者】新井田厚司東京大学, 医科学研究所, 講師 (00772493)

【キーワード】がん / シミュレーション / 進化 / 深層学習

【概要】本研究ではがんの多様な進化様式を統一的に記述するシミュレーションモデルを構築、スーパーコンピューターを活用した超並列シミュレーション及びパラメータ感度分析を通じてがんの腫瘍内不均一性(ITH)生成機構の探索を行なった。その結果、いくつかの興味深い知見が引き出せた。例えば高い変異率は中立進化によって広範なITHを形成するが、がん幹細胞階層は見かけの変異率を高めることも同様に中立なITHの形成に寄与す...

【概要】本研究では、Deep Learning（深層学習）を腫瘍のデジタル病理画像に適用することで、治療の選択に影響を与える遺伝子変異の有無を病理画像から推定し、遺伝子変異と相関する組織学的特徴を病理医が解釈可能な形で提示することを目指す。本年度は、Deep Learningの教師データを効率よく得るために、腫瘍を含む領域・含まない領域を手動で選択するためのGUIシステム（PathologyMap）を開...

【医歯薬学】薬学：転写因子／深層学習を含む研究件

【研究代表者】大里直樹早稲田大学, 理工学術院総合研究所(理工学研究所), 主任研究員 (50509536)

【キーワード】転写制御 / 転写因子 / エンハンサー / クロマチン相互作用 / インシュレータ (他17件)

【概要】ゲノムワイドな遺伝子転写カスケードの解析のために、遺伝子の転写開始点から離れた位置（遠位）のDNAに結合する、転写因子が発現を制御する遺伝子（転写標的遺伝子）を予測する手法を開発した。転写標的遺伝子の予測のために、転写因子のDNA結合の位置と遺伝子の転写開始点の対応関係の基準を評価するための指標を見出した。同じ転写因子の転写標的遺伝子には、似た機能をもつ遺伝子が多く含まれ、遺伝子機能の数を転写標的...

【医歯薬学】薬学：転写制御／深層学習を含む研究件

【研究代表者】大里直樹早稲田大学, 理工学術院総合研究所(理工学研究所), 主任研究員 (50509536)

【キーワード】転写制御 / 転写因子 / エンハンサー / クロマチン相互作用 / インシュレータ (他17件)

【概要】ゲノムワイドな遺伝子転写カスケードの解析のために、遺伝子の転写開始点から離れた位置（遠位）のDNAに結合する、転写因子が発現を制御する遺伝子（転写標的遺伝子）を予測する手法を開発した。転写標的遺伝子の予測のために、転写因子のDNA結合の位置と遺伝子の転写開始点の対応関係の基準を評価するための指標を見出した。同じ転写因子の転写標的遺伝子には、似た機能をもつ遺伝子が多く含まれ、遺伝子機能の数を転写標的...

【医歯薬学】薬学：多能性幹細胞／深層学習を含む研究件

【キーワード】人口知能 / 機械学習 / セグメンテーション / ヒトiPS細胞 / ヒトES細胞 (他11件)

【概要】拍動心筋細胞の動画を全自動撮影し、ベクトル解析によって心筋細胞を同定することで非心筋細胞との領域を判別する拍動心筋細胞動画撮影システムを開発した。また、セグメンテーションアルゴリズムにより拍動する心筋細胞を効率的に評価する画期的な深層学習法の開発を行い、改良することでより正確な領域判定を可能にした。心筋と非心筋細胞を見分けるのに有効な分類器を機械学習により構築し、加えて学習器を可視化することで分類...

【医歯薬学】薬学：非コードRNA ／深層学習を含む研究件

❏非コードRNA遺伝子をゲノムワイドに発見する汎用システム(18H04127)

【研究代表者】榊原康文慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 教授 (10287427)

【キーワード】非コードRNA / 遺伝子発見 / バイオインフォマティクス / 深層学習

【概要】これまで主に画像解析に用いられてきた深層学習手法の畳み込みニューラルネットワークや自然言語処理で用いられてきた文字列変換器を，非コードRNA配列に適用し，配列の分類やクラスタリング，そして機能解析を行うというバイオインフォマティクスの分野で最新の手法を提案した．具体的には，教師無し深層学習に基づく非コードRNAクラスタリングのアルゴリズムRNA-BERT（NAR Genomics and Bioi...

【キーワード】lncRNA / ノンコーディングRNA / RNA修飾 / RNA構造 / リピート要素 (他19件)

【概要】タンパク質に翻訳されずにRNA自体が機能を有する長鎖ノンコーディングRNA（lncRNA）の機能を明らかにするために，RNAの配列・構造・修飾・生体高分子との相互作用などの「機能エレメント」に着目し情報学的な観点から多くの研究を行った．例えば，ジャンクだと考えられていたリピート配列がlncRNAの組織特異的な発現に寄与していたり，タンパク質やDNAとの相互作用に寄与していることを明らかにすることに...

