今泉研は、2020年4月より東大に移った新しい研究室です。 統計学と関連する数理科学を用いて、深層学習や無限次元データなどの現代的なデータ科学を理解し、 その原理を記述する理論体系の構築を目指 … お疲れ様です、こちらの記事では、下記の素晴らしい記事に挙げられている研究室を自分なりに調べてみました。しかし、数が膨大であり、その全てを把握することはできませんので、私がきになるトッピクをいくつか決めて調べることにしました。http://ainow.ai/labmap2018/ 2017/4/28 科学新聞「ナノ構造物質最適設計：機械学習で熱輸送制御」 2017/5/3 日刊工業新聞「AIで熱伝導材設計、東大が手法開発」 jst news 2017年7月号，news & topics「機械学習により熱流を制御するナノ構造物質の最適設計に成功」 2017/3 セミナーのご案内 当研究室では、機械学習の基礎理論および実践的応用の研究を行うことができます。 どちらの研究を行う場合も効率的で誰でも利用可能なアルゴリズムを開発することがよい研究を行うための鍵となります。 本コンテンツは、東京大学松尾研究室が開発しています。私たちは実践型のデータサイエンティスト育成講座およびDeep Learning講座を公開講座として4年以上運営し、のべ2,400人以上の実践的な人材を育成してきましたが、このコンテンツはそれらの授業で実際に使われているものです。 東京大学 杉山・本多・横矢研究室：機械学習と統計的データ解析 機械学習の基礎理論の構築と実用的なアルゴリズムの開発，及び，実問題への応用研究を行っています お疲れ様です、こちらの記事では、下記の素晴らしい記事に挙げられている研究室を自分なりに調べてみました。海外の大学院になんで行くの？国内でいいじゃん、いい大学もあるし、無論論文等は全く読んでいないので、彼らの研究室の状況等を洗って行くだけの簡単なまとめですが、それにしてもきちんと活動をされている方は情報発信にも余念がないのでサイトに載っている情報が新しいのだなと思いました。当研究室では(俗にいうAIのうち）機械学習（Machine Learning)，数理最適化から都市の交通，減災，地盤分類，鉄道（運転整理，停止制御），電力融通最適化問題にアプローチします．研究室では、主に人工知能あるいは分散人工知能に関する基礎的な研究と、その応用としてネットワークの知的な監視や診断の研究をしています。 本研究室では学生の興味を基に指導・研究展開することを主とし、週2回のゼミを通して、社会に活躍できる視野の広い人材を育成することを目標としています．本年度は髙玉教授以下、メンバーが一丸となって、未来を変えるエージェント技術を模索しています．専攻分野： 情報工学人工知能、マルチエージェントシステム、自動交渉機構、データマイニング、自然言語処理、意思決定支援システムをキーワードとして研究を進めています。 人工知能の技術を基盤として、アルゴリズムの設計や手法の開発、現実世界の適用、システム開発と幅広く研究していきます。スマートフォン、3 次元カメラ、3 次元プリンタなどの先端の情報機器を使って、社会や生活を豊かにする新しいシステムやサービス作りを目指します。例えば、スマートフォンに搭載されるセンサのデータから、所有者の行動が分析・分類できます。3 次元カメラは、生活空間を立体的にとらえて、物の形や位置関係を測ることができます。このようにして得られる情報・データを分析する手法を学び、それを活用したアイデアの創出を行う力を身につけます。主なテーマ伊藤孝行研究室では，人間性，創造性，知性，体力，国際性を，教員と学生が一丸となって磨いています。高い理想を目指す理論研究と厳しい現実を直視するビジネス応用研究を推進しています。これまでのプロジェクト進行中のプロジェクト研究分野主な研究ステガノグラフィーは、情報の存在を隠す技術として知られている。ステガノグラフィーと暗号化技術とを併用することによって情報の安全性を高めることができる。本研究は、どのようなステガノグラフィー技術を使えばよいか、一つのメディア（画像）にどれくらいの情報を隠せば安全といえるか、などの質問に答えたい。そのために、機械学習の方法を利用して、自然メディアと情報を隠したものとを識別する。最強の特徴を利用して、最強の機械学習の方法を使って、ステガノグラフィー技術の性能を検証する。その結果をもとに、より安全な技術を提案したい。このプロジェクトに参加する学生は、画像処理、画像認識、パターン認識、暗号化、ステガノグラフィーなどの関連技術を勉強することができ、将来、IT関連企業での活躍が期待する。モーフィングに基づく顔画像の隠蔽技術 ～秘密情報を隠しても画像は自然～〇データ隠蔽技術として昔からステガノグラフが知られている。ステガノグラフでは秘密情報はカバーデータの中に隠すことによって保護される。カバーデータとして、通常、画像、音楽などを利用する。秘密情報を隠すときに、カバーデータの「外観」をあまり変えないようにしておけば、第三者は秘密情報の存在すら知り得ないので、ステガノグラフは暗号化技術よりも「攻撃」される可能性は低いと言われている。