情報システム学科
工学部
情報システム学科
Department of Information Systems
Department of Information Systems
将来は、情報化社会のエキスパート
ページ内目次
- 高周波回路研究室［松井 章典 教授］
- 自動運転A I 研究室［渡部 大志 教授］
- 生体情報システム研究室［井上 聡 教授］
- 知能システム研究室［曹 建庭 教授］
- 認知ロボティクス研究室［橋本 智己 教授］
- アナログ集積回路研究室［吉澤 浩和 教授］
- ヒューマンインタフェース研究室［鯨井 政祐 教授］
- 医用画像解析学研究室［山崎 隆治 教授］
- システム制御研究室［中村 晃 教授］
- 光情報解析研究室［古川 靖 教授］
- ディジタル情報システム研究室［伊丹 史緒 准教授］
- ネットワークコンピューティング研究室［前田 太陽 准教授］
- 計算電磁気学研究室［藤田 和広 准教授］
- 学習ロボットシステム研究室［舘山 武史 准教授］
- 視覚情報処理研究室［望月 義彦 講師］
- ディープラーニング研究室［村田 仁樹 講師］
- 教育情報システム研究室［桑木 道子 講師］
- 深層学習の基礎研究室［神田 直大 講師］
- 暗号・情報セキュリティ研究室［土田 光 講師］
高周波回路研究室［松井 章典 教授］
自動運転A I 研究室［渡部 大志 教授］
現在、自動運転等におけるＡＩの技術革新がすさまじい勢いで進む中で、これまで人間にしかできないと思われていた仕事がＡＩに代わられようとしています。このような新時代を乗り切るためには、ＡＩを活用するための知識とノウハウを身に付け、新ビジネスやアイディア創出にまい進していく必要があります。本研究室では、ＡＩによる画像認識を用いた生体認証技術や自動運転技術に関する研究教育を行っています。これらの研究教育を通して、ＡＩの知識とノウハウを身に付けた、変化の激しいＡＩ新時代で活躍する人材を育成していきたいと思っております。
主な研究テーマ
- 自動運転車両のためのＡＩによる画像認識
- 耳介による生体認証技術によるスマートフォンの開錠アプリ
生体情報システム研究室［井上 聡 教授］
私たちヒトはモノを考えたり、覚えたりするために非常に高度な機能を有する脳を持っています。そして、その他にもこれまでに長い年月をかけて、素晴らしい機能を進化によって残してきました。それら生物が持つ緻密な機能をお手本にして、それを情報処理に活かす研究をしています。
主な研究テーマ
- ニューラルネットワークによる物体認識
- 感情を考慮した会話自動応答システムの開発
- お気に入りの曲をもとに自動で作曲をするシステムの開発
知能システム研究室［曹 建庭 教授］
本研究室では、次の研究を中心にして進めています。１）ブラインドセパレーションの研究に対しては、まず基礎理論の構築とアルゴリズム設計を行いました。また応用課題の研究に対し、聞き分け機能の実現のための会話音声分離やパターン認識などの研究を中心に行っています。２）脳波・脳磁界の計測と脳信号処理の研究は、近年新しい独立成分解析方法の開発によって、脳信号源の分解を実現し、それがどこで、どのように活動しているかが分かるようになりました。また「脳死判定基準に関する研究」課題に対し、実用かつ信頼性が高い脳死判定のための脳計測と脳信号処理技術を開発し、脳死の臨床判定に技術支援を行います。３）人間(脳)と機械(コンピュータ)のインタフェース技術の研究では、脳の活動成分に着目し、脳波の抽出・評価・自動分類のシステムを開発しています。また、ＥＥＧ＋ＲＯＢＯＴのシステムの開発も行っています。
主な研究テーマ
- ブラインドセパレーションに関する研究
- 脳波・脳磁界の計測と脳信号処理に関する研究
- 人間(脳)と機械(コンピュータ)のインタフェース技術に関する研究
認知ロボティクス研究室［橋本 智己 教授］