【医歯薬学】薬学：パーキンソン病／深層学習を含む研究件

【キーワード】パーキンソン病 / 深層学習 / iPS細胞 / 機械学習 / 高速3Dフローイメージャー

【概要】パーキンソン病症例の9割を占める孤発性症例は臨床症状からもその原因が多様な集団と予測され、疾患修飾治療法の開発にはその層別化が必須と考えられる。申請者は孤発性症例の患者iPS細胞表現型を遺伝性症例と比較しながら解析し、その表現型から分類することができれば最適な治療の開発につながると考え研究を進めてきた。しかしながら通常の統計解析手法では細胞表現型のデータから孤発性症例を層別化することが困難であった...

【医歯薬学】看護学：データベース／深層学習を含む研究件

【キーワード】分子動力学 / 機械学習 / シミュレーション / 分子動力学シミュレーション / 古典力学 (他11件)

【概要】機械学習技術の発展により、人工知能は画像認識やチェスや囲碁などの分野において人間の知能を凌駕するようになってきた。近年、AlphaFoldのような先進的なタンパク質構造予測技術においても、機械学習が中心的な役割を担っている。本研究では、こうした機械学習技術を分子科学に導入することによって、タンパク質間に見られる重要なダイナミクス現象を解き明かしていくことを目指している。これまでの研究で、基本的な...

【概要】本研究では、18人の研究者が源氏絵データベースを利用し、15箇所の美術館・博物館および個人宅にて103作品の調査をおこない、2回のシンポジウム（「室町時代源氏絵研究の最前線」「桃山・江戸時代源氏絵研究の最前線―図様の継承と創造」）を含む8回の研究会で研究成果を発表した。AIとVRの研究成果は『人工知能学会論文誌』と『システム/制御/情報』に発表し、ディスプレイ版VR3点セット（灯明で見る「源氏物語...

【医歯薬学】看護学：DPC ／深層学習を含む研究件

【キーワード】大規模医療データベース / NDB / 介護レセプト / 深層学習 / データフュージョン (他21件)

【概要】大規模医療データの二次利用はその重要度を増している。本研究の目的は、NDBを解析して疫学研究を実施する事、そして、NDBと他のデータベーを連携して解析する事である。 NDBを用いた研究を実施するうえで、そのデータ構造が複雑であるという課題があった。そこで、本研究では研究者が利用しやすいデータ構造の定義と、NDBから研究データを抽出変換するシステムを独自に開発し、疫学研究を行った。さらに近年注目され...

【医歯薬学】看護学：自己学習／深層学習を含む研究件

【概要】深層学習の適用において，膨大な訓練データを作成する作業は非常に高コストである．訓練データ数を削減しながら精度の高いモデルを生成することを目的とし，群知能研究の知見を応用した複数のニューラルネットワークによる半教師あり学習の手法を提案し，いくつかのタスクについて有効性の検証を行なった．提案手法は，特定のタスクにおいて計算量の増大を許容できる場合という制限つきではあるものの，競合手法と同等の精度でモ...

【医歯薬学】看護学：画像解析／深層学習を含む研究件

❏小区分62010:生命、健康および医療情報学関連(0)

【概要】ハスは、花托と呼ばれる花の中心部分が発熱し、約4日間の開花中30～37度の間に維持される恒温性という機能を持つ。本研究は、東京大学附属生態調和農学機構のハス見本園において複数の品種のハス花を対象に花托の発熱パターンを調べ品種間での形態的及び遺伝的変異を利用して、目的①「ハス花の発熱が訪花昆虫を誘引し結実率を高める」という仮説の検証及び目的②ハス花の発熱・恒温性に関連する遺伝子の同定を行っている。目...

❏深層学習を用いた細胞追跡アルゴリズムの開発(20H03244)

【研究代表者】舟橋啓慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 教授 (70324548)

【キーワード】画像解析 / 深層学習 / 機械学習 / 細胞系譜 / 細胞追跡

【概要】令和3年度は連続する2つの時刻間の細胞の対応関係1つずつに対してコストの算出を行う学習モデル(1対1モデル)を構築した。研究協力者である近畿大学山縣研究室から提供いただいたマウス胚4次元蛍光顕微鏡画像を入力とし、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて物体の特徴を抽出することでマウス胚(核)の形態的特徴を活用したトラッキングアルゴリズムの開発を行った。細胞核の形状取得には既に当研究室にて実...

【概要】現代の医療において医用画像は不可欠であり，放射線治療においても治療前や治療期間内，治療後の多くの場面で用いられている．近年の情報処理技術の発展に伴い，医用画像に対して深層学習を用いた画像生成や解析（以下，深層画像処理）が適用され始めている．本研究では，放射線治療に用いられる医用画像に対して深層画像処理を施した上で，生成画像や解析結果を放射線治療の様々な状況において安全かつ有効に利用する方法を確立す...

