- 2022年度・秋学期
-
- 四方 順司 教授
量子コンピュータ時代、IoT時代に必要な暗号技術開発とその応用（四方研究室） -
教員メールアドレス ""を"@"に shikataynu.ac.jp 研究室Web http://www.slab.ynu.ac.jp/ - 富井 尚志 教授
データ工学，マルチメディアデータベース，データベース高度応用（富井研究室） -
教員メールアドレス ""を"@"に tommyynu.ac.jp 研究室Web http://www.tommylab.ynu.ac.jp/ - 長尾 智晴 教授
先端的人工知能：深層学習などの機械学習，説明可能AI(XAI)，共進化型AI(CAI)とその応用（長尾研究室） -
教員メールアドレス ""を"@"に nagaoynu.ac.jp 研究室Web http://nagao-lab.ynu.ac.jp/ テーマ概要 長尾研究室では人工知能，特に深層学習（ディープラーニング）を中心にした現在の機械学習をさらに発展させる研究をしています．ROUTEでは次のテーマを中心に募集しますが，これら以外のテーマも相談により実施可能です．
１）説明可能AI(XAI)の技術開発とその産業応用（経産省NEDOプロジェクト）
～EPの複数の教員が指導する共同研究～
・XAIによる深層学習の説明性の向上（機械学習の判断方法の人への説明）
・人と共に進化するCAIの開発（人と機械の知識の共有と共進化）
・マイクロRNAによる早期がん発見と予測（将来，がんの死亡者をゼロに）
２）人工光型植物工場の栽培条件最適化 ～EP横断の共同研究～
・遺伝子操作せずに農作物が本来もっている能力を最大限に引き出す．
・収穫量／含有栄養分・薬効成分／美味しさをAIで最大化する．
・化学系の研究室とのコラボレーション
３）他大学との医工連携研究・異分野との共同研究 ～企業等との共同研究～
・横浜市大医学部とCOVID-19患者の予後予測／腎臓病／生活習慣病関係．
・コマツとの共同研究：画像中の建機抽出・シーン理解 ほか．必要スキル やる気さえあればわからないことは研究室の先輩が教えてくれますので大丈夫です． その他 今のところ履修単位に含まれませんが，早い学年から研究を経験できる機会ですので，ぜひ挑戦して自分自身をステップアップさせましょう． - 松本 勉 教授
究極の耐クローン性を目指すナノ人工物メトリクス，高機能暗号のソフトウェア・ハードウェア，その他サイバーフィジカルセキュリティ全般（松本研究室） -
教員メールアドレス ""を"@"に tsutomuynu.ac.jp 研究室Web http://ipsr.ynu.ac.jp/ テーマ概要 IoTセキュリティ全般、特に、
自動車セキュリティ、暗号実装の超高度化、センサ等の計測セキュリティ、ハードウェアセキュリティ、等 - 森 辰則 教授
ディジタルドキュメント処理，情報検索，情報抽出，自然言語処理，自然言語インタフェース（森研究室） -
教員メールアドレス ""を"@"に tmoriynu.ac.jp 研究室Web http://www.forest.eis.ynu.ac.jp/ テーマ概要 本研究室では、人間の用いる言葉をコンピュータで処理をする、自然言語処理の研究を行っております。特に、大量な文書から有用な情報を得る、情報アクセス技術を取り扱っています。具体的には、情報検索、情報抽出、自動要約等の技術を柱として、実世界志向質問応答、情報信憑性判断支援、応用志向情報抽出などに取り組んでおります。
今期のROUTEでは、次のような話題に関する各種テーマを提供可能ですが、テキストを対象とした文書処理全般のテーマを扱うことができます。まずは、ご相談ください。
- 「ロボットは東大に入れるか」プロジェクトで、世界史の入試問題を解くプログラムの開発
- Web文書の信憑性判断支援のための各種情報アクセス技術の開発
- 地方議会会議録コーパスを用いた政治情報システムの開発 - 島 圭介 准教授
ヒトの生体信号の解析と応用研究．対象：人間支援インタフェース，知能ロボット，医療福祉支援など（島研究室） -
教員メールアドレス ""を"@"に shimaynu.ac.jp 研究室Web http://www.bmer.ynu.ac.jp/ - 白川 真一 准教授
機械学習や進化計算を中心とした人工知能技術の研究および実問題や異分野への応用（白川研究室） -
教員メールアドレス ""を"@"に shirakawa-shinichi-bgynu.ac.jp 研究室Web http://shiralab.ynu.ac.jp/ テーマ概要 本研究室は人工知能分野の研究を行っており，機械学習，進化計算，画像処理・認識といった技術の研究開発と応用を幅広く行っています．
今期のROUTEでは，例えば次のようなテーマを提供可能です．
- 機械学習や最適化アルゴリズムの基礎性能調査や改良手法の開発
- 機械学習やディープラーニング，データマイニング技術の応用（画像データ，センサデータ，医療関連データ，セキュリティ関連データ，ジェスチャ生成など）
- 自動機械学習やNeural Architecture Searchに関する研究
- 説明可能なAIやホワイトボックスな機械学習モデルの実現を目指した研究
- IoTセキュリティのための機械学習技術の開発
- ディープラーニングの学習過程や構造の可視化
- 企業との共同研究課題への参加
- データサイエンスコンペティション等への参加
上記以外にも，人工知能や機械学習に関わるものや，知的なシステム・アプリケーションの実現を目指すものであれば，相談の上，テーマとして設定可能です．やってみたいテーマがあれば，お気軽にご相談ください．
最近のROUTEでは下記のようなテーマに取り組みました．
- パラメータ付き最適化問題に関する研究（2022年度春学期）
- 深層学習によるリズムゲーム譜面の自動生成モデルの改善（2021年度秋学期）
- サロゲート型CMA-ESの改良（2021年度春学期〜2022年度春学期）
- 多目的進化計算手法の性能評価（2021年度春・秋学期）
- 機械学習による建設機械の操作予測モデルの構築（2021年度春学期）
- 敵対的生成ネットワークによる材料画像の生成（2019年度秋学期〜2020年度春学期）
- 確率的モデリングに基づくニューラルネットワークのための動的特徴構築（2018年度春・秋学期）必要スキル プログラミングや数式に抵抗がないことが望ましい（得意である必要はないです） - 藤井 友比呂 准教授
理論言語学，ことばの認知科学（藤井研究室） -
教員メールアドレス ""を"@"に fujiiynu.ac.jp 研究室Web https://er-web.ynu.ac.jp/html/FUJII_Tomohiro/ja.html - 吉岡 克成 准教授
情報システムセキュリティ，ネットワークセキュリティ，マルウェア対策（吉岡研究室） -
教員メールアドレス ""を"@"に yoshiokaynu.ac.jp 研究室Web http://ipsr.ynu.ac.jp/ テーマ概要 ・サイバーセキュリティに関する研究テーマ
(例：IoTセキュリティ、Webセキュリティ、標的型攻撃対策などがあるが、これに限らない) - 田邊 遼司 助教
進化計算の基礎研究（田邊研究室） -
教員メールアドレス ""を"@"に tanabe-ryoji-snynu.ac.jp 研究室Web https://aopt-lab.github.io/ テーマ概要 私は人工知能・計算知能の一分野である進化計算の基礎研究に興味があります. 今期ROUTEの研究テーマ候補は次のリンクを参照ください:
https://hackmd.io/yqsGzrHvSMKPbM8afex7qw
もちろん, 学生からの独自テーマの希望を歓迎します. ただし, 今学期のみで達成可能なテーマに限定します. お気軽にご相談ください.必要スキル やる気. 時間に余裕があること. プログラミングと英語論文を読むことに抵抗がないこと (できる必要は無いです).
