井上研究室

About研究室について

知能をつくる、その土台から。

井上研究室は、知能というものを人工的につくり上げることを最終的な目標にしています。
人間並みの汎用性を持たせるには越えるべきハードルがまだ多いため、いまはもっと基礎的なところに取り組んでいます。
情報を確率的なモデルにしたがって処理すること、とくに高次元の分布を効率よく扱えるようになることが、知能を実現するうえで欠かせない土台だと考えています。
この技術や知見は、音声や画像の処理だけでなく、遺伝子発現の調節機構のようなバイオインフォマティクスの分野でも力を発揮すると考えています。

Research研究テーマ

最終的に目指しているのは、知能を人工的につくり上げることです。その土台として、情報を確率的なモデルにしたがって処理すること、とくに高次元の分布を効率よく扱えるようになることに取り組んでいます。

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グラフィカルモデルの構造推定↗

工業機械に取り付けた温度・湿度・圧力のセンサーのように、時間とともに変わるデータから、センサー同士の関係性を推定します。構造が分かると、現在や将来の異常を見つける異常検知に役立ちます。

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深度センサーによる物体の追跡↗

物体は姿勢が変わったり変形したり一部が隠れたりするため、常に同じようには見えません。RGB-Dセンサーから得られるデータを使い、そうした変化に強い実時間の追跡手法を開発しています。

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MRI画像の再構成↗

MRIは撮像に時間がかかり、患者の負担になります。コイルを複数使ったり圧縮センシングを用いたりして、少ない観測データからきれいな画像を組み立て、撮像時間の短縮を図ります。

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CT画像の再構成↗

X線CT検査は被ばくを伴うため、使う線量を減らす必要があります。X線を当てる方向の数を間引いたうえで、圧縮センシングによって、十分な数を使ったときと同じ質の画像を得ることを目指します。

Voices先輩の声

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