【医歯薬学】看護学：動物実験／深層学習を含む研究件

❏生理学的特徴を抽出する深層学習モデルの構築と脳波による意思抽出への応用(21K21313)

【医歯薬学】看護学：脳波／深層学習を含む研究件

【研究期間】2021-08-30 - 2023-03-31

【研究代表者】丸山裕恒東京工業大学, 科学技術創成研究院, 特任助教 (50913258)

【キーワード】脳波 / ブレイン・コンピュータ・インタフェース / ALS / 深層学習

【概要】脳活動のみからコンピュータや外部装置の制御を行うブレイン・コンピュータ・インタフェース (BCI) は、運動機能が低下する筋萎縮性側索硬化症 (ALS) などの患者にとって、非常に重要なコミュニケーション手段である。本研究は、脳波から細分化された脳領域別に分離した信号（信号源電流）を推定し、それらの中から意思に関する情報として生理学的に妥当な信号を深層学習により抽出する手法の確立により、脳波から意...

【医歯薬学】看護学：医療同意／深層学習を含む研究件

【キーワード】認知症 / 意思決定支援 / 人工知能 / ヒューマンエージェントインタラクション / ロボティクス (他18件)

【概要】認知症の初期のころは本人の意思が尊重されるが、中期、後期になると本人の理解力、判断能力の低下などから家族が判断するようになり、本人の思いが置き去りになる場合も少なくなかった。こういった問題に対して本研究の目的は、AI、ロボット技術などに基づく人間拡張技術により、認知症の人の意思や感情の表出を支援する研究開発を行った。その上で、技術により人間拡張された認知症者の意思の倫理的・法的・社会的受容性、医療...

【医歯薬学】看護学：リアルワールドデータ／深層学習を含む研究件

❏創傷画像データベースの機械学習に基づく重度・治癒度スコアリング支援システムの開発(20K21700)

【概要】臨床において病棟の回診などで蓄積されてきた多量の創傷のデジタルカメラによる撮影画像データをもとにDeep Learningを中核とする機械学習を行うことで創傷の識別モデルを構成し，新たに撮影する創傷の画像の自動分類を行うソフトウェアを開発した。このソフトウェアに基づき、計算される創傷の重症度や治癒度の客観的スコアを看護師をはじめとする創傷評価者へ提示することで、超音波エコー画像などと組み合わせて傷...

【医歯薬学】看護学：動脈硬化／深層学習を含む研究件

【キーワード】血管老化 / 細胞老化 / 人工知能 / 畳み込みニューラルネットワーク / 新規評価指標 (他12件)

【医歯薬学】看護学：ヒトiPS細胞／深層学習を含む研究件

【キーワード】人口知能 / 機械学習 / セグメンテーション / ヒトiPS細胞 / ヒトES細胞 (他11件)

【概要】拍動心筋細胞の動画を全自動撮影し、ベクトル解析によって心筋細胞を同定することで非心筋細胞との領域を判別する拍動心筋細胞動画撮影システムを開発した。また、セグメンテーションアルゴリズムにより拍動する心筋細胞を効率的に評価する画期的な深層学習法の開発を行い、改良することでより正確な領域判定を可能にした。心筋と非心筋細胞を見分けるのに有効な分類器を機械学習により構築し、加えて学習器を可視化することで分類...

【医歯薬学】看護学：スキンテア／深層学習を含む研究件

❏創傷画像データベースの機械学習に基づく重度・治癒度スコアリング支援システムの開発(20K21700)

【概要】臨床において病棟の回診などで蓄積されてきた多量の創傷のデジタルカメラによる撮影画像データをもとにDeep Learningを中核とする機械学習を行うことで創傷の識別モデルを構成し，新たに撮影する創傷の画像の自動分類を行うソフトウェアを開発した。このソフトウェアに基づき、計算される創傷の重症度や治癒度の客観的スコアを看護師をはじめとする創傷評価者へ提示することで、超音波エコー画像などと組み合わせて傷...

【医歯薬学】看護学：インシデント／深層学習を含む研究件

❏深層学習を用いたインシデント文章分析によるプロアクティブリスク管理手法の確立(22K19657)

【キーワード】インシデント / 深層学習 / リスク管理 / 医療安全 / 自然言語処理

【医歯薬学】看護学：遺伝子／深層学習を含む研究件

【研究代表者】大里直樹早稲田大学, 理工学術院総合研究所(理工学研究所), 主任研究員 (50509536)

【キーワード】転写制御 / 転写因子 / エンハンサー / クロマチン相互作用 / インシュレータ (他17件)

【概要】ゲノムワイドな遺伝子転写カスケードの解析のために、遺伝子の転写開始点から離れた位置（遠位）のDNAに結合する、転写因子が発現を制御する遺伝子（転写標的遺伝子）を予測する手法を開発した。転写標的遺伝子の予測のために、転写因子のDNA結合の位置と遺伝子の転写開始点の対応関係の基準を評価するための指標を見出した。同じ転写因子の転写標的遺伝子には、似た機能をもつ遺伝子が多く含まれ、遺伝子機能の数を転写標的...