- 四方 順司 教授
- 2022年度・春学期
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- 四方 順司 教授
量子コンピュータ時代、IoT時代に必要な暗号技術開発とその応用（四方研究室） -
教員メールアドレス ""を"@"に shikataynu.ac.jp 研究室Web http://www.slab.ynu.ac.jp/ - 富井 尚志 教授
データ工学，マルチメディアデータベース，データベース高度応用（富井研究室） -
教員メールアドレス ""を"@"に tommyynu.ac.jp 研究室Web http://www.tommylab.ynu.ac.jp/ - 長尾 智晴 教授
先端的人工知能：深層学習などの機械学習，説明可能AI(XAI)，共進化型AI(CAI)とその応用（長尾研究室）
※ 複数の教員が指導する共同研究テーマ
※ EP横断の共同研究テーマ
※ 企業との共同研究テーマ -
教員メールアドレス ""を"@"に nagaoynu.ac.jp 研究室Web http://nagao-lab.ynu.ac.jp/ テーマ概要 長尾研究室では人工知能，特に深層学習（ディープラーニング）を中心にした現在の機械学習をさらに発展させる研究をしています．ROUTEでは次のテーマを中心に募集しますが，これら以外のテーマも相談により実施可能です．
１）説明可能AI(XAI)の技術開発とその産業応用（経産省NEDOプロジェクト）
～EPの複数の教員が指導する共同研究～
・XAIによる深層学習の説明性の向上（機械学習の判断方法の人への説明）
・人と共に進化するCAIの開発（人と機械の知識の共有と共進化）
・マイクロRNAによる早期がん発見と予測（将来，がんの死亡者をゼロに）
２）人工光型植物工場の栽培条件最適化 ～EP横断の共同研究～
・遺伝子操作せずに農作物が本来もっている能力を最大限に引き出す．
・収穫量／含有栄養分・薬効成分／美味しさをAIで最大化する．
・化学系の研究室とのコラボレーション
３）他大学との医工連携研究・異分野との共同研究 ～企業等との共同研究～
・横浜市大医学部とCOVID-19患者の予後予測／腎臓病／生活習慣病関係．
・コマツとの共同研究：画像中の建機抽出・シーン理解 ほか．必要スキル やる気さえあればわからないことは研究室の先輩が教えてくれますので大丈夫です． その他 今のところ履修単位に含まれませんが，早い学年から研究を経験できる機会ですので，ぜひ挑戦して自分自身をステップアップさせましょう． - 松本 勉 教授
究極の耐クローン性を目指すナノ人工物メトリクス，高機能暗号のソフトウェア・ハードウェア，その他サイバーフィジカルセキュリティ全般（松本研究室） -
教員メールアドレス ""を"@"に tsutomuynu.ac.jp 研究室Web http://ipsr.ynu.ac.jp/ テーマ概要 IoTセキュリティ全般、特に、
自動車セキュリティ、暗号実装の超高度化、センサ等の計測セキュリティ、ハードウェアセキュリティ、等 - 森 辰則 教授
ディジタルドキュメント処理，情報検索，情報抽出，自然言語処理，自然言語インタフェース（森研究室） -
教員メールアドレス ""を"@"に tmoriynu.ac.jp 研究室Web http://www.forest.eis.ynu.ac.jp/ テーマ概要 本研究室では、人間の用いる言葉をコンピュータで処理をする、自然言語処理の研究を行っております。特に、大量な文書から有用な情報を得る、情報アクセス技術を取り扱っています。具体的には、情報検索、情報抽出、自動要約等の技術を柱として、実世界志向質問応答、情報信憑性判断支援、応用志向情報抽出などに取り組んでおります。
今期のROUTEでは、次のような話題に関する各種テーマを提供可能ですが、テキストを対象とした文書処理全般のテーマを扱うことができます。まずは、ご相談ください。
- 「ロボットは東大に入れるか」プロジェクトで、世界史の入試問題を解くプログラムの開発
- Web文書の信憑性判断支援のための各種情報アクセス技術の開発
- 地方議会会議録コーパスを用いた政治情報システムの開発 - 島 圭介 准教授
ヒトの生体信号の解析と応用研究．対象：人間支援インタフェース，知能ロボット，医療福祉支援など（島研究室）
※ 複数の教員が指導する共同研究テーマ
※ EP横断の共同研究テーマ
※ 企業との共同研究テーマ -
教員メールアドレス ""を"@"に shimaynu.ac.jp 研究室Web http://www.bmer.ynu.ac.jp/ - 白川 真一 准教授
機械学習や進化計算を中心とした人工知能技術の研究および実問題や異分野への応用（白川研究室）
※ 複数の教員が指導する共同研究テーマ
※ EP横断の共同研究テーマ
※ 企業との共同研究テーマ -
教員メールアドレス ""を"@"に shirakawa-shinichi-bgynu.ac.jp 研究室Web http://shiralab.ynu.ac.jp/ テーマ概要 本研究室は人工知能分野の研究を行っており，機械学習，進化計算，画像処理・認識といった技術の研究開発と応用を幅広く行っています．
今期のROUTEでは，例えば次のようなテーマを提供可能です．
- 機械学習や最適化アルゴリズムの基礎性能調査や改良手法の開発
- 機械学習やディープラーニング，データマイニング技術の応用（画像データ，センサデータ，医療関連データ，セキュリティ関連データ，ジェスチャ生成など）
- 自動機械学習やNeural Architecture Searchに関する研究
- 説明可能なAIやホワイトボックスな機械学習モデルの実現を目指した研究
- IoTセキュリティのための機械学習技術の開発
- ディープラーニングの学習過程や構造の可視化
- 企業との共同研究課題への参加
- データサイエンスコンペティション等への参加
上記以外にも，人工知能や機械学習に関わるものや，知的なシステム・アプリケーションの実現を目指すものであれば，相談の上，テーマとして設定可能です．やってみたいテーマがあれば，お気軽にご相談ください．
最近のROUTEでは下記のようなテーマに取り組みました．
- 深層学習によるリズムゲーム譜面の自動生成モデルの改善（2021年度秋学期）
- サローゲート型CMA-ESの改良（2021年度春・秋学期）
- 多目的進化計算手法の性能評価（2021年度春・秋学期）
- 機械学習による建設機械の操作予測モデルの構築（2021年度春学期）
- 敵対的生成ネットワークによる材料画像の生成（2019年度秋学期〜2020年度春学期）
- 確率的モデリングに基づくニューラルネットワークのための動的特徴構築（2018年度春・秋学期）必要スキル プログラミングや数式に抵抗がないことが望ましい（得意である必要はないです） - 藤井 友比呂 准教授
理論言語学，ことばの認知科学（藤井研究室） -
教員メールアドレス ""を"@"に fujiiynu.ac.jp 研究室Web https://er-web.ynu.ac.jp/html/FUJII_Tomohiro/ja.html - 吉岡 克成 准教授
情報システムセキュリティ，ネットワークセキュリティ，マルウェア対策（吉岡研究室） -
教員メールアドレス ""を"@"に yoshiokaynu.ac.jp 研究室Web http://ipsr.ynu.ac.jp/ テーマ概要 ・サイバーセキュリティに関する研究テーマ
(例：IoTセキュリティ、Webセキュリティ、標的型攻撃対策などがあるが、これに限らない) - 田邊 遼司 助教
進化計算の基礎研究（田邊研究室） -
教員メールアドレス ""を"@"に tanabe-ryoji-snynu.ac.jp 研究室Web https://aopt-lab.github.io/ テーマ概要 私は人工知能・計算知能の一分野である進化計算の基礎研究に興味があります. 今期のROUTEでは, 私は次の9つのテーマを提案します. もちろん, 学生からの独自テーマの希望を歓迎します. ただし, 今学期のみで達成可能なテーマに限定します. お気軽にご相談ください.
1. Solis-Wets法の高次元ブラックボックス最適化問題でのベンチマーキング
背景: Solis-Wets法 (https://www.math.ucdavis.edu/~rjbw/mypage/Miscellaneous_files/randSearch.pdf) は1981年に提案された古典的なブラックボックス最適化手法です. 一方, いくつかの先行研究 (https://link.springer.com/article/10.1007/s00500-010-0647-2) ではSolis-Wets法は高次元 (設計変数の多い) ブラックボックス最適化問題にて有用であると報告しています.
問題: しかし, Solis-Wets法のベンチマーキング研究は不十分で, どのような問題でうまく動作するのか, 次元数に対するスケール性などの重要な情報が不明です.
本テーマ: Solis-Wets法を自分でフルスクラッチ実装して, 複数のテスト関数でベンチマーキングします. これにより, Solis-Wets法の性能に関する知見の獲得を目指します.
2. 遺伝的プログラミングにおける集団更新モデルの再考
背景: 遺伝的プログラミングは様々な機械学習タスクに応用されています. 一般的に, (mu, lambda)型, mu+lambda型, またはそれに準ずる集団更新モデルが遺伝的プログラミングでは採用されています.
問題: 例えば遺伝的アルゴリズムや差分進化 (https://easychair.org/publications/preprint/MtB7) といった他の進化アルゴリズムでは, 集団更新モデルがその性能に与える影響はよく調査されています. 一方, 遺伝的プログラミングの性能に与える影響はよくわかっておりません. もしかすると, 集団更新モデルを変えるだけで遺伝的プログラミングの性能が簡単に改善できる可能性があります.
本テーマ: 遺伝的プログラミングにおける様々な集団更新モデルの有用性を調査します. どの集団更新モデルが最も遺伝的プログラミングに適しているかを明らかにすることが目的です. Pythonの進化計算ライブラリであるDEAP (https://deap.readthedocs.io/en/master/index.html) を使う予定です. もちろん, 既存の集団更新モデルが最も良かったという可能性もあります.
3. SciPyのブラックボックス最適化手法の自動アルゴリズム構成
背景: SciPyはPythonの数値計算ライブラリです. その中でも, SciPy optimize (https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/optimize.html) は様々な連続最適化手法を提供します. SciPy optimizeは簡単に利用できるため, 工学分野にて幅広く使用されています.
問題: 一般的に, 最適化アルゴリズムの性能はハイパーパラメータの設定に強く依存します. 不適切なハイパーパラメータを使用した場合, 期待通りの結果が得られないことがあります. しかし, SciPy optimizeのいくつかのブラックボックス最適化手法 (differential_evolutionなど) のハイパーパラメータのデフォルト設定は不適切である可能性があります (https://easychair.org/publications/preprint/MtB7).
本テーマ: SciPy optimizeのブラックボックス最適化手法を自動アルゴリズム構成することで, より良いハイパーパラメータ設定を求めてみましょう. 自動アルゴリズム構成には, 機械学習分野にて一般的なSMAC (https://automl.github.io/SMAC3/master/) を使用します. 本テーマの実験は全てPythonで完結します. より良い設定が見つかれば, 全世界のSciPyユーザの役に立ちます.
4. 代表的なベイズ最適化手法のMixed-integer BBOB Function Setにおけるベンチマーキング
背景: ベイズ最適化手法は目的関数の計算コストが高いブラックボックス最適化問題に対して有用です. 自動機械学習の分野では頻繁に使用されています. optuna (https://www.preferred.jp/ja/projects/optuna/) やSMAC (https://automl.github.io/SMAC3/master/) などの様々なPythonライブラリが開発されています.
