
研究室概要
研究室の理念と取り組みについて
研究理念
本研究室では、生体信号のモデル化・解析、機械学習、応用システム開発を通じて、 人間が持つ精緻な情報処理メカニズムの理解を深めます。そして、そこで得られた知見を、社会に貢献する新しい技術の創出へと繋げることを目指します。
研究においては,基礎から応用まで一貫したアプローチを重視します。 理論の探求はもちろんですが、実際の臨床現場などで得られる「実データ」の活用を研究室の大きな特徴としています。実データには個人差やノイズといった不確実性が含まれるため、しばしば「スモールデータ」の問題に直面します。私たちはこの課題に対し、実験と理論の両面からアプローチすることで、不確実性の高いデータから有効な知見を導き出す問題解決に取り組んでいます。
研究手法
理論的アプローチ
- •確率論・統計学に基づく数理モデル
- •信号処理・時系列解析
- •機械学習・深層学習
- •継続学習・転移学習
実践的アプローチ
- •生体信号計測・解析システム
- •医用画像処理システム
- •ヒューマンインタフェース
- •産学連携プロジェクト
研究環境
学生一人ひとりが研究に集中できるよう、専用の研究用PCを貸与します。毎日使う道具だからこそ、キーボードやマウスといった周辺機器も、可能な限り各自の希望やこだわりに合わせたものを選択できる体制を整えています。
AI・機械学習など大規模な計算を要する研究のために、Nvidia RTX 6000 Ada世代をはじめとする最新GPU搭載の共用サーバも複数稼働しています。また、脳波や筋電などを計測する専門機器も揃っており、データを自ら取得するところから自由度の高い研究を展開できます。さらに、国内外の研究機関との共同研究も活発であり、学内にとどまらないグローバルな視点で研究を推進できる環境です。
学生一人ひとりの興味と能力に応じた指導を行い、研究者として、また社会人として必要な能力の育成に努めています。
学部4年生の年間スケジュール
4月〜9月
- •新メンバー歓迎会
- •研究テーマ決定・基礎学習
- •中間発表会
10月〜3月
- •学会発表準備・参加
- •卒業論文執筆および発表
- •送別会