【医歯薬学】看護学：遺伝子変異／深層学習を含む研究件

【キーワード】分散表現 / オントロジー / ナレッジグラフ / 自然言語処理 / 疾患 (他11件)

【概要】本研究は、専門家が作成したオントロジー（用語とそれらの関係）と、テキストから自動生成した分散表現（多次元ベクトル）を相補的に活用し、その結果を用いた新たな推論技術の開発を目的としている。これまでに、テストケースとなる分野を検討し、「がん」と「アルツハイマー」に選定した。それらの分野でのテキストデータ、オントロジーデータ、およびデータベース（主に知識を表現できるもの）を扱う。現在、分散表現の獲得方...

【概要】本研究では、Deep Learning（深層学習）を腫瘍のデジタル病理画像に適用することで、治療の選択に影響を与える遺伝子変異の有無を病理画像から推定し、遺伝子変異と相関する組織学的特徴を病理医が解釈可能な形で提示することを目指す。本年度は、Deep Learningの教師データを効率よく得るために、腫瘍を含む領域・含まない領域を手動で選択するためのGUIシステム（PathologyMap）を開...

【医歯薬学】看護学：看護工学／深層学習を含む研究件

❏創傷画像データベースの機械学習に基づく重度・治癒度スコアリング支援システムの開発(20K21700)

【概要】臨床において病棟の回診などで蓄積されてきた多量の創傷のデジタルカメラによる撮影画像データをもとにDeep Learningを中核とする機械学習を行うことで創傷の識別モデルを構成し，新たに撮影する創傷の画像の自動分類を行うソフトウェアを開発した。このソフトウェアに基づき、計算される創傷の重症度や治癒度の客観的スコアを看護師をはじめとする創傷評価者へ提示することで、超音波エコー画像などと組み合わせて傷...

【医歯薬学】看護学：看護理工学／深層学習を含む研究件

❏創傷画像データベースの機械学習に基づく重度・治癒度スコアリング支援システムの開発(20K21700)

【概要】臨床において病棟の回診などで蓄積されてきた多量の創傷のデジタルカメラによる撮影画像データをもとにDeep Learningを中核とする機械学習を行うことで創傷の識別モデルを構成し，新たに撮影する創傷の画像の自動分類を行うソフトウェアを開発した。このソフトウェアに基づき、計算される創傷の重症度や治癒度の客観的スコアを看護師をはじめとする創傷評価者へ提示することで、超音波エコー画像などと組み合わせて傷...

【医歯薬学】看護学：医用画像／深層学習を含む研究件

❏0403:人間医工学およびその関連分野(0)

【概要】深層学習の診断予測確率を補正する方法を開発し，機械学習分野の難関国際会議であるAISTATS2021で発表した．医療の現場では, 症例に関する識別結果よりもその症例である可能性の確率を出力することが重要視される場合がある．例えば今回の研究で具体的に扱った血液検査ではすべての細胞を肉眼で網羅的にチェックすることができないため，異常細胞をその異常確率でリストアップすることは重要である．また，明らかに...

【概要】放射線治療におけるCone-beam CT（CBCT）は、画像誘導放射線治療において照射の位置照合に使用されているが、治療効果を向上させるために様々な発展的利用が期待されている。CBCTはコーン状の線束を用いることから散乱線によるノイズが顕著であり、画質改善はその有効利用において必須の要素技術である。本研究は深層学習を用いてCBCTを画質改善し、その発展的利用法を検討するとともに、画質改善技術を他...

【キーワード】少サンプルで学習 / 深層学習 / 大腸ポリープ / 医用画像 / 支援診断 (他7件)

【概要】症例収集については、以下の課題にいて、症例の収集と分析を再度行われました。１．平坦型病変の検出精度は，隆起型病変の検出精度に比べて有意に低い。２．読影医の経験不足や疲労による病巣の見落とし。平坦型と隆起型病変をそれぞれ25個のデータを用意しました。読影医の経験不足による見落とした症例を収集しました。深層学習を開発とCTCに応用については、前年度で開発した従来の性能を遥かに超える、選択的球状...