問題: 進化計算コミュニティでは整数混合最適化問題の研究はあまりされておりません. その中でも, 目的関数の計算コストが高く, 解の評価回数が厳しく制限される状況を想定した研究は特にされておりません. 実応用では高コストなシミュレーションにより解を評価する状況は現れうるため, 効果的な最適化手法が望まれます.
本テーマ: optunaやSMACにて利用可能な, 汎用的なベイズ最適化手法をmixed-integer BBOB functions (https://github.com/numbbo/coco) でベンチマーキングします. 現在利用可能な最適化手法がどの程度の性能を有するのか明らかにすることで, 今後の後続研究にベースラインを提供します. 本テーマの実験は全てPythonで完結します.
5. Noveltyに基づく適応度関数によるPlateauを有する連続最適化における進化アルゴリズムの改良
背景: 変数が連続値をとるブラックボックス連続最適化にて, plateau (平坦な地形) は現れうる性質です. 例えば, 工業製品設計最適化にてネジなどの部品の大きさが0.009, 0.0095, 0.0104, 0.0118, ...などの特定の値しか取れない場合は変数値を丸め込む必要があります. この際, 異なる解xと解yでも同じ目的関数値f(x)=f(y)となりえるため, plateauが発生します.
問題: Plateauを有する最適化問題は, 探索方向が消失し探索が停滞するため, 進化アルゴリズムにとって困難です. 特に高次元な問題 (変数が多い問題) ではその傾向が顕著になります. Plateauは実問題にて現れうる性質のため, 有効な対処方法が求められています.
本テーマ: Noveltyに基づく適応度関数Fを使用することで, plateauを有する連続最適化における進化アルゴリズムの性能改良を目指します. Novelty (好奇心) とは, 現在の探索地点からの距離指標dを適度に最大化することで, 新しい探索領域を探そうという一般的な戦略の概念です. 通常は適応度関数F(x) = 目的関数f(x)です. 本テーマでは, もしplateauにトラップされたら (集団の全ての個体の目的関数値が等しくなったら), 適応度関数F(x) = -距離指標d(x)と切り替えることでplateauからの脱出を狙います. dをどのように設計すれば期待通りの振る舞いになるか工夫することに, 本テーマの面白さがあります.
関連文献:
https://www.ini.rub.de/upload/file/1511450809_aa0c37cfca112b564f00/cuccu2011.pdf
https://doi.org/10.1145/3321707.3321805
https://arxiv.org/abs/2009.12867
6. 疑似乱数生成器がHypervolume近似法の性能に与える影響の解析
背景: 進化型多目的最適化の分野において, hypervolume (N次元空間の体積のようなもの) は非常に重要です. ほとんどの研究はhypervolumeに基づき手法の性能の良し悪しを議論しています. しかし, 目的数 (次元数) が増加すると, hypervolumeの計算コストは高くなり, 現実的な時間では計算できなくなる場合があります. この問題を解決するために, 厳密なhypervolume値の計算を諦めて, モンテカルロ法で値を近似しようというアプローチがあります. 単純に, ランダム生成した点が領域内に入った割合で体積を推定します.
問題: コンピューターシミュレーションでは疑似乱数 (真の乱数ではない) が乱数として一般的に使用されます. 疑似乱数を生成するために, 線形合同法やメルセンヌツイスタなど, これまでに様々な生成器が提案されています. 一方, 疑似乱数生成器がモンテカルロ法に基づくhypervolumeの近似法に与える影響はよくわかっておりません. もし特定の疑似乱数生成器を使用することによって近似値が悪化するようですと, 大きな問題になります.
本テーマ: 疑似乱数生成器がモンテカルロ法に基づくhypervolume近似法に与える影響を明らかにします. アルゴリズムは同じでも, プログラムにおいてどの疑似乱数生成器を使うかで性能が (恐らく) 変化する, というアルゴリズムを実装する上での落とし穴を体験してもらうという目的もあります. ソボル列などの超一様分布列, ラテン超方格サンプリングなどを疑似乱数生成器として使用してみても面白いかもしれません.
7. Nadir pointが不明な多目的最適化問題へのCOMO-CMA-ESの拡張
背景: COMO-CMA-ES (https://arxiv.org/abs/1904.08823) は2019年に提案された有用な進化型多目的最適化手法です. Uncrowded hypervolumeという新しい指標に基づき, 複数のCMA-ESを実行します. COMO-CMA-ESではnadir point (パレートフロントの最大値から成る点) をuncrowded hypervolumeの計算に使用します. COMO-CMA-ESは比較的単純なアルゴリズムながら, 代表的な進化型多目的最適化手法よりも優れた性能を有すると報告されています.
問題: COMO-CMA-ESの問題点は, nadir pointが不明な多目的最適化問題に適用 (ほぼ) 不可能であり, そうした問題が実応用では頻出することです. 一般的に, 実問題では事前にパレートフロントの形状を知ることはできません.
本テーマ: Nadir pointが不明な多目的最適化問題へのCOMO-CMA-ESの拡張を試みます. 探索中に真のnadir pointを得ることは困難ですが, nadir pointを近似することは可能です. 近似したnadir pointを使用したCOMO-CMA-ESの性能調査から, 本テーマは始めることになります. 著者らによって公開されているPythonプログラム (https://github.com/CMA-ES/pycomocma) を修正して利用することになると思います.
8. Multi-funnel構造を有する巡回セールスパーソン問題インスタンスの自動生成
背景: 巡回セールスパーソン問題 (TSP) は重要な組合せ最適化問題です. 厳密, 非厳密を問わずこれまでにいくつもの解法が提案されています. TSPのfunnel構造 (大域的な適応度景観) はsingle-funnel (大きな谷が1つ) であるとされています. この前提を元に, いくつかの効率的な非厳密解法が提案されています.
問題: 一方, 近年の研究ではmulti-funnel (大きな谷が複数) であるTSPインスタンスの存在が指摘されています. しかし, どのようなTSPインスタンスがsingle-funnel, またはmulti-funnel構造を有するのかは定かではありません.
本テーマ: Multi-funnel構造を有するTSPインスタンスを自動生成する仕組みを開発します. 生成されたTSPインスタンスの都市配置を解析することで, どのような場合にfunnel構造が変化するのかを明らかにします. この知見は新しい手法の開発, および手法の選定 (algorithm selection) に役立ちます. 異なる2つの手法の優劣関係がはっきりするような, TSPインスタンスを自動生成するという先行研究があります (https://github.com/jakobbossek/tspgen). 本テーマではそのような既存アプローチを修正することから取り組みます.
9. 水のフレーバーの対話型進化計算による最適化
背景: 水や炭酸水に加えるフレーバーがいくつか販売されています. 簡単に自宅でオリジナルフレーバードリンクを楽しめます. メーカーからは推奨されていないと思いますが, いくつかのフレーバーをブレンドして自分だけのオリジナルのフレーバーを作ることもできます.
問題: しかし, (1) どのフレーバーを, (2) どの割合でブレンドすればいいのかは不明です. また, 嗜好は個人に依存するため, 万人に対して最適な(1)と(2)は存在しません. また, ブレンドフレーバーの良し悪しを評価するためには実際に自分で試飲する必要がありますが, 胃の容量は有限であることから試飲可能な回数は限られています.
本テーマ: Human-in-the-loopな対話型進化計算 (https://www.jstage.jst.go.jp/article/jjsai/13/5/13_692/_article/-char/ja/) で(1)と(2)を最適化を試みます. ユーザが主観的に解の良し悪しを評価する (今回の場合は試飲) 対話型進化計算ならば, 適当にブレンドするよりも良いフレーバーを求めることが期待されます. 本テーマは学術研究というよりも, アプリ開発です. 使用プログラミング言語は何でもOKです.
必要スキル やる気. 時間に余裕があること. プログラミングと英語論文を読むことに抵抗がないこと (できる必要は無いです).