理解可能な多変数決定木によるデータ分類と解析 ～全体像を見れば隠されている規則がよくわかる～〇機械学習のモデルには、ニューラルネットのような非記号的モデルと決定木のような記号的モデルがある。前者は、データに含まれる情報を効率よく取り入れることができるが、学習結果はブラックボックスであり、人間も機械も理解できない。後者は理解しやすいモデルとされている。しかし、記号的モデルの学習結果は、機械的に形式的には解釈できるが、人間が理解できないものが多い。活動認識のための人感センサーアレーの実験的および理論的研究人感センサー（赤外線センサー）は、人体を「熱源」として、人がいるかいないかを検知する。本研究は複数のセンサーを行列の形に配置(メイン画像を参照）し、特定の領域にいる人の位置、活動パターンを認識する理論と技術を提案する。サブ画像１は７つのセンサーで構成されたセンサーアレーのカバーする領域を示す。この研究プロジェクトに参加することによって、無線ネットワークを構築する技術、データ解析する技術、パターン認識する技術などについて勉強することができ、IT企業で活躍できることを期待する。コンピュータに学習機能を持たせる機械学習に関する研究をメインに行っています。機械学習では「一を聞いて十を知る」ことのできる知的なシステムの開発が究極の目標ですが、そのためにはデータに含まれる本質的な情報を抽出することが必要となります。また、検索エンジンや商品のおすすめシステムではユーザの好みや特性に応じたパーソナライゼーションの技術が注目されていますが、そこでは「個人」と「全体」とのバランスをうまく調和させることが重要です、これらの問題は数学的に解くことができ、まだまだ未解決な問題もたくさん残っています。当研究室では情報幾何学などの数理工学的な手法を使ってこれらの問題を解決しています。同上「人間のように発明や発見ができるコンピュータを作りたい！」これが研究室の大目標です。すなわち、問題さえ与えれば、解き方を教えなくても、自ら試行錯誤して、優れた設計解やモデルを発見できる人工知能を実現したいと考えています。そのため、進化原理に基づいた新たな人工知能である進化計算に関する研究を行なっています。具体的には、数値最適化、組合せ最適化、多目的最適化のための進化計算アルゴリズムの開発を行う基礎的な研究と、独自開発したアルゴリズムを設計やモデリングの問題へ適用する応用研究を行なっています。進化計算は、近年、新幹線や国産ジェット機の設計にも利用され、多くの注目を集めているアルゴリズムです。人工知能や最適化に興味を持っている人はぜひ一緒に研究しましょう！東京工業大学 小野研究室では、発明や発見といった人間の最も高度な知的作業を計算機上に実現するため，強力な探索エンジンの構築を目指しています。そのため、現在、複雑な景観をもつ関数最適化、組合せ最適化を解決するための新たな遺伝的アルゴリズムの開発を行っています。また、遺伝的アルゴリズムを高速実行するための PCクラスタ/グリッド技術の開発も行っています。主な研究課題学生の主な卒業研究テーマどんなに調べても全く情報がない。なんだこれ。。。知能工学研究室（堀・矢入研究室）について** 知能工学研究室（堀・矢入研究室）は 東京大学 工学部 航空宇宙工学科 / 同 大学院工学系研究科 航空宇宙工学専攻 に所属する研究室です。松尾研究室は、人工知能技術の研究開発・人材育成・社会実装を通じ、社会に変革をもたらすことを使命として、各種の活動を進めています。具体的には、研究開発・人材育成・社会実装の３つの活動の柱を主軸に、「新技術開発」「論文・書籍執筆」「教育」「コミュニティ形成」「共同研究」「ベンチャー創出」の６つのカテゴリの活動をしています。やっぱり日本で一番進んでいる感じがする、、ウェブサイトの作りも他を圧倒しているし、企業との共同研究等に関しても秀でている。私達は2013年4月にできた新しい研究室です。 研究分野研究プロジェクト本研究室では、他者の行動予測や意図推定、アイコンタクトなどにより、ロボットの協調行動を実現することを目指しています。 将来的には、他者と一切のコミュニケーションを取らず、あうんの呼吸でロボットに協調動作を行わせることが究極の目標です。当研究室では生物学的知見をヒントとする人工知能アルゴリズムの開発を行います。特に実用に供するためのアルゴリズム開発と応用とを目指します当研究室では「機械学習理論」を中心にして人間の高次推論機構の性質を解明し， またそれらを用いて与えられたデータから適切な情報を取得するための計算機構やソフトウェアを構築することを目標に研究を行っている．
本研究室では、以下の研究テーマを中心に、自然言語処理・計算言語学の研究を行なっています。 連続最適化，オペレーションズ・リサーチ，機械学習の最適化: 工6-253: 数理最適化特論: 山西 健司 教授: 情報論的学習理論、機械学習、データマイニングとその応用（異常検知、変化解析）、ビッグデータ解析: 工6-345: 数理情報学 特別講義i, 情報論的学習理論
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