【医歯薬学】看護学：肺がん／深層学習を含む研究件

【キーワード】医用画像処理 / 胸部単純写真 / 肺癌 / コンピュータ支援検出 / 架空画像生成 (他8件)

【概要】架空の人工胸部単純X線写真の自動生成、ならびに架空の肺癌(肺結節)病変の作成と自然な埋め込みを行う手法を確立した。特に、写真の自動形成にはKingmaらの提案したGlowアルゴリズムを用い、ごく自然な512×512ピクセルの画像を無限生成できることを確認した。また、肺結節の生成には花岡が開発したルールベースの3次元結節生成器を用いたが、それをX線写真の原理をもちいて架空画像に埋め込み、さらにGlo...

【医歯薬学】看護学：疫学研究／深層学習を含む研究件

【キーワード】大規模医療データベース / NDB / 介護レセプト / 深層学習 / データフュージョン (他21件)

【概要】大規模医療データの二次利用はその重要度を増している。本研究の目的は、NDBを解析して疫学研究を実施する事、そして、NDBと他のデータベーを連携して解析する事である。 NDBを用いた研究を実施するうえで、そのデータ構造が複雑であるという課題があった。そこで、本研究では研究者が利用しやすいデータ構造の定義と、NDBから研究データを抽出変換するシステムを独自に開発し、疫学研究を行った。さらに近年注目され...

【医歯薬学】看護学：ゲノム／深層学習を含む研究件

【研究代表者】三森隆広国立研究開発法人理化学研究所, 革新知能統合研究センター, 研究員 (40760161)

【キーワード】ゲノム / コピー数変異 / 次世代シークエンサ / マイクロアレイ / 機械学習 (他11件)

【概要】ヒトゲノムのコピー数変異 (CNV) は大規模な配列の多様性を与える変異であり、薬剤代謝酵素を含む重要な遺伝子の発現量の個人差や、様々な疾患のリスクに関係していることが知られている。次世代シークエンス技術やマイクロアレイの発展により CNV の個人差を定量できるようになってきたが、これまで配列差を含めた解析は困難であった。本研究では CNV によるゲノム多様性の解明を目指し、長鎖型シークエンサを用...

【研究代表者】大里直樹早稲田大学, 理工学術院総合研究所(理工学研究所), 主任研究員 (50509536)

【キーワード】転写制御 / 転写因子 / エンハンサー / クロマチン相互作用 / インシュレータ (他17件)

【概要】ゲノムワイドな遺伝子転写カスケードの解析のために、遺伝子の転写開始点から離れた位置（遠位）のDNAに結合する、転写因子が発現を制御する遺伝子（転写標的遺伝子）を予測する手法を開発した。転写標的遺伝子の予測のために、転写因子のDNA結合の位置と遺伝子の転写開始点の対応関係の基準を評価するための指標を見出した。同じ転写因子の転写標的遺伝子には、似た機能をもつ遺伝子が多く含まれ、遺伝子機能の数を転写標的...

【概要】本研究では、Deep Learning（深層学習）を腫瘍のデジタル病理画像に適用することで、治療の選択に影響を与える遺伝子変異の有無を病理画像から推定し、遺伝子変異と相関する組織学的特徴を病理医が解釈可能な形で提示することを目指す。本年度は、Deep Learningの教師データを効率よく得るために、腫瘍を含む領域・含まない領域を手動で選択するためのGUIシステム（PathologyMap）を開...

【医歯薬学】看護学：薬剤耐性／深層学習を含む研究件

❏婦人科悪性腫瘍における深層学習を利用したクロマチン3次元構造のマルチモーダル解析(20H03820)

【キーワード】子宮肉腫 / 卵巣癌 / ChIP-seq / ATAC-seq / エピゲノム (他13件)

【概要】主に以下の2つの研究計画について行った。①子宮体癌におけるヒストンメチル化PRMT6の関わりについて。以下の知見を得ている。（a)子宮体癌細胞株においてPRMT6の発現抑制はH3K27acを介してインターフェロンを誘導し, アポトーシスに導く.(b)子宮体癌細胞株において, PRMT6はH3K27acを介してがんに関連する複数の転写因子を調節している.(c)PRMT6の発現抑制により8,145個の...

【医歯薬学】看護学：社会実装／深層学習を含む研究件

【キーワード】アクセシビリティ / 視覚障害 / 屋外移動支援 / ナビゲーション / データセット (他21件)

【概要】開発したデータセットは約3万2000枚の画像に対して54万のインスタンス登録がなされており、国内における視覚障害当事者を対象とした画像認識データセットでは最大のデータセットとなった。実際に本データセットを利用した製品「EyeNavi」アプリケーションも開発され、実験結果からは8割以上の利用ユーザが本システムが実際の屋外歩行支援において役立つシステムであることを報告している。これらデータセットを継続...

【医歯薬学】看護学：画像識別／深層学習を含む研究件

❏創傷画像データベースの機械学習に基づく重度・治癒度スコアリング支援システムの開発(20K21700)

【概要】臨床において病棟の回診などで蓄積されてきた多量の創傷のデジタルカメラによる撮影画像データをもとにDeep Learningを中核とする機械学習を行うことで創傷の識別モデルを構成し，新たに撮影する創傷の画像の自動分類を行うソフトウェアを開発した。このソフトウェアに基づき、計算される創傷の重症度や治癒度の客観的スコアを看護師をはじめとする創傷評価者へ提示することで、超音波エコー画像などと組み合わせて傷...