- 四方 順司 教授
- 2021年度・秋学期
-
- 四方 順司 教授
四方研究室（2021秋） -
教員メールアドレス ""を"@"に shikataynu.ac.jp 研究室Web http://www.slab.ynu.ac.jp/ - 田村 直良 教授
田村研究室（2021秋） -
教員メールアドレス ""を"@"に tamynu.ac.jp 研究室Web http://www.tamlab.ynu.ac.jp/ - 富井 尚志 教授
富井研究室（2021秋） -
教員メールアドレス ""を"@"に tommyynu.ac.jp 研究室Web http://www.tommylab.ynu.ac.jp/ - 長尾 智晴 教授
長尾研究室（2021秋） -
教員メールアドレス ""を"@"に nagaoynu.ac.jp 研究室Web http://nagao-lab.ynu.ac.jp/ テーマ概要 長尾研究室では人工知能，特に深層学習（ディープラーニング）
を中心にした現在の機械学習をさらに発展させる研究をしてい
ます．次の２つのテーマを中心に募集します．
１）説明できるAI：進化的機械知能（経産省NEDOプロジェクト）
～機械学習最適化・人と機械の知識の共進化・自動解法生成～
２）人の感性と脳をモデル化する（文科省COI-Sプロジェクト）
～脳科学に基づく感性の計測とロボットによる働きかけ～
また，多数の企業との共同研究や大学発ベンチャーの活動もして
います．「人と機械の知能」に関して興味がある人は積極的に参
加して下さい．具体的なテーマは面接のときに決めたいと思いま
すので気軽に申請して下さい．必要スキル プログラミングを苦にしない人（C言語が一通りできるだけでも，やる気があれば大丈夫）．未知の問題に対して意欲的に取り組む挑戦心，研究に対する真摯な姿勢，根気と忍耐力． - 松本 勉 教授
松本研究室（2021秋） -
教員メールアドレス ""を"@"に tsutomuynu.ac.jp 研究室Web http://ipsr.ynu.ac.jp/ テーマ概要 IoTセキュリティ全般、特に、
自動車セキュリティ、暗号実装の超高度化、センサ等の計測セキュリティ、ハードウェアセキュリティ、等 - 森 辰則 教授
森研究室（2021秋） -
教員メールアドレス ""を"@"に moriforest.eis.ynu.ac.jp 研究室Web http://www.forest.eis.ynu.ac.jp/ テーマ概要 本研究室では、人間の用いる言葉をコンピュータで処理をする、自然言語処理の研究を行っております。特に、大量な文書から有用な情報を得る、情報アクセス技術を取り扱っています。具体的には、情報検索、情報抽出、自動要約等の技術を柱として、実世界志向質問応答、情報信憑性判断支援、応用志向情報抽出などに取り組んでおります。
今期のROUTEでは、次のような話題に関する各種テーマを提供可能ですが、テキストを対象とした文書処理全般のテーマを扱うことができます。まずは、ご相談ください。
- 「ロボットは東大に入れるか」プロジェクトで、世界史の入試問題を解くプログラムの開発
- Web文書の信憑性判断支援のための各種情報アクセス技術の開発
- 地方議会会議録コーパスを用いた政治情報システムの開発 - 白川 真一 准教授
白川研究室（2021秋） -
教員メールアドレス ""を"@"に shirakawa-shinichi-bgynu.ac.jp 研究室Web http://shiralab.ynu.ac.jp/ テーマ概要 本研究室は人工知能分野の研究を行っており，機械学習，進化計算，画像処理・認識といった技術の研究開発と応用を幅広く行っています．
今期のROUTEでは，例えば次のようなテーマを提供可能です．
- 機械学習や最適化アルゴリズムの基礎性能調査や改良手法の開発
- 機械学習やデータマイニング技術の応用（画像認識，IoTデータ解析，ジェスチャ生成など）
- ディープラーニングの学習過程や構造の可視化
- 企業との共同研究課題への参加
- データサイエンスコンペティション等への参加
上記以外にも，人工知能や機械学習に関わるものや，知的なシステム・アプリケーションの実現を目指すものであれば，相談の上，テーマとして設定可能です．やってみたいテーマがあれば，お気軽にご相談ください．
これまでのROUTEでは下記のようなテーマに取り組みました．
- ベイジアンネットワークを利用した人狼エージェントの構築 （2016年度秋学期）
- ディープラーニングによるチャットボットの作成と検討 （2017年度春学期）
- 機械学習による応力推定モデルの構築（2017年度秋学期）
- 確率的モデリングに基づくニューラルネットワークのための動的特徴構築（2018年度春学期）
- 機械学習における特徴構築自動化のための確率モデルベース最適化法（2018年度秋学期）
- 敵対的生成ネットワークによる材料画像の生成（2019年度秋学期〜2020年度春学期）
- 機械学習による建設機械の操作予測モデルの構築（2021年度春学期）
- サローゲート型CMA-ESの改良（2021年度春学期）
- 多目的進化計算手法の性能評価（2021年度春学期）必要スキル プログラミングや数式に抵抗がないこと - 藤井 友比呂 准教授
藤井研究室（2021秋） -
教員メールアドレス ""を"@"に fujiiynu.ac.jp 研究室Web http://er-web.jmk.ynu.ac.jp/html/FUJII_Tomohiro/ja.html - 吉岡 克成 准教授
吉岡研究室（2021秋） -
教員メールアドレス ""を"@"に yoshiokaynu.ac.jp 研究室Web http://ipsr.ynu.ac.jp/ テーマ概要 ・サイバーセキュリティに関する研究テーマ
(例：IoTセキュリティ、Webセキュリティ、標的型攻撃対策などがあるが、これに限らない) - 田邊 遼司 助教
2021秋 -
教員メールアドレス ""を"@"に tanabe-ryoji-snynu.ac.jp テーマ概要 私は人工知能・計算知能の一分野である進化計算の基礎研究に興味があります. 特に, ブラックボックス最適化, 進化アルゴリズムの振る舞いの解析, 適応的パラメータ制御, 適応度地形解析, 多目的最適化, 自動アルゴリズム選択, 自動アルゴリズム生成, ベンチマーキング方法論の設計に私は現在関心があります.
今期のROUTEでは, 私は次の3つのテーマを提案します. もちろん, 学生からの独自テーマの希望を歓迎します. ただし, 今学期のみで達成可能なテーマに限定します. お気軽にご相談ください.
1. LeadingOnes問題における変数順序が遺伝的アルゴリズムの性能に与える影響の調査
背景: LeadingOnes問題はバイナリ変数最適化に対する進化アルゴリズム (遺伝的アルゴリズムなど) のベンチマーキングに頻繁に使用されています. 例えば, ベンチマーキングプラットフォームIOHprofiler (https://iohprofiler.github.io/IOHproblem/) にも採用されています. LeadingOnes問題は, n個の変数x_1, ..., x_nにおいて, x_1から1が連続して現れる回数が目的関数値f(x)となる最大化問題です. 例えば, x=(1, 1, 1, 0, 1)ならばf(x)=3であり, x=(0, 1, 1, 1, 1)ならばf(x)=0です.
問題: LeadingOnes問題では変数順序x_1, ..., x_nが強い意味を持ちます. x_1とx_2が依存, x_1とx_2とx_3が依存, ...というように, 依存関係にある変数が辞書的に並んでいます. このような問題では, 例えば1点交叉のように連続したサブ変数列を親から子にコピーするようなオペレータを用いた遺伝的アルゴリズムが, 本来の性能よりも過大評価されてしまうことが知られています. また, x_1から辞書的な順番で1変数づつ走査する局所探索法はこの性質を効率的に利用可能です. すなわち, LeadingOnes問題の使用は不正確なベンチマーキングにつながる危険性があります. しかし, この問題は研究者コミュニティに認識こそされていますが, 「大した問題ではない」と軽視されています.
本テーマ: LeadingOnes問題における変数順序が遺伝的アルゴリズムの性能に与える影響を明らかにします. 実際に遺伝的アルゴリズムをプログラム実装し, (1) 変数の順序が辞書的なLeadingOnes問題, (2) 変数の順序をランダムに並び替えたLeadingOnes問題の2つの問題にて, ベンチマーキングします. (1)と(2)にて, 遺伝的アルゴリズムの性能がどの程度変化するのかを定量的に評価することで, 本当に「大した問題ではない」かどうかを明らかにします. 「実験しないとわからないこと」に取り組むことに, 本テーマの面白さがあります.
関連文献:
http://ijcai.org/Proceedings/89-1/Papers/120.pdf
http://metahack.org/PPSN2014-Tanabe-Fukunaga.pdf
https://link.springer.com/article/10.1007/s00453-012-9616-8
2. Noveltyに基づく適応度関数によるPlateauを有する連続最適化における進化アルゴリズムの改良
背景: 変数が連続値をとるブラックボックス連続最適化にて, plateau (平坦な地形) は現れうる性質です. 例えば, 工業製品設計最適化にてネジなどの部品の大きさが0.009, 0.0095, 0.0104, 0.0118, ...などの特定の値しか取れない場合は変数値を丸め込む必要があります. この際, 異なる解xと解yでも同じ目的関数値f(x)=f(y)となりえるため, plateauが発生します.
問題: Plateauを有する最適化問題は, 探索方向が消失し探索が停滞するため, 進化アルゴリズムにとって困難です. 特に高次元な問題 (変数が多い問題) ではその傾向が顕著になります. Plateauは実問題にて現れうる性質のため, 有効な対処方法が求められています.
本テーマ: Noveltyに基づく適応度関数Fを使用することで, plateauを有する連続最適化における進化アルゴリズムの性能改良を目指します. Novelty (好奇心) とは, 現在の探索地点からの距離指標dを適度に最大化することで, 新しい探索領域を探そうという一般的な戦略の概念です. 通常は適応度関数F(x) = 目的関数f(x)です. 本テーマでは, もしplateauにトラップされたら (集団の全ての個体の目的関数値が等しくなったら), 適応度関数F(x) = -距離指標d(x)と切り替えることでplateauからの脱出を狙います. dをどのように設計すれば期待通りの振る舞いになるか工夫することに, 本テーマの面白さがあります.
関連文献:
https://www.ini.rub.de/upload/file/1511450809_aa0c37cfca112b564f00/cuccu2011.pdf
https://doi.org/10.1145/3321707.3321805
https://arxiv.org/abs/2009.12867
3. 進化計算学会コンペティション2021「新型コロナウイルス感染症による経済ショックに対する給付金制度の設計最適化」への参加
12月末に開催される進化計算学会シンポジウムにて上記のコンペティションが企画されています. それに参加しよう, というのが本テーマです. 遺伝的アルゴリズムをベースに, どうしたら良い結果が得られるのか試行錯誤的にアルゴリズム設計をします. コンペティションの詳細はhttps://ec-comp.jpnsec.org/jaに近日中に公開される予定です. しかし, 恐らく12月初旬がエントリー締切となるため, 10月-12月のスケジュールが非常にタイトになります. ただ, エントリーに間に合わなかったとしても, 恐らく提供されるであろう解評価シミュレータを使ってアルゴリズム設計をすることはできると思います. その場合, コンペティションのスケジュールを気にしなくて良いという利点があります. 実問題に適したアルゴリズムを試行錯誤的に設計することに, 本テーマの面白さがあります.
