電子情報工学専攻U23U24U25U41キーワード担当教員データサイエンス、ディープラーニング、画像認識、画像生成 堀田 忠義 教授／田中 剛 教授／秋葉 将和 准教授 キーワード担当教員光通信、無線通信、セキュリティ宮崎 真一郎 教授／大村 光徳 准教授キーワード担当教員ビッグデータ、人工知能、ソーシャルネットワークサービス大野 成義 教授／菊池 拓男 教授遠藤 雅樹 准教授／寺田 憲司 特任准教授 キーワード担当教員スマートファクトリー、インテリジェントシステム、サイバーフィジカル生産システム和田 雅宏 教授／市川 修 教授／田中 剛 教授／佐藤 崇志 准教授／遠藤 雅樹 准教授 ディープラーニングを活用した、コンピュータビジョンに関する研究 ディープラーニングは、データの集合からルールやパターンを学習するための数学的な枠組みであり、コンピュータによって高速演算される強力な機械学習モデルです。現在、画像・音声・テキスト等に対するAIと称される知的処理の多くでディープラーニングモデルが使用されています。 本ユニットでは、主に画像データを対象として、ディープラーニングモデルの改良や応用を検討します。画像に対する知的処理としては、画像分類、領域分割、物体検出、画像生成等が挙げられます。例えば、画像分類技術によって顔画像から年齢や性別を推定したり、画像生成技術によって物に隠れて見えない部分の画像を推定したり、物体検出技術を用いてロボットを制御する等、アイデア次第で多様な応用が考えられます。LEDを用いた可視光CDMA通信システムに関する研究 病院などでは医療機器の誤動作を防ぐため、電波を用いた無線通信が制限されることがあります。私たちのユニットでは、電波を使わずに可視光で多チャネルのデータ通信を行う技術について研究をしています。近年、照明機器に広く用いられるようになったLEDは、非常に高速にオンとオフを切り替えることができます。私たちは、携帯電話システムでも採用された符号分割多元接続（CDMA）技術を可視光通信に応用し、白色LEDのみで多チャネルのデータを多重化する方式を提案しました。この研究では、LED照明をデータ通信に用いることで、高速でかつ安全な無線通信システムを開発することを目指しています。ソーシャルビッグデータ分析により実世界を把握し未来を予測する スマートフォンなどのモバイル端末が普及し、世界中の人々がソーシャルネットワークサービス (SNS)をとおして様々な情報発信を容易に行うことが可能となりました。これらの膨大なデータはインターネット上に発信されて重要な知的資源の源泉となるビッグデータとして注目されています。 情報通信ユニットでは、SNSなどで発信される誰でも取得可能なソーシャルビッグデータを分析することで、実世界の状況の把握や未来を予測する研究に取り組んでいます。AIや機械学習を用いた分析・予測、更には可視化を行うことで、ソーシャルビッグデータを利活用した新たな価値の発見を目指しています。第4次産業革命におけるものづくりを体系的に修得できるシステムの構築 現在進行中の第4次産業革命では、状況に応じて臨機応変に「ものづくりシステム」の全体最適化を自律的に行う「スマートな（賢い）工場」の実現とそれを扱うエンジニアが求められています。 私たちのユニットでは、視覚となるビジョンセンサとロボットマニピュレータを組み合わせたインテリジェントロボット作業モジュール、自律移動搬送ロボット、配置変更が可能なワークセルなどによる実際のスマートファクトリーと同等な構成により、第4次産業革命におけるものづくりを体系的に修得できる「ラーニングファクトリー」の構築を行っています。 状況の把握のためにIoT（もののインターネット）を、自律最適化のためにAI（人工知能）を、人と機械の協働のためにICT（情報通信技術）を活用し、デジタル空間とロボットなどの現実世界を融合する「サイバーフィジカル生産システム」をわかりやすく学習できるシステムを目指しています。 このラーニングファクトリーにより、物事を俯瞰的・系統的に捉えて、複数の専門性（システム制御工学、情報・通信工学、インダストリアルエンジニアリング、データサイエンス、電気・電子工学、機械工学）を統合し、個々の要素の和ではできない新たな拡がりの創発など、第４次産業革命の本質が理解できます。研究室PC環境例：GeForceRTX3060搭載PC可視光通信システムソーシャルデータの一部卒業研究で実施したマスク遮蔽部の推測左： 入力画像（マスク着用顔画像）中央：正解画像右： ディープラーニングモデルが 推測したマスク非着用の画像通信方式を検討する様子研究イメージをFireflyで可視化23情報処理情報ネットワーク情報通信ラーニング・ファクトリー
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