【医歯薬学】看護学：筋萎縮性側索硬化症 (ALS) ／深層学習を含む研究件

❏生理学的特徴を抽出する深層学習モデルの構築と脳波による意思抽出への応用(21K21313)

【研究期間】2021-08-30 - 2023-03-31

【研究代表者】丸山裕恒東京工業大学, 科学技術創成研究院, 特任助教 (50913258)

【キーワード】脳波 / ブレイン・コンピュータ・インタフェース / ALS / 深層学習

【概要】脳活動のみからコンピュータや外部装置の制御を行うブレイン・コンピュータ・インタフェース (BCI) は、運動機能が低下する筋萎縮性側索硬化症 (ALS) などの患者にとって、非常に重要なコミュニケーション手段である。本研究は、脳波から細分化された脳領域別に分離した信号（信号源電流）を推定し、それらの中から意思に関する情報として生理学的に妥当な信号を深層学習により抽出する手法の確立により、脳波から意...

【医歯薬学】看護学：精神障害／深層学習を含む研究件

❏人工知能技術と疾患横断的・次元的アプローチに基づく精神障害の計算論的診断学の創出(20H00625)

【研究代表者】山下祐一国立研究開発法人国立精神・神経医療研究センター, 神経研究所疾病研究第七部, 室長 (40584131)

【キーワード】計算論的精神医学 / 人工知能 / 精神障害 / 深層学習 / ニューラルネットワーク (他6件)

【概要】本研究は、精神障害に関する症状・神経生理・認知行動のビッグデータに対して、疾患横断的・次元的アプローチに基づいて、機械学習・AI技術を含む計算論的精神医学の手法を適用することで、既存の精神障害カテゴリーには基づかない新しい表現型：症候学的タイプ、バイオタイプ、計算論的表現型の抽出を試みている。また、深層学習・データ融合技術を用いて、各水準の表現型を媒介するメカニズムを明らかにすることで、精神障害の...

【医歯薬学】看護学：認知症／深層学習を含む研究件

【キーワード】認知症 / 意思決定支援 / 人工知能 / ヒューマンエージェントインタラクション / ロボティクス (他18件)

【概要】認知症の初期のころは本人の意思が尊重されるが、中期、後期になると本人の理解力、判断能力の低下などから家族が判断するようになり、本人の思いが置き去りになる場合も少なくなかった。こういった問題に対して本研究の目的は、AI、ロボット技術などに基づく人間拡張技術により、認知症の人の意思や感情の表出を支援する研究開発を行った。その上で、技術により人間拡張された認知症者の意思の倫理的・法的・社会的受容性、医療...

【医歯薬学】看護学：情報工学／深層学習を含む研究件

【概要】放射線治療におけるCone-beam CT（CBCT）は、画像誘導放射線治療において照射の位置照合に使用されているが、治療効果を向上させるために様々な発展的利用が期待されている。CBCTはコーン状の線束を用いることから散乱線によるノイズが顕著であり、画質改善はその有効利用において必須の要素技術である。本研究は深層学習を用いてCBCTを画質改善し、その発展的利用法を検討するとともに、画質改善技術を他...

【キーワード】レディオミクス解析 / 画質改善 / 機械学習 / 深層学習 / 医学物理 (他11件)

【概要】本研究はレディオミクス解析により、治療計画CT画像、線量分布、治療中CBCT画像等の医用画像が含む画像特徴量から、治療の奏効や予後を高精度に推定する新たなパターン認識システムを開発することを目的とした。特徴量を高精度に抽出する上で、医用画像の画質改善は必須の要素技術である。画像特徴量を抽出する際の前処理として、深層学習を用いてCBCTを画質改善する手法を構築した。また腫瘍の輪郭が画像特徴量に与える...

【研究代表者】大里直樹早稲田大学, 理工学術院総合研究所(理工学研究所), 主任研究員 (50509536)

【キーワード】転写制御 / 転写因子 / エンハンサー / クロマチン相互作用 / インシュレータ (他17件)

【概要】ゲノムワイドな遺伝子転写カスケードの解析のために、遺伝子の転写開始点から離れた位置（遠位）のDNAに結合する、転写因子が発現を制御する遺伝子（転写標的遺伝子）を予測する手法を開発した。転写標的遺伝子の予測のために、転写因子のDNA結合の位置と遺伝子の転写開始点の対応関係の基準を評価するための指標を見出した。同じ転写因子の転写標的遺伝子には、似た機能をもつ遺伝子が多く含まれ、遺伝子機能の数を転写標的...