必要スキル やる気. 時間に余裕があること. プログラミングと英語論文を読むことに抵抗がないこと (できる必要は無いです). その他 教員Web：https://ryojitanabe.github.io/index-j
- 四方 順司 教授
- 2021年度・春学期
-
- 四方 順司 教授
四方研究室（2021春） -
教員メールアドレス ""を"@"に shikataynu.ac.jp 研究室Web http://www.slab.ynu.ac.jp/ - 田村 直良 教授
田村研究室（2021春） -
教員メールアドレス ""を"@"に tamynu.ac.jp 研究室Web http://www.tamlab.ynu.ac.jp/ - 富井 尚志 教授
富井研究室（2021春） -
教員メールアドレス ""を"@"に tommyynu.ac.jp 研究室Web http://www.tommylab.ynu.ac.jp/ - 長尾 智晴 教授
長尾研究室（2021春） -
教員メールアドレス ""を"@"に nagaoynu.ac.jp 研究室Web http://nagao-lab.ynu.ac.jp/ テーマ概要 長尾研究室では人工知能，特に深層学習（ディープラーニング）
を中心にした現在の機械学習をさらに発展させる研究をしてい
ます．次の２つのテーマを中心に募集します．
１）説明できるAI：進化的機械知能（経産省NEDOプロジェクト）
～機械学習最適化・人と機械の知識の共進化・自動解法生成～
２）人の感性と脳をモデル化する（文科省COI-Sプロジェクト）
～脳科学に基づく感性の計測とロボットによる働きかけ～
また，多数の企業との共同研究や大学発ベンチャーの活動もして
います．「人と機械の知能」に関して興味がある人は積極的に参
加して下さい．具体的なテーマは面接のときに決めたいと思いま
すので気軽に申請して下さい．必要スキル プログラミングを苦にしない人（C言語が一通りできるだけでも，やる気があれば大丈夫）．未知の問題に対して意欲的に取り組む挑戦心，研究に対する真摯な姿勢，根気と忍耐力． - 松本 勉 教授
松本研究室（2021春） -
教員メールアドレス ""を"@"に tsutomuynu.ac.jp 研究室Web http://ipsr.ynu.ac.jp/ テーマ概要 IoTセキュリティ全般、特に、
自動車セキュリティ、暗号実装の超高度化、センサ等の計測セキュリティ、ハードウェアセキュリティ、等 - 森 辰則 教授
森研究室（2021春） -
教員メールアドレス ""を"@"に moriforest.eis.ynu.ac.jp 研究室Web http://www.forest.eis.ynu.ac.jp/ テーマ概要 本研究室では、人間の用いる言葉をコンピュータで処理をする、自然言語処理の研究を行っております。特に、大量な文書から有用な情報を得る、情報アクセス技術を取り扱っています。具体的には、情報検索、情報抽出、自動要約等の技術を柱として、実世界志向質問応答、情報信憑性判断支援、応用志向情報抽出などに取り組んでおります。
今期のROUTEでは、次のような話題に関する各種テーマを提供可能ですが、テキストを対象とした文書処理全般のテーマを扱うことができます。まずは、ご相談ください。
- 「ロボットは東大に入れるか」プロジェクトで、世界史の入試問題を解くプログラムの開発
- Web文書の信憑性判断支援のための各種情報アクセス技術の開発
- 地方議会会議録コーパスを用いた政治情報システムの開発 - 白川 真一 准教授
白川研究室（2021春） -
教員メールアドレス ""を"@"に shirakawa-shinichi-bgynu.ac.jp 研究室Web http://shiralab.ynu.ac.jp/ テーマ概要 本研究室では，人間のような柔軟な知能や人間を超える知的な処理をロボットやコンピュータで実現することを大目標に，機械学習，進化計算，画像処理・認識といった技術の研究開発を幅広く行っています．
今期のROUTEでは，例えば次のようなテーマを提供可能です．
- 機械学習や最適化アルゴリズムの基礎性能調査，基盤ライブラリの開発
- ディープラーニングの学習過程や構造の可視化
- ジェスチャ自動生成技術の開発
- 機械学習やデータマイニング技術の応用（画像認識，インタラクション，VRなど）
- 企業との共同研究課題への参加
- データサイエンスコンペティションへの参加
上記以外にも，コンピューターやロボットで知的の処理実現を目指すものや，便利なシステムの実現を目指すものであれば，相談の上，テーマとして設定可能です．やってみたいテーマがあれば，お気軽にご相談ください．
これまでのROUTEでは下記のようなテーマに取り組みました．
- ベイジアンネットワークを利用した人狼エージェントの構築 （2016年度秋学期）
- ディープラーニングによるチャットボットの作成と検討 （2017年度春学期）
- 機械学習による応力推定モデルの構築（2017年度秋学期）
- 確率的モデリングに基づくニューラルネットワークのための動的特徴構築（2018年度春学期）
- 機械学習における特徴構築自動化のための確率モデルベース最適化法（2018年度秋学期）
- 敵対的生成ネットワークによる材料画像の生成（2019年度秋学期〜2020年度春学期）必要スキル プログラミングや数式に抵抗がないこと - 藤井 友比呂 准教授
藤井研究室（2021春） -
教員メールアドレス ""を"@"に fujiiynu.ac.jp 研究室Web http://er-web.jmk.ynu.ac.jp/html/FUJII_Tomohiro/ja.html - 吉岡 克成 准教授
吉岡研究室（2021春） -
教員メールアドレス ""を"@"に yoshiokaynu.ac.jp 研究室Web http://ipsr.ynu.ac.jp/ テーマ概要 ・サイバーセキュリティに関する研究テーマ
(例：IoTセキュリティ、Webセキュリティ、標的型攻撃対策などがあるが、これに限らない) - 田邊 遼司 助教
2021春 -
教員メールアドレス ""を"@"に tanabe-ryoji-snynu.ac.jp テーマ概要 私は人工知能・計算知能の一分野である進化計算の基礎研究に興味があります. 特に, ブラックボックス最適化, 進化アルゴリズムの振る舞いの解析, 適応的パラメータ制御, 適応度地形解析, 多目的最適化, 自動アルゴリズム選択, 自動アルゴリズム生成, ベンチマーキング方法論の設計に私は現在関心があります.
今期のROUTEでは, 私は次のテーマを提案します. もちろん, 学生からの独自テーマの希望を歓迎します. ただし, 今学期のみで達成可能なテーマに限定します. お気軽にご相談ください.
- 進化アルゴリズムにおける最悪個体改良型集団更新モデルの解析
- 4目的以上の多目的最適化におけるパレートフロント可視化ライブラリの開発
- 多目的最適化における指標最大化部分集合選択問題に対するIncremental Evaluationを用いた局所探索法の設計
- 制約付き多目的最適化における人工的なテスト問題と実問題の類似性調査
- 遺伝的アルゴリズムにおけるメタパラメータ空間の適応度地形解析
- 遺伝的プログラミングの自動生成
- 自動アルゴリズム選択における機械学習モデルのベンチマーキング
- 自動アルゴリズム選択における特徴量選択の有効性の検証
- ブラックボックス最適化における適応度地形解析のための特徴量生成パッケージflaccoのハイパーパラメータの解析, または自動構成
- 古典的, およびState-of-the-artな適応度地形解析手法のベンチマーキング必要スキル やる気. 時間に余裕があること. プログラミングと英語論文を読むことに抵抗がないこと (できる必要は無いです). その他 教員Web：https://ryojitanabe.github.io/index-j
- 四方 順司 教授
- 2020年度・秋学期
-
- 四方 順司 教授
四方研究室（2020秋） -
教員メールアドレス ""を"@"に shikataynu.ac.jp 研究室Web http://www.slab.ynu.ac.jp/ - 田村 直良 教授
田村研究室（2020秋） -
教員メールアドレス ""を"@"に tamynu.ac.jp 研究室Web http://www.tamlab.ynu.ac.jp/ - 長尾 智晴 教授
長尾研究室（2020秋） -
教員メールアドレス ""を"@"に nagaoynu.ac.jp 研究室Web http://nagao-lab.ynu.ac.jp/ テーマ概要 長尾研究室では人工知能，特に深層学習（ディープラーニング）
を中心にした現在の機械学習をさらに発展させる研究をしてい
ます．秋学期は次の２つのテーマを中心に募集します．
１）説明できるAI：進化的機械知能（経産省NEDOプロジェクト）
～機械学習最適化・人と機械の知識の共進化・自動解法生成～
２）人の感性と脳をモデル化する（文科省COI-Sプロジェクト）
～脳科学に基づく感性の計測とロボットによる働きかけ～
また，多数の企業との共同研究や大学発ベンチャーの活動もして
います．「人と機械の知能」に関して興味がある人は積極的に参
加して下さい．具体的なテーマは面接のときに決めたいと思いま
すので気軽に申請して下さい．必要スキル プログラミングを苦にしない人（C言語が一通りできるだけでも，やる気があれば大丈夫）．未知の問題に対して意欲的に取り組む挑戦心，研究に対する真摯な姿勢，根気と忍耐力． - 松本 勉 教授
松本研究室（2020秋） -
教員メールアドレス ""を"@"に tsutomuynu.ac.jp 研究室Web http://ipsr.ynu.ac.jp/ テーマ概要 IoTセキュリティ全般、特に、
自動車セキュリティ、暗号実装の超高度化、センサ等の計測セキュリティ、ハードウェアセキュリティ、等 - 森 辰則 教授
森研究室（2020秋） -