IoTの発展により、あらゆるものが相互に接続されるようになりました。IoTを応用することで、人間の生活はさらに豊かになるものと期待できます。一方、ロボット工学の発展により、人間とコミュニケーションするロボットの開発が進められています。しかし、ロボットが定型的な反応しかしない場合があり、人間との円滑なコミュニケーションの実現には障害となっています。本研究室では、IoTを応用して人間とロボットの間で自然なコミュニケーションの実現を最終目標とし、感情と記憶の工学的モデルを提案しています。本研究室で開発したコミュニケーションロボットは、楽しくて怖い、怖くて悲しいといった複数の感情が同時に存在する状態を表現したり、気分の良い時には楽しい記憶を思い出しやすく、気分が悪い時には嫌な記憶を思い出しやすくなるような、複雑な心理状態を表現することができます。
主な研究テーマ
- コミュニケーションロボットの開発
アナログ集積回路研究室［吉澤 浩和 教授］
あらゆるモノがインターネットにつながるIoT（Internet of Things）では、センサーやアナログ回路技術が鍵を握ります。たとえ信号処理はディジタルでも、入力信号や出力信号はアナログ信号なのでA/D変換回路、D/A変換回路やそれらの内部のアナログ回路技術が重要になるのです。本研究室では、低電源電圧動作・低消費電力で動作するアナログ回路について研究を行っています。
主な研究テーマ
- 低電圧オペアンプの回路設計
- 高精度信号処理回路の設計
- 超低電圧DC-DC変換回路の設計
ヒューマンインタフェース研究室［鯨井 政祐 教授］
本研究室ではAR技術・VR技術などを使ったヒューマンコンピュータインタラクションについて研究しています。例えば左図の「離れてタッチカメラ」は、ヒトを写してそこにタッチすると、写されたヒトは遠くから触られている感覚を味わえます。このようにヒトを中心に据えた、インタフェイス、IoT、センサ、アプリケーションなどに取り組んでいます。
主な研究テーマ
- AR技術とIoT技術のシームレスな融合
- VR空間内での効果的なヒューマンコンピュータインタラクション
- ヒト指向IoT
医用画像解析学研究室［山崎 隆治 教授］
当研究室では、画像工学（画像処理、パターン認識、コンピュータグラフィックスなど）を応用して、主に医療分野における生体計測システム（様々な臓器の形態、機能計測や可視化技術など）の研究、開発を行っています。
医用画像情報を適切に処理、認識、可視化し、病気などの情報を正確に計測、解析することは、精密な診断、治療方針の決定などに極めて重要であり、そのための様々な情報工学技術を開発もしくは応用する分野です。
学内にとどまらず、民間企業や医療機関、海外の研究機関などと積極的に協力し、医・工・情報学連携やチーム研究を通じて、グローバルな視点からの研究活動、教育を目指します。
医用画像情報を適切に処理、認識、可視化し、病気などの情報を正確に計測、解析することは、精密な診断、治療方針の決定などに極めて重要であり、そのための様々な情報工学技術を開発もしくは応用する分野です。
学内にとどまらず、民間企業や医療機関、海外の研究機関などと積極的に協力し、医・工・情報学連携やチーム研究を通じて、グローバルな視点からの研究活動、教育を目指します。
主な研究テーマ
- 筋骨格系領域における関節の３次元形態・機能計測
- コンピュータビジョンに基づく各種生体の医用画像解析
- コンピュータグラフィックスを応用した医用アプリケーション開発
システム制御研究室［中村 晃 教授］
乗り物・ロボットのような産業機械や家電・オーディオビジュアル機器・ＩＴ機器といった電気機器はシステム制御理論と深い関連があります。この“ 制御”という言葉ですが、対象となっている物を希望通りに動かすことを意味し、その技術は絶えず進歩し続けています。私たちの研究室では、現代の電気機器や産業機械を制御するのにふさわしい最新の手法を考えていきます。また、当研究室では自動運転に関する最新技術も研究の対象としています。
主な研究テーマ
- 動的システム制御理論に関する研究
- ロボットの動作計画・エラーリカバリーに関する研究
- 次世代モビリティの制御・プランニングに関する研究
光情報解析研究室［古川 靖 教授］