【医歯薬学】看護学：遺伝子発現／深層学習を含む研究件

【研究代表者】大里直樹早稲田大学, 理工学術院総合研究所(理工学研究所), 主任研究員 (50509536)

【キーワード】転写制御 / 転写因子 / エンハンサー / クロマチン相互作用 / インシュレータ (他17件)

【概要】ゲノムワイドな遺伝子転写カスケードの解析のために、遺伝子の転写開始点から離れた位置（遠位）のDNAに結合する、転写因子が発現を制御する遺伝子（転写標的遺伝子）を予測する手法を開発した。転写標的遺伝子の予測のために、転写因子のDNA結合の位置と遺伝子の転写開始点の対応関係の基準を評価するための指標を見出した。同じ転写因子の転写標的遺伝子には、似た機能をもつ遺伝子が多く含まれ、遺伝子機能の数を転写標的...

【医歯薬学】看護学：放射線／深層学習を含む研究件

【キーワード】レディオミクス解析 / 画質改善 / 機械学習 / 深層学習 / 医学物理 (他11件)

【概要】本研究はレディオミクス解析により、治療計画CT画像、線量分布、治療中CBCT画像等の医用画像が含む画像特徴量から、治療の奏効や予後を高精度に推定する新たなパターン認識システムを開発することを目的とした。特徴量を高精度に抽出する上で、医用画像の画質改善は必須の要素技術である。画像特徴量を抽出する際の前処理として、深層学習を用いてCBCTを画質改善する手法を構築した。また腫瘍の輪郭が画像特徴量に与える...

【医歯薬学】看護学：社会医学／深層学習を含む研究件

【キーワード】大規模医療データベース / NDB / 介護レセプト / 深層学習 / データフュージョン (他21件)

【概要】大規模医療データの二次利用はその重要度を増している。本研究の目的は、NDBを解析して疫学研究を実施する事、そして、NDBと他のデータベーを連携して解析する事である。 NDBを用いた研究を実施するうえで、そのデータ構造が複雑であるという課題があった。そこで、本研究では研究者が利用しやすいデータ構造の定義と、NDBから研究データを抽出変換するシステムを独自に開発し、疫学研究を行った。さらに近年注目され...

【医歯薬学】看護学：介護／深層学習を含む研究件

【キーワード】大規模医療データベース / NDB / 介護レセプト / 深層学習 / データフュージョン (他21件)

【概要】大規模医療データの二次利用はその重要度を増している。本研究の目的は、NDBを解析して疫学研究を実施する事、そして、NDBと他のデータベーを連携して解析する事である。 NDBを用いた研究を実施するうえで、そのデータ構造が複雑であるという課題があった。そこで、本研究では研究者が利用しやすいデータ構造の定義と、NDBから研究データを抽出変換するシステムを独自に開発し、疫学研究を行った。さらに近年注目され...

【医歯薬学】看護学：精神疾患／深層学習を含む研究件

❏人工知能技術と疾患横断的・次元的アプローチに基づく精神障害の計算論的診断学の創出(20H00625)

【研究代表者】山下祐一国立研究開発法人国立精神・神経医療研究センター, 神経研究所疾病研究第七部, 室長 (40584131)

【キーワード】計算論的精神医学 / 人工知能 / 精神障害 / 深層学習 / ニューラルネットワーク (他6件)

【概要】本研究は、精神障害に関する症状・神経生理・認知行動のビッグデータに対して、疾患横断的・次元的アプローチに基づいて、機械学習・AI技術を含む計算論的精神医学の手法を適用することで、既存の精神障害カテゴリーには基づかない新しい表現型：症候学的タイプ、バイオタイプ、計算論的表現型の抽出を試みている。また、深層学習・データ融合技術を用いて、各水準の表現型を媒介するメカニズムを明らかにすることで、精神障害の...

【医歯薬学】看護学：乳がん／深層学習を含む研究件

❏説明可能AIによるトモシンセシス画像診断支援システムの開発(20H03738)

【研究代表者】植田琢也東北大学, 医学系研究科, 教授 (40361448)

【キーワード】乳癌 / 画像診断 / 深層学習 / 人工知能

【概要】2021年度は、2020年度までに実施した研究の規模を広げた。乳癌症例をこれまで500症例であった症例を1000例へと増やし、正常・良性石灰化・良性腫瘍・悪性腫瘍を分類するAIモデルの学習を行った。左右差を比較するアルゴリズムを組み込んだAIモデルを構築し、以前よりも精度の向上が得られている。読影医師が行っている乳腺左右比較をモデルに組み込んだAIの開発は、医師の読影の過程を取り込んだ説明可能AI...