教員メールアドレス ""を"@"に moriforest.eis.ynu.ac.jp 研究室Web http://www.forest.eis.ynu.ac.jp/ テーマ概要 本研究室では、人間の用いる言葉をコンピュータで処理をする、自然言語処理の研究を行っております。特に、大量な文書から有用な情報を得る、情報アクセス技術を取り扱っています。具体的には、情報検索、情報抽出、自動要約等の技術を柱として、実世界志向質問応答、情報信憑性判断支援、応用志向情報抽出などに取り組んでおります。
今期のROUTEでは、次のような話題に関する各種テーマを提供可能ですが、テキストを対象とした文書処理全般のテーマを扱うことができます。まずは、ご相談ください。
- 「ロボットは東大に入れるか」プロジェクトで、世界史の入試問題を解くプログラムの開発
- Web文書の信憑性判断支援のための各種情報アクセス技術の開発
- 地方議会会議録コーパスを用いた政治情報システムの開発 - 富井 尚志 准教授
富井研究室（2020秋） -
教員メールアドレス ""を"@"に tommyynu.ac.jp 研究室Web http://www.tommylab.ynu.ac.jp/ - 藤井 友比呂 准教授
藤井研究室（2020秋） -
教員メールアドレス ""を"@"に fujiiynu.ac.jp 研究室Web http://er-web.jmk.ynu.ac.jp/html/FUJII_Tomohiro/ja.html - 吉岡 克成 准教授
吉岡研究室（2020秋） -
教員メールアドレス ""を"@"に yoshiokaynu.ac.jp 研究室Web http://ipsr.ynu.ac.jp/ テーマ概要 ・サイバーセキュリティに関する研究テーマ
(例：IoTセキュリティ、Webセキュリティ、標的型攻撃対策などがあるが、これに限らない) - 白川 真一 講師
白川研究室（2020秋） -
教員メールアドレス ""を"@"に shirakawa-shinichi-bgynu.ac.jp 研究室Web http://shiralab.ynu.ac.jp/ テーマ概要 本研究室では，人間のような柔軟な知能や人間を超える知的な処理をロボットやコンピュータで実現することを大目標に，機械学習，進化計算，画像処理・認識といった技術の研究開発を幅広く行っています．
今期のROUTEでは，例えば次のようなテーマを提供可能です．
- 機械学習や最適化アルゴリズムの基礎性能調査，基盤ライブラリの開発
- ディープラーニングの学習過程や構造の可視化
- ジェスチャ自動生成技術の開発
- 機械学習やデータマイニング技術の応用（画像認識，インタラクション，VR，エージェントなど）
- 企業との共同研究課題への参加
- データサイエンスコンペティションへの参加
上記以外にも，コンピューターやロボットで知的の処理実現を目指すものや，便利なシステムの実現を目指すものであれば，相談の上，テーマとして設定可能です．やってみたいテーマがあれば，お気軽にご相談ください．
これまでのROUTEでは下記のようなテーマに取り組みました．
- ベイジアンネットワークを利用した人狼エージェントの構築 （2016年度秋学期）
- ディープラーニングによるチャットボットの作成と検討 （2017年度春学期）
- 機械学習による応力推定モデルの構築（2017年度秋学期）
- 確率的モデリングに基づくニューラルネットワークのための動的特徴構築（2018年度春学期）
- 機械学習における特徴構築自動化のための確率モデルベース最適化法（2018年度秋学期）
- 敵対的生成ネットワークによる材料画像の生成（2019年度秋学期〜2020年度春学期）必要スキル プログラミングや数式に抵抗がないこと
- 四方 順司 教授
- 2020年度・春学期
-
- 四方 順司 教授
四方研究室（2020春） -
教員メールアドレス ""を"@"に shikataynu.ac.jp 研究室Web http://www.slab.ynu.ac.jp/ - 田村 直良 教授
田村研究室（2020春） -
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長尾研究室（2020春） -
教員メールアドレス ""を"@"に nagaoynu.ac.jp 研究室Web http://nagao-lab.ynu.ac.jp/ テーマ概要 長尾研究室では人工知能，特に深層学習（ディープラーニング）
を中心にした現在の機械学習をさらに発展させる研究をしてい
ます．秋学期は次の２つのテーマを中心に募集します．
１）説明できるAI：進化的機械知能（経産省NEDOプロジェクト）
～機械学習最適化・人と機械の知識の共進化・自動解法生成～
２）人の感性と脳をモデル化する（文科省COI-Sプロジェクト）
～脳科学に基づく感性の計測とロボットによる働きかけ～
また，多数の企業との共同研究や大学発ベンチャーの活動もして
います．「人と機械の知能」に関して興味がある人は積極的に参
加して下さい．具体的なテーマは面接のときに決めたいと思いま
すので気軽に申請して下さい．必要スキル プログラミングを苦にしない人（C言語が一通りできるだけでも，やる気があれば大丈夫）．未知の問題に対して意欲的に取り組む挑戦心，研究に対する真摯な姿勢，根気と忍耐力． - 松本 勉 教授
松本研究室（2020春） -
教員メールアドレス ""を"@"に tsutomuynu.ac.jp 研究室Web http://ipsr.ynu.ac.jp/ テーマ概要 IoTセキュリティ全般、特に、
自動車セキュリティ、暗号実装の超高度化、センサ等の計測セキュリティ、ハードウェアセキュリティ、等 - 森 辰則 教授
森研究室（2020春） -
教員メールアドレス ""を"@"に moriforest.eis.ynu.ac.jp 研究室Web http://www.forest.eis.ynu.ac.jp/ テーマ概要 本研究室では、人間の用いる言葉をコンピュータで処理をする、自然言語処理の研究を行っております。特に、大量な文書から有用な情報を得る、情報アクセス技術を取り扱っています。具体的には、情報検索、情報抽出、自動要約等の技術を柱として、実世界志向質問応答、情報信憑性判断支援、応用志向情報抽出などに取り組んでおります。
今期のROUTEでは、次のような話題に関する各種テーマを提供可能ですが、テキストを対象とした文書処理全般のテーマを扱うことができます。まずは、ご相談ください。
- 「ロボットは東大に入れるか」プロジェクトで、世界史の入試問題を解くプログラムの開発
- Web文書の信憑性判断支援のための各種情報アクセス技術の開発
- 地方議会会議録コーパスを用いた政治情報システムの開発 - 富井 尚志 准教授
富井研究室（2020春） -
教員メールアドレス ""を"@"に tommyynu.ac.jp 研究室Web http://www.tommylab.ynu.ac.jp/ - 藤井 友比呂 准教授
藤井研究室（2020春） -
教員メールアドレス ""を"@"に fujiiynu.ac.jp 研究室Web http://er-web.jmk.ynu.ac.jp/html/FUJII_Tomohiro/ja.html - 吉岡 克成 准教授
吉岡研究室（2020春） -
教員メールアドレス ""を"@"に yoshiokaynu.ac.jp 研究室Web http://ipsr.ynu.ac.jp/ テーマ概要 ・サイバーセキュリティに関する研究テーマ
(例：IoTセキュリティ、Webセキュリティ、標的型攻撃対策などがあるが、これに限らない) - 白川 真一 講師
白川研究室（2020春） -
教員メールアドレス ""を"@"に shirakawa-shinichi-bgynu.ac.jp 研究室Web http://shiralab.ynu.ac.jp/ テーマ概要 本研究室では，人間のような柔軟な知能や人間を超える知的な処理をロボットやコンピュータで実現することを大目標に，進化計算，機械学習，画像処理・認識といった技術の研究開発を幅広く行っています．
今期のROUTEでは，例えば次のようなテーマを提供可能です．
- 機械学習および最適化アルゴリズムの基礎性能調査，基盤ライブラリの開発
- ディープラーニングの学習過程や構造の可視化
- 機械学習やデータマイニング技術の応用（画像認識，インタラクション，VR，エージェントなど）
- 企業との共同研究課題への参加
- データサイエンスコンペティションへの参加
上記以外にも，コンピューターやロボットで知的の処理実現を目指すものや，便利なシステムの実現を目指すものであれば，相談の上，テーマとして設定可能です．やってみたいテーマがあれば，お気軽にご相談ください．
これまでのROUTEでは下記のようなテーマに取り組みました．
- ベイジアンネットワークを利用した人狼エージェントの構築 （2016年度秋学期）
- ディープラーニングによるチャットボットの作成と検討 （2017年度春学期）
- 機械学習による応力推定モデルの構築（2017年度秋学期）
- 確率的モデリングに基づくニューラルネットワークのための動的特徴構築（2018年度春学期）
- 機械学習における特徴構築自動化のための確率モデルベース最適化法（2018年度秋学期）
- 敵対的生成ネットワークによる材料画像の生成（2019年度秋学期）必要スキル プログラミングや数式に抵抗がないこと
- 四方 順司 教授
- 2019年度・秋学期
-
- 四方 順司 教授
四方研究室（2019秋） -
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田村研究室（2019秋） -
教員メールアドレス ""を"@"に tamynu.ac.jp 研究室Web http://www.tamlab.ynu.ac.jp/ - 長尾 智晴 教授
長尾研究室（2019秋） -
教員メールアドレス ""を"@"に nagaoynu.ac.jp 研究室Web http://nagao-lab.ynu.ac.jp/ テーマ概要 長尾研究室では人工知能，特に深層学習（ディープラーニング）