本研究室では、主にレーザーを用いた光波センシング技術の研究教育を行っています。センサで物理量の計測を行うだけでなく、その測定値をAIで解析して利用者の価値に変えることを目指します。研究教育を通して、光学設計、アナログ・デジタル回路設計、ベースバンド信号処理、プログラム設計（ネットワーク、機械学習）のスキルを伸ばし、幅広く活躍できる研究者・技術者を育成します。
主な研究テーマ
- レーザーを用いた光波センシング技術に関する研究
- 光計測システムの遠隔監視に関する研究
- AIによる情報解析に関する研究
ディジタル情報システム研究室［伊丹 史緒 准教授］
本研究室では、近年急速にIT化、ディジタル化しつつある社会において、活躍できるエンジニアや研究者を育成するため、様々なテーマにおいて、コンピュータを用いたディジタル情報を扱うためのプログラミングと、シミュレーションの技術を学びます。テーマによって必要となる基礎理論やハードウェア的な知識等が異なり、難易度も様々ですが、ベースとなる知識の理解、知識に基づくディジタル情報処理システムの考案、実際のプログラム、シミュレーションまでの一連の作業を、効率良くこなせるようになることを目的としています。
主な研究テーマ
- センサーデータのノイズ低減や解像度変換、統合処理
- センサーデータの周波数や形状などの特徴解析
- 人工知能による様々な聴覚と視覚機能の実装
ネットワークコンピューティング研究室［前田 太陽 准教授］
ネットワークを利用したシステム開発を行います。開発は、ユーザインタフェース、ライブラリ、データベースなどを取り入れ、様々なユーザに特化したシステム開発を進めます。ユーザが抱える問題を発見し、ニーズに合ったシステムを開発することで、特定の分野への貢献を目指します。
主な研究テーマ
- Webサービス・アプリケーションの開発
- シミュレーション支援システムの開発
前田 太陽 准教授
専門分野
問題解決環境（Problem Solving Environments:PSE） マルチメディア
担当科目
情報システム概論I、ネットワーク概論、ネットワークコンピューティング、オペレーティングシステム
問題解決環境（Problem Solving Environments:PSE） マルチメディア
担当科目
情報システム概論I、ネットワーク概論、ネットワークコンピューティング、オペレーティングシステム
計算電磁気学研究室［藤田 和広 准教授］
電磁気の現象をコンピュータ上で仮想的に再現・予測する技術は、自動車などの産業分野から先端科学分野まで広く使われています。本研究室では、電磁気学が関わる幅広い分野を見据え、電磁場を正確に計算する技術や機器設計への応用に関する研究を行います。コンピュータを用いて電磁気の問題を解くことにより、複雑な現象を理解していく方法を学びます。図は高エネルギー粒子加速器内に発生した電場（ 電気力線）の計算結果です。
主な研究テーマ
- 電磁場解析技術の高精度化・高速化に関する研究
- 電子機器における電磁環境両立性に関する研究
- 粒子加速器の機器設計に関する研究
学習ロボットシステム研究室［舘山 武史 准教授］
近年、人工知能(AI)技術の発展はめざましく、AIを搭載した高度な知能ロボットや情報システムの実現が期待されています。本研究室では、ロボットに自らの制御方法を学習させるAI技術である「強化学習」の理論研究および複数ロボットシステムへの応用や、「ディープラーニング(深層学習)」による画像認識を用いたロボットカーの自動制御、工業・農業製品の不良品検知などの研究を行なっています。また、複雑な生産システムやサービスシステムを離散・連続混合システムとしてモデリングおよびシミュレーションを行うためのツールである「場面遷移ネット」の開発も行なっています。
主な研究テーマ
- 強化学習アルゴリズムの高速化に関する研究
- 強化学習を用いた大規模施設作業スケジューリング支援システム
- マルチエージェント強化学習の高速化に関する研究
- 生産システム /サービスシステムの離散・連続混合モデリングおよびシミュレーション(場面遷移ネット)
- 深層学習を用いた製品検品システムの開発
- 深層学習を用いたロボットカーの自動制御
