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システムディペンダビリティ研究室
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AIシステムの信頼性を確率モデルで評価し、高める研究室。
AboutAbout the lab
AIシステムの不確実さを捉え、高信頼にする。
システムディペンダビリティ研究室は、
確率モデルを
研究の
研究室の
Key terms
- Nバージョン
プログラミング - 高信頼ソフトウェア開発の
考え方。 研究室では 多様な 機械学習モデルや データを 使う 構成に 応用している - フォッグコンピューティング
- データの
発生源に 近いIoTセンサーや スマートフォンなどの 端末で、 計算処理を 分散して行う 方式 - ソフトウェア若化
- ソフトウェアを
再起動し、 劣化した 状態を クリアする 予防手法。 劣化は ソフトウェアエージングと 呼ばれる
NewsLab news
博士課程の
学生の 論文が、 MASCOTS 2026 に 採択 博士課程の
学生の 論文が、 Future Generation Computer Systems に 採録 修士課程の
学生の 論文が、 ISSRE 2026 に 採択 修士課程の
学生の 論文が DSML2026 に、 Hondaとの 共同研究の 論文が CRAI2026 に 採択 無人航
空機に よる リアルタイム映像監視システムの 品質設計手法を 開発（プレスリリース）
ResearchResearch themes
AIシステムの
*Illustrative imageAIシステムの高信頼化
自動運転車のように
*Illustrative imageLLMによる高信頼なソフト自動開発
大規模言語モデル
*Illustrative imageフォッグコンピューティングの性能・信頼性解析
フォッグコンピューティングは
*Illustrative imageソフトウェアの劣化解析と予防保守
長時間動く
MembersFaculty
システムディペンダビリティ研究室の
- Associate Professor町田 文雄
VoicesStudent voices
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- Top image: “Nec-cluster” Hindermath / CC BY-SA 3.0 (cropped)
- AIシステムの
高信頼化: “Zoox Toyota Highlander Test Vehicle - Sensor Closeup - San Francisco, May 2025 07” 9yz / CC BY 4.0 (cropped) - LLMに
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