【医歯薬学】看護学：学習／深層学習を含む研究件

【概要】本事業では，動画において，動きでしか種類が分からないほど小さく写る物体の検出と分類に取り組んだ．野鳥の広域監視を出口として，風車周辺の海ワシ類を対象に4Kの解像度の動画収集を行い768GBの動画に対し鳥の軌跡や背景の部分のラベル付が完了した．検出・分類の手法として，最終的に深層特徴の相関フィルタを用いた追跡と畳込LSTMによる動きの学習により，物体を追跡しながら動きパターンにより鳥か否かを識別する...

【医歯薬学】看護学：意思決定／深層学習を含む研究件

【キーワード】認知症 / 意思決定支援 / 人工知能 / ヒューマンエージェントインタラクション / ロボティクス (他18件)

【概要】認知症の初期のころは本人の意思が尊重されるが、中期、後期になると本人の理解力、判断能力の低下などから家族が判断するようになり、本人の思いが置き去りになる場合も少なくなかった。こういった問題に対して本研究の目的は、AI、ロボット技術などに基づく人間拡張技術により、認知症の人の意思や感情の表出を支援する研究開発を行った。その上で、技術により人間拡張された認知症者の意思の倫理的・法的・社会的受容性、医療...

【研究代表者】本田智則国立研究開発法人産業技術総合研究所, エネルギー・環境領域, 主任研究員 (00425745)

【概要】2050年までにカーボン・ニュートラル社会を実現するため、特に排出削減が難しい家庭部門の温室効果ガス排出削減のための手法開発を目指した研究を実施した。家庭のエネルギー消費削減には、家庭内でどのような形態によってエネルギー消費が行われているか、すなわちライフスタイルを明らかにする必要があった。そこで本研究では、HEMS/スマートメータといったIoTセンシングによって得られた約6万世帯、20億レコー...

【医歯薬学】看護学：意思決定支援／深層学習を含む研究件

【キーワード】認知症 / 意思決定支援 / 人工知能 / ヒューマンエージェントインタラクション / ロボティクス (他18件)

【概要】認知症の初期のころは本人の意思が尊重されるが、中期、後期になると本人の理解力、判断能力の低下などから家族が判断するようになり、本人の思いが置き去りになる場合も少なくなかった。こういった問題に対して本研究の目的は、AI、ロボット技術などに基づく人間拡張技術により、認知症の人の意思や感情の表出を支援する研究開発を行った。その上で、技術により人間拡張された認知症者の意思の倫理的・法的・社会的受容性、医療...

【医歯薬学】看護学：褥瘡／深層学習を含む研究件

❏創傷画像データベースの機械学習に基づく重度・治癒度スコアリング支援システムの開発(20K21700)

【概要】臨床において病棟の回診などで蓄積されてきた多量の創傷のデジタルカメラによる撮影画像データをもとにDeep Learningを中核とする機械学習を行うことで創傷の識別モデルを構成し，新たに撮影する創傷の画像の自動分類を行うソフトウェアを開発した。このソフトウェアに基づき、計算される創傷の重症度や治癒度の客観的スコアを看護師をはじめとする創傷評価者へ提示することで、超音波エコー画像などと組み合わせて傷...

【医歯薬学】看護学：遺伝学／深層学習を含む研究件

【研究代表者】三森隆広国立研究開発法人理化学研究所, 革新知能統合研究センター, 研究員 (40760161)

【キーワード】ゲノム / コピー数変異 / 次世代シークエンサ / マイクロアレイ / 機械学習 (他11件)

【概要】ヒトゲノムのコピー数変異 (CNV) は大規模な配列の多様性を与える変異であり、薬剤代謝酵素を含む重要な遺伝子の発現量の個人差や、様々な疾患のリスクに関係していることが知られている。次世代シークエンス技術やマイクロアレイの発展により CNV の個人差を定量できるようになってきたが、これまで配列差を含めた解析は困難であった。本研究では CNV によるゲノム多様性の解明を目指し、長鎖型シークエンサを用...

【医歯薬学】看護学：医療安全／深層学習を含む研究件

❏深層学習を用いたインシデント文章分析によるプロアクティブリスク管理手法の確立(22K19657)

【キーワード】インシデント / 深層学習 / リスク管理 / 医療安全 / 自然言語処理

【医歯薬学】看護学：行動変容／深層学習を含む研究件

【研究代表者】本田智則国立研究開発法人産業技術総合研究所, エネルギー・環境領域, 主任研究員 (00425745)

【概要】2050年までにカーボン・ニュートラル社会を実現するため、特に排出削減が難しい家庭部門の温室効果ガス排出削減のための手法開発を目指した研究を実施した。家庭のエネルギー消費削減には、家庭内でどのような形態によってエネルギー消費が行われているか、すなわちライフスタイルを明らかにする必要があった。そこで本研究では、HEMS/スマートメータといったIoTセンシングによって得られた約6万世帯、20億レコー...

【医歯薬学】看護学：評価／深層学習を含む研究件