- 脳波解析による熟練作業者の技能の解析・伝承支援に関する研究
舘山 武史 准教授
専門分野
強化学習、深層学習、離散・連続混合システムのシミュレーションなど
担当科目
深層学習I, II、アルゴリズムとデータ構造I、プログラミング言語II、プログラミング演習II
強化学習、深層学習、離散・連続混合システムのシミュレーションなど
担当科目
深層学習I, II、アルゴリズムとデータ構造I、プログラミング言語II、プログラミング演習II
人間が「視覚」によって行う作業をコンピューターで実現するコンピュータービジョンの分野は、現在急速に発展しています。これは深層学習に代表される画期的な計算手法だけでなく、さまざまなセンサーデバイスの登場により、空間的・時間的にも広がった新しい「視覚」が利用可能になったためです。このような情報を数理的・幾何的に解析・理解し、ロボットナビゲーションなどの工学的な応用を目指します。
主な研究テーマ
- 全方位画像などからの空間的幾何構造推定
- 高階確率場モデルの自動設計
ディープラーニング研究室［村田 仁樹 講師］
今、人工知能は産業や学術の様々な場面で活躍しています。そして、最近の人工知能はディープラーニングという手法によって支えられています。この研究室では、ディープラーニングについて以下の２つの目的で研究しています。
1. ディープラーニングを応用する
医療をはじめ様々な問題にディープラーニングを活用していきます。ディープラーニングは特に画像を扱うのが得意ですが、画像以外にも文章を作ったりゲームをしたりなど、様々な使い方があります。
2. ディープラーニングの判断根拠を明らかにする
ディープラーニングはとても便利ですが、「何を根拠に判断しているのか分からないブラックボックスだ」という批判や不安の声も多いです。そこで、ディープラーニングの中身に光を当て、判断根拠を明らかにしていこうと思います。
自分の気になる問題にディープラーニングを使ってみたい人や、ディープラーニングの判断根拠を明らかにしてもっと説得力を持たせたい人はぜひこの研究室で一緒に研究しましょう！
主な研究テーマ
- ディープラーニングの応用
- ディープラーニングの判断根拠の明確化
教育情報システム研究室［桑木 道子 講師］
教育工学・学習科学・認知科学の知見をもとに、学校・家庭・職場など様々な学びの場において教育・学習する者を支援する情報システムの開発を行います。また、学校現場（主として高等学校）において、授業効果をより高めるためのICTを活用した授業設計の研究を行います。加えて、開発したシステムの実験や、設計した授業の実践・調査を通して、教育・学習効果の測定を行います。
主な研究テーマ
- 教育者・学習者を支援する情報システムの開発
- 情報教育の支援に関する研究
深層学習の基礎研究室［神田 直大 講師］
深層学習の原理から応用まで、幅広く興味を持っています。これまで、医療画像の超解像、時系列処理、汎化性能向上のための研究などに携わってきました。また学習過程に物理法則の知識などを取り入れることで、学習の性能を高める研究や、解釈性を向上させる研究なども行っています。他分野の知識との融合を図ることで、深層学習の基本的な理解を深めたり、新しい応用先を考えることにも興味を持っています。
主な研究テーマ
- 深層学習の基礎的な側面
- 深層学習の解釈性の向上
暗号・情報セキュリティ研究室［土田 光 講師］
本研究室では、主に暗号理論や情報セキュリティに関する研究を行います。たとえば、従来の暗号技術よりも低コスト・高機能な暗号技術である「高機能暗号」や、OECDやISOが定めるプライバシー原則の実現・強化に有用である「プライバシー強化技術」が研究対象です。また、近年注目を集める機械学習のセキュリティも、研究対象の一つです。
主な研究テーマ
- 高機能暗号技術（例：属性ベース暗号）に関する研究
- プライバシー強化技術（例：秘密計算）に関する研究
- 機械学習セキュリティ（例：メンバーシップ推論攻撃）に関する研究
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