研究室公開 ―工大祭2017―

篠田研究室では、音声や映像を理解する人工知能の実現に向けて、パターン認識手法とその実世界応用の研究を行っています。この企画では、ニューラルネットワークを用いてデータの特徴を学習するDeep Learningなど、最先端の研究を、デモを交えて分かりやすく紹介します。

権藤研ではソフトウェア作りを助けるソフトウェア、つまりソフトウェア開発ツールやソフトウェア教育ツールの研究をしています。工大祭ではこれら権藤研の研究成果を紹介します。

コンピュータのプログラムはそれ自身もデータとしてプログラムで取り扱うことができます。それにより、プログラムを解析するプログラム、自分自身を変化させて適応・進化するプログラムなどの作成が可能になります。本企画では、そのようなことを可能にするメタプログラミングと、最近注目されている関数プログラミングの世界をわかりやすく展示します。

情報理工学院情報工学系すずかけ台キャンパスの研究室の研究室紹介を行います。「人工知能」など近年注目度の高い情報工学分野から、情報工学を生命・人間・社会など様々な分野まで応用した最先端の研究を分かりやすく解説しますので、情報工学に興味のあるたくさんの方に足を運んで頂きたいと思います。なお、研究室の紹介はポスター形式で行われます。

亀井研究室では、磁気や電気を用いた探査をし、得られたデータを解析することで地中の遺跡を発見する研究をしています.また、計算機で地理情報システムを使った分析なども行っています。

様々な機材や、計算機を使った考古学に興味がある方は是非見に来てください。

齋藤研究室では、コンピュータ・グラフィクス（CG）に関する研究を行っています。

研究内容は、人間の視覚特性やアニメーション制作の一助となるシステム考案、機械学習までさまざまです。

工大祭では、その研究成果やデモの一部をお楽しみ頂けます。

是非お気軽にいらして下さい。

横田研究室では東工大のスパコンTSUBAMEを用いた大規模並列計算やその基盤となるアルゴリズムの研究を行なっています。最新のGPUを効率良く用いるためのコード最適化やMPIを用いた大規模分散並列処理の実装も行なっています。深層学習の低ランク近似を用いた高速化の研究も行なっています。

普段使っていることばでコンピュータとやりとりできたら楽しいと思いませんか? 我々の研究室では、コンピュータで言葉を理解するための技術 （自然言語処理）について研究をおこなっています。この公開では研究内容についてわかりやすく紹介します。

村田研究室では、SNSでの友人関係などのネットワーク構造を分析するための人工知能の研究を行っています。友人関係のネットワークから派閥を見つけたり、誰からの口コミ情報が最も拡散するかを調べたり、今の友人関係から将来の友人関係を予測したりする手法などについての展示を行います。

吉瀬研究室では、高性能計算機を実現するためのコンピュータアーキテクチャ（Computer Architecture）やFPGA（Field-Programmable Gate Array）を用いたアクセラレータなどの研究をおこなっています。メニーコアプロセッサに関する研究成果や新しいプロジェクトの成果を展示します。

ビッグデータと呼ばれるように、増加し続ける情報をいかに安全に効率よく有効に処理するかが、現代社会において重要な課題となっています。我々の研究室ではIoTにおけるデータなど、多様で多量なデータを、セキュリティや故障を考慮して安全に蓄積し、社会の様々な面で役立てるための技術に関して研究を行っております。本企画ではパネルを用いてこれらの技術を紹介します。

普段皆さんが何気なく使っている検索システム、その裏側ではどのようなコトが行われているのでしょう？どのようにして欲しい情報を選別して、どのようにして大量のデータから素早く検索結果を提示するのでしょう？本企画では、検索システムの仕組みをご説明します。また、本研究室で取り組む、実用的な検索システムを構築するために行っている最先端の研究についても紹介します。

当研究室ではコンピュータグラフィックスとコンピュータビジョンの応用を研究しています。お風呂の水面に表示された情報を手指で自由に操作するシステムや、ボールに内蔵されたカメラからスポーツを見るシステムを紹介します。

いま、医学・薬学・生物学の最先端研究で巨大なコンピュータが活躍しています。秋山研究室では、遺伝子配列やタンパク質構造に関するビッグデータの解析や、薬のタネとなる新しい化合物の発見を、東工大のスーパーコンピュータをフルに活用して行っています。高速な文字列の比較や、三次元のパズルのような研究が、生命の科学に貢献するというのは、とても興味深い事実だと思いませんか？

ソフトウェア開発を支援するための手法やツールを研究しています。通常の研究紹介以外に、高校生向け、大学院生向けのミニチュートリアルを実施する予定です。詳細はWebページ（アイコンのQRコード）をご覧ください。

スマートフォンやウェアラブルコンピュータが発展するにつれ、群衆の日常のさりげない行動のセンシング・蓄積が可能になりました。これらのデータを使った行動のモデル化・予測ができれば様々なサービスに応用が可能です。下坂研究室はこの領域に必要な統計機械学習とその応用を研究しています。

キーワード：ビッグデータ、IoT、ユビキタスコンピューティング

コンピュータによって大規模なデータを解析し、そこから様々な知識を得るデータマイニングの技術は様々な分野で活用されています。石田研究室では、深層学習などの最新の機械学習技術を中心にデータマイニングの技術を、薬剤開発や生命科学研究に関係するヒトゲノムやタンパク質、化合物などの膨大なデータの解析に活用するための研究を行っています。

ソフトウェア開発を手助けするための学問「ソフトウェア工学」をご紹介します。

何をするの？どう役立つの？そして、何のために勉強するの？

企業で行われる大規模ソフトウェア開発に興味のある方は是非いらしてください。

コンピュータシステムの高信頼化と高効率化に有効な、誤り制御符号やデータ圧縮技術の研究を行っています。

ラムダ計算やパイ計算などのプログラミング言語の理論や、モデル検査などの数理論理学的な技術を、多様な対象に応用することに取り組んでいます。並行計算モデルを用いた解析の他、ファーストクラス継続やファーストクラス環境のようなプログラム言語の機構に対する数学的モデルの確立についても研究してきました。今回の展示ではそのような研究における取り組みについて展示を行います。

検索エンジンは、ユーザの要求に応じて様々な形や色をした情報のピースを集めます。本研究室は、集めたピースを加工し、組み立て、塗装して、利用状況に応じた知識を生み出すための情報検索と自然言語処理について研究しています。ウィキペディアのような百科事典をウェブ情報や特許情報から自動構築するシステムや口コミ情報の分析エンジン等について紹介します。

昨今パターン認識を中心にした機械学習の研究成果が上がり始めていますが、知識の抽出・表現や推論といった高次処理とはまだ結びついていません。記号推論は認識・学習能力とは相補的であり、より強いAIの実現のために必要です。本研究室では、こうした記号的AIを基礎とした知識表現と、ニューラルネットワーク等の機械学習との統合を目指します。