を中心にした現在の機械学習をさらに発展させる研究をしてい
ます．秋学期は次の２つのテーマを中心に募集します．
１）「説明できるAI」（経産省NEDOプロジェクト）
～深層回路の可視化・説明・文章による説明・医学応用～
２）人の感性と脳をモデル化する（文科省COI-Sプロジェクト）
～表情・バイタルデータ・行動の解析によるモデル化など～
また，多数の企業との共同研究や大学発ベンチャーの活動もして
います．「人と機械の知能」に関して興味がある人は積極的に参
加して下さい．具体的なテーマは面接のときに決めたいと思いま
すので気軽に申請して下さい．必要スキル プログラミングを苦にしない人（C言語が一通りできるだけでも，やる気があれば大丈夫）．未知の問題に対して意欲的に取り組む挑戦心，研究に対する真摯な姿勢，根気と忍耐力． - 松本 勉 教授
松本研究室（2019秋） -
教員メールアドレス ""を"@"に tsutomuynu.ac.jp 研究室Web http://ipsr.ynu.ac.jp/ テーマ概要 IoTセキュリティ全般、特に、
自動車セキュリティ、暗号実装の超高度化、センサ等の計測セキュリティ、ハードウェアセキュリティ、等 - 森 辰則 教授
森研究室（2019秋） -
教員メールアドレス ""を"@"に moriforest.eis.ynu.ac.jp 研究室Web http://www.forest.eis.ynu.ac.jp/ テーマ概要 本研究室では、人間の用いる言葉をコンピュータで処理をする、自然言語処理の研究を行っております。特に、大量な文書から有用な情報を得る、情報アクセス技術を取り扱っています。具体的には、情報検索、情報抽出、自動要約等の技術を柱として、実世界志向質問応答、情報信憑性判断支援、応用志向情報抽出などに取り組んでおります。
今期のROUTEでは、次のような話題に関する各種テーマを提供可能ですが、テキストを対象とした文書処理全般のテーマを扱うことができます。まずは、ご相談ください。
- 「ロボットは東大に入れるか」プロジェクトで、世界史の入試問題を解くプログラムの開発
- Web文書の信憑性判断支援のための各種情報アクセス技術の開発
- 地方議会会議録コーパスを用いた政治情報システムの開発 - 富井 尚志 准教授
富井研究室（2019秋） -
教員メールアドレス ""を"@"に tommyynu.ac.jp 研究室Web http://www.tommylab.ynu.ac.jp/ - 藤井 友比呂 准教授
藤井研究室（2019秋） -
教員メールアドレス ""を"@"に fujiiynu.ac.jp 研究室Web http://er-web.jmk.ynu.ac.jp/html/FUJII_Tomohiro/ja.html - 吉岡 克成 准教授
吉岡研究室（2019秋） -
教員メールアドレス ""を"@"に yoshiokaynu.ac.jp 研究室Web http://ipsr.ynu.ac.jp/ テーマ概要 ・サイバーセキュリティに関する研究テーマ
(例：IoTセキュリティ、Webセキュリティ、標的型攻撃対策などがあるが、これに限らない) - 白川 真一 講師
白川研究室（2019秋） -
教員メールアドレス ""を"@"に shirakawa-shinichi-bgynu.ac.jp 研究室Web http://shiralab.ynu.ac.jp/ テーマ概要 本研究室では，人間のような柔軟な知能や人間を超える知的な処理をロボットやコンピュータで実現することを大目標に，進化計算，機械学習，画像処理・認識といった技術の研究開発を幅広く行っています．
今期のROUTEでは，例えば次のようなテーマを提供可能です．
- 機械学習および最適化アルゴリズムの基礎性能調査，基盤ライブラリの開発
- ディープラーニングの学習過程や構造の可視化
- 機械学習やデータマイニング技術の応用（画像認識，インタラクション，VR，エージェントなど）
- 企業との共同研究課題への参加
- データサイエンスコンペティションへの参加
上記以外にも，コンピューターやロボットで知的の処理実現を目指すものや，便利なシステムの実現を目指すものであれば，相談の上，テーマとして設定可能です．やってみたいテーマがあれば，お気軽にご相談ください．
これまでのROUTEでは下記のようなテーマに取り組みました．
- ベイジアンネットワークを利用した人狼エージェントの構築 （2016年度秋学期）
- ディープラーニングによるチャットボットの作成と検討 （2017年度春学期）
- 機械学習による応力推定モデルの構築（2017年度秋学期）
- 確率的モデリングに基づくニューラルネットワークのための動的特徴構築（2018年度春学期）
- 機械学習における特徴構築自動化のための確率モデルベース最適化法（2018年度秋学期）
必要スキル プログラミングや数式に抵抗がないこと
- 四方 順司 教授
- 2019年度・春学期
-
- 四方 順司 教授
四方研究室（2019春） -
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田村研究室（2019春） -
教員メールアドレス ""を"@"に tamynu.ac.jp 研究室Web http://www.tamlab.ynu.ac.jp/ - 長尾 智晴 教授
長尾研究室（2019春） -
教員メールアドレス ""を"@"に nagaoynu.ac.jp 研究室Web http://nagao-lab.ynu.ac.jp/ テーマ概要 長尾研究室では人工知能，特に深層学習（ディープラーニング）
を中心にした現在の機械学習をさらに発展させるために，主と
して次の３つの観点から研究を進めています．
１）深層学習の問題点を解決する
～処理の可視化・説明・精度保証・少数データでの学習など～
２）次世代の機械学習を開発する
～進化的機械学習・説明による機械学習・論理との融合など～
３）人の感性と脳をモデル化する（文科省COI-Sプロジェクト）
～感性の計測と誘導と社会実装・こころのモデルなど～
また，多数の企業との共同研究や大学発ベンチャーの活動もして
います．「人と機械の知能」に関して興味がある人は積極的に参
加して下さい．具体的なテーマは面接のときに決めたいと思いま
すので気軽に申請して下さい．必要スキル プログラミングを苦にしない人（C言語が一通りできるだけでも，やる気があれば大丈夫）．未知の問題に対して意欲的に取り組む挑戦心，研究に対する真摯な姿勢，根気と忍耐力． - 松本 勉 教授
松本研究室（2019春） -
教員メールアドレス ""を"@"に tsutomuynu.ac.jp 研究室Web http://ipsr.ynu.ac.jp/ テーマ概要 IoTセキュリティ全般、特に、
自動車セキュリティ、暗号実装の超高度化、センサ等の計測セキュリティ、ハードウェアセキュリティ、等 - 森 辰則 教授
森研究室（2019春） -
教員メールアドレス ""を"@"に moriforest.eis.ynu.ac.jp 研究室Web http://www.forest.eis.ynu.ac.jp/ テーマ概要 本研究室では、人間の用いる言葉をコンピュータで処理をする、自然言語処理の研究を行っております。特に、大量な文書から有用な情報を得る、情報アクセス技術を取り扱っています。具体的には、情報検索、情報抽出、自動要約等の技術を柱として、実世界志向質問応答、情報信憑性判断支援、応用志向情報抽出などに取り組んでおります。
今期のROUTEでは、次のような話題に関する各種テーマを提供可能ですが、テキストを対象とした文書処理全般のテーマを扱うことができます。まずは、ご相談ください。
- 「ロボットは東大に入れるか」プロジェクトで、世界史の入試問題を解くプログラムの開発
- Web文書の信憑性判断支援のための各種情報アクセス技術の開発
- 地方議会会議録コーパスを用いた政治情報システムの開発 - 富井 尚志 准教授
富井研究室（2019春） -
教員メールアドレス ""を"@"に tommyynu.ac.jp 研究室Web http://www.tommylab.ynu.ac.jp/ - 藤井 友比呂 准教授
藤井研究室（2019春） -
教員メールアドレス ""を"@"に fujiiynu.ac.jp 研究室Web http://er-web.jmk.ynu.ac.jp/html/FUJII_Tomohiro/ja.html - 吉岡 克成 准教授
吉岡研究室（2019春） -
教員メールアドレス ""を"@"に yoshiokaynu.ac.jp 研究室Web http://ipsr.ynu.ac.jp/ テーマ概要 ・サイバーセキュリティに関する研究テーマ
(例：IoTセキュリティ、Webセキュリティ、標的型攻撃対策などがあるが、これに限らない) - 白川 真一 講師
白川研究室（2019春） -
教員メールアドレス ""を"@"に shirakawa-shinichi-bgynu.ac.jp 研究室Web http://shiralab.ynu.ac.jp/ テーマ概要 本研究室では，人間のような柔軟な知能や人間を超える知的な処理をロボットやコンピュータで実現することを大目標に，進化計算，機械学習，画像処理・認識といった技術の研究開発を幅広く行っています．
今期のROUTEでは，例えば次のようなテーマを提供可能です．
- 機械学習および最適化アルゴリズムの基礎性能調査，基盤ライブラリの開発
- ディープラーニングの学習過程や構造の可視化
- 機械学習やデータマイニング技術の応用（画像認識，インタラクション，VR，エージェントなど）
- 企業との共同研究課題への参加
- データサイエンスコンペティションへの参加
上記以外にも，コンピューターやロボットで知的の処理実現を目指すものや，便利なシステムの実現を目指すものであれば，相談の上，テーマとして設定可能です．やってみたいテーマがあれば，お気軽にご相談ください．
これまでのROUTEでは下記のようなテーマに取り組みました．
- ベイジアンネットワークを利用した人狼エージェントの構築 （2016年度秋学期）
- ディープラーニングによるチャットボットの作成と検討 （2017年度春学期）
- 機械学習による応力推定モデルの構築（2017年度秋学期）
- 確率的モデリングに基づくニューラルネットワークのための動的特徴構築（2018年度春学期）
- 機械学習における特徴構築自動化のための確率モデルベース最適化法（2018年度秋学期）
必要スキル プログラミングや数式に抵抗がないこと
- 四方 順司 教授
- 2018年度・秋学期
-
- 四方 順司 教授
四方研究室（2018秋） -
教員メールアドレス ""を"@"に shikataynu.ac.jp 研究室Web http://www.slab.ynu.ac.jp/ - 田村 直良 教授
田村研究室（2018秋） -
教員メールアドレス ""を"@"に tamynu.ac.jp 研究室Web http://www.tamlab.ynu.ac.jp/ - 長尾 智晴 教授
長尾研究室（2018秋） -
教員メールアドレス ""を"@"に nagaoynu.ac.jp 研究室Web http://nagao-lab.ynu.ac.jp/ テーマ概要 長尾研究室では人工知能，特に深層学習（ディープラーニング）
を中心にした現在の機械学習をさらに発展させるために，主と
して次の３つの観点から研究を進めています．
１）深層学習の問題点を解決する
～処理の可視化・説明・精度保証・少数データでの学習など～
２）次世代の機械学習を開発する
～進化的機械学習・説明による機械学習・論理との融合など～
３）人の感性と脳をモデル化する（文科省COI-Sプロジェクト）
～感性の計測と誘導と社会実装・こころのモデルなど～
また，多数の企業との共同研究や大学発ベンチャーの活動もして
います．「人と機械の知能」に関して興味がある人は積極的に参
加して下さい．具体的なテーマは面接のときに決めたいと思いま
すので気軽に申請して下さい．必要スキル プログラミングを苦にしない人（C言語が一通りできるだけでも，やる気があれば大丈夫）．未知の問題に対して意欲的に取り組む挑戦心，研究に対する真摯な姿勢，根気と忍耐力． - 松本 勉 教授
松本研究室（2018秋） -
教員メールアドレス ""を"@"に tsutomuynu.ac.jp 研究室Web http://ipsr.ynu.ac.jp/ テーマ概要 IoTセキュリティ全般、特に、
自動車セキュリティ、暗号実装の超高度化、センサ等の計測セキュリティ、ハードウェアセキュリティ、等 - 森 辰則 教授
森研究室（2018秋） -
教員メールアドレス ""を"@"に moriforest.eis.ynu.ac.jp 研究室Web http://www.forest.eis.ynu.ac.jp/ テーマ概要 本研究室では、人間の用いる言葉をコンピュータで処理をする、自然言語処理の研究を行っております。特に、大量な文書から有用な情報を得る、情報アクセス技術を取り扱っています。具体的には、情報検索、情報抽出、自動要約等の技術を柱として、実世界志向質問応答、情報信憑性判断支援、応用志向情報抽出などに取り組んでおります。
今期のROUTEでは、次のような話題に関する各種テーマを提供可能ですが、テキストを対象とした文書処理全般のテーマを扱うことができます。まずは、ご相談ください。
- 「ロボットは東大に入れるか」プロジェクトで、世界史の入試問題を解くプログラムの開発
- Web文書の信憑性判断支援のための各種情報アクセス技術の開発
- 地方議会会議録コーパスを用いた政治情報システムの開発 - 富井 尚志 准教授
富井研究室（2018秋） -
教員メールアドレス ""を"@"に tommyynu.ac.jp 研究室Web http://www.tommylab.ynu.ac.jp/ - 藤井 友比呂 准教授
藤井研究室（2018秋） -
教員メールアドレス ""を"@"に fujiiynu.ac.jp 研究室Web http://er-web.jmk.ynu.ac.jp/html/FUJII_Tomohiro/ja.html - マーティン ロジャー 准教授
マーティン研究室（2018秋） -
教員メールアドレス ""を"@"に martinynu.ac.jp 研究室Web http://www.ling.ynu.ac.jp/ - 吉岡 克成 准教授
吉岡研究室（2018秋） -
教員メールアドレス ""を"@"に yoshiokaynu.ac.jp 研究室Web http://ipsr.ynu.ac.jp/ テーマ概要 ・サイバーセキュリティに関する研究テーマ
(例：IoTセキュリティ、Webセキュリティ、標的型攻撃対策などがあるが、これに限らない) - 白川 真一 講師
白川研究室（2018秋） -
教員メールアドレス ""を"@"に shirakawa-shinichi-bgynu.ac.jp 研究室Web http://shiralab.ynu.ac.jp/ テーマ概要 本研究室では，人間のような柔軟な知能や人間を超える知的な処理をロボットやコンピュータで実現することを大目標に，進化計算，機械学習，画像処理・認識といった技術の研究開発を幅広く行っています．
今期のROUTEでは，例えば次のようなテーマを提供可能です．
- 機械学習および最適化アルゴリズムの基礎性能調査，基盤ライブラリの開発
- ディープラーニングの学習過程や構造の可視化
- 機械学習やデータマイニング技術の応用（画像認識，インタラクション，VR，エージェントなど）
- 企業との共同研究課題への参加
- データサイエンスコンペティションへの参加
上記以外にも，コンピューターやロボットで知的の処理実現を目指すものや，便利なシステムの実現を目指すものであれば，相談の上，テーマとして設定可能です．やってみたいテーマがあれば，お気軽にご相談ください．必要スキル プログラミングや数式に抵抗がないこと
- 四方 順司 教授
- 2018年度・春学期
-
- 四方 順司 教授
四方研究室（2018春） -
教員メールアドレス ""を"@"に shikataynu.ac.jp 研究室Web http://www.slab.ynu.ac.jp/ - 田村 直良 教授
田村研究室（2018春） -
教員メールアドレス ""を"@"に tamynu.ac.jp 研究室Web http://www.tamlab.ynu.ac.jp/ - 長尾 智晴 教授
長尾研究室（2018春） -
教員メールアドレス ""を"@"に nagaoynu.ac.jp 研究室Web http://nagao-lab.ynu.ac.jp/ テーマ概要 長尾研究室では人工知能，特に深層学習（ディープラーニング）
を中心にした現在の機械学習をさらに発展させるために，主と
して次の３つの観点から研究を進めています．
１）深層学習の問題点を解決する
～処理の可視化・説明・精度保証・少数データでの学習など～
２）次世代の機械学習を開発する
～進化的機械学習・説明による機械学習・論理との融合など～
３）人の感性と脳をモデル化する（文科省COI-Sプロジェクト）
～感性の計測と誘導と社会実装・こころのモデルなど～
また，多数の企業との共同研究や大学発ベンチャーの活動もして
います．「人と機械の知能」に関して興味がある人は積極的に参
加して下さい．具体的なテーマは面接のときに決めたいと思いま
すので気軽に申請して下さい．必要スキル プログラミングを苦にしない人（C言語が一通りできるだけでも，やる気があれば大丈夫）．未知の問題に対して意欲的に取り組む挑戦心，研究に対する真摯な姿勢，根気と忍耐力． - 松本 勉 教授
松本研究室（2018春） -
教員メールアドレス ""を"@"に tsutomuynu.ac.jp 研究室Web http://ipsr.ynu.ac.jp/ テーマ概要 IoTセキュリティ全般、特に、
自動車セキュリティ、暗号実装の超高度化、センサ等の計測セキュリティ、ハードウェアセキュリティ、等 - 森 辰則 教授
森研究室（2018春） -
教員メールアドレス ""を"@"に moriforest.eis.ynu.ac.jp 研究室Web http://www.forest.eis.ynu.ac.jp/ テーマ概要 本研究室では、人間の用いる言葉をコンピュータで処理をする、自然言語処理の研究を行っております。特に、大量な文書から有用な情報を得る、情報アクセス技術を取り扱っています。具体的には、情報検索、情報抽出、自動要約等の技術を柱として、実世界志向質問応答、情報信憑性判断支援、応用志向情報抽出などに取り組んでおります。
今期のROUTEでは、次のような話題に関する各種テーマを提供可能ですが、テキストを対象とした文書処理全般のテーマを扱うことができます。まずは、ご相談ください。
- 「ロボットは東大に入れるか」プロジェクトで、世界史の入試問題を解くプログラムの開発
- Web文書の信憑性判断支援のための各種情報アクセス技術の開発
- 地方議会会議録コーパスを用いた政治情報システムの開発 - 富井 尚志 准教授
富井研究室（2018春） -
教員メールアドレス ""を"@"に tommyynu.ac.jp 研究室Web http://www.tommylab.ynu.ac.jp/ - 藤井 友比呂 准教授
藤井研究室（2018春） -
教員メールアドレス ""を"@"に fujiiynu.ac.jp 研究室Web http://er-web.jmk.ynu.ac.jp/html/FUJII_Tomohiro/ja.html - マーティン ロジャー 准教授
マーティン研究室（2018春） -
教員メールアドレス ""を"@"に martinynu.ac.jp 研究室Web http://www.ling.ynu.ac.jp/ - 吉岡 克成 准教授
吉岡研究室（2018春） -
教員メールアドレス ""を"@"に yoshiokaynu.ac.jp 研究室Web http://ipsr.ynu.ac.jp/ テーマ概要 ・サイバーセキュリティに関する研究テーマ
(例：