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254研究室・先輩の声 18件
井澤 淳
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脳情報システム研究室は、脳が学習のやり方そのものを選び直す働きを「メタ知能」と呼び、研究しています。行動実験、計算モデル、神経計測、ロボティクス、人工知能、神経介入を組み合わせて、その計算原理と神経機構を調べます。あわせて、ニューロリハビリテーションと人工物の新たな設計原理を探究しています。研究室のサイトでは「HEBB’S メタ知能科学研究室」の名前で紹介されています。
田中 文英
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田中文英研究室は、人口が減少していく社会で、いつも人のそばにいて人生を助けてくれる知的なエージェント技術の創出を目指しています。人とロボットのやりとりを調べるHRI（Human-Robot Interaction）やAIロボティクスの分野で、国際共同研究を通じた研究に取り組んでいます。いま特に力を入れているのは、人とロボットなどで構成される新しい家族の実現と、HRIへの応用をめざす汎用的なAIモデルの研究です。充実した研究室環境のもとで、全員が愉しく研究に没頭できることもめざしています。
山海 嘉之
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サイバニクス研究室は、サイバネティクス、メカトロニクス、情報科学を中核に、人・AIロボット・情報系が融合複合した新領域「サイバニクス」の開拓を進めています。人間を外から支援する装着型サイボーグや、人間を内から支援する人工心臓など、限界がある人の能力をテクノロジーによって改善・補助・拡張・再生することを目指しています。工学システム学類をはじめとする筑波大学の学生が配属を希望するときは、冬にある研究室配属の説明会に参加する必要があります。他大学から進学する場合は、知能機能システム学位プログラムをはじめとする大学院の試験を受ける必要があります。
宇津呂 武仁
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自然言語処理研究室は、人工知能の技術を使って、コンピュータに人間の言葉を扱わせる方法を研究しています。大規模言語モデルやディープラーニングを使い、機械翻訳、自由回答アンケートの自動集約、ゲームAIやクイズの生成といった技術が研究の例です。研究テーマは、研究室で紹介している内容を中心に、配属後に興味を相談しながら絞り込んでいきます。工学システム学類4年生の卒研配属を受け入れており、大学院からの配属には知能機能システム学位プログラムなどの入試に合格する必要があります。
海老原 格
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通信システム研究室は、無線通信で培ったディジタル信号処理を音波と可視光に応用し、通信・測位・センシングを研究しています。対象は、電波が届かない海の中、濁った水の中の工事現場、混み合う道路、農場や畜舎、温室などです。理論やシミュレーションだけで終わらせず、自分で組んだ装置を実海域や養豚場・牛舎・温室へ持ち込んで確かめることを大切にしています。卒業研究では、一つのシステムを一人で最後まで作り上げ、実際に動かすことを目指します。
川崎 真弘
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脳コミュニケーション研究室は、認知脳科学の実験を中心に、さまざまな手法を組み合わせて、人のコミュニケーションを研究しています。脳の中でのやりとり、人と人のあいだのやりとり、人とモノの新しいやりとりを、研究の柱にしています。脳波の実験や数理モデリングを使って、記憶や感情にかかわる脳のネットワークを調べています。
黒田 嘉宏
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ライフエンジニアリング研究室は、生体システムのモデル化と工学的な応用をもとに、医・工・情報の分野をまたぐ研究に取り組んでいます。医療現場や日常生活への技術の社会実装を目指し、医療・介護・日常の現場で使いやすく快適な情報支援を可能にする、生活支援技術の基盤づくりを進めています。身体の物理的・生理的・認知的な特性を考えたソフトウェア、ハードウェア、システムを設計・開発し、医療・介護分野の専門家とも連携して研究しています。研究室のサイトでは「黒田・プエンテス研究室」の名前でも紹介されています。
古賀 弘樹
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情報理論研究室は、情報通信システムのシャノン理論的な解析、ユニバーサルデータ圧縮、秘密分散などの情報セキュリティ技術を研究しています。インターネットは不特定多数の人が利用するため、大切な情報を守る情報セキュリティ技術を確立していくことが不可欠だとしています。情報理論や離散数学の知見に基づいて、電子指紋符号、秘密分散法、視覚暗号などを研究しています。
境野 翔
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モーションコントロール研究室は、人間と環境と機械のやり取りの制御、つまり人間支援ロボットの制御の実現を目指して研究しています。現状の課題として、多自由度のロボットを作るのが大変なことと、人間と接触するような柔らかい制御が難しいことを挙げています。ハードウェアでは機能的電気刺激による人体の制御、ソフトウェアではバイラテラル制御、力制御、深層学習に取り組んでいます。研究室のサイトでは「境野研究室」の名前でも紹介されています。
澁谷 長史
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機械知能研究室は、「人が機械にあわせる」のではなく「機械が人にあわせる」ための技術を研究しています。システムを制御するソフトウェアに注目し、人工知能のなかでも機械学習と呼ばれる分野を得意としています。機械学習は、データをつかって機械を訓練し、人にとって便利な振る舞いをさせる技術です。すべてを機械に学習させるのではなく、すでに分かっている前提や知識は積極的に取り入れる方針で、数理と応用の両面から取り組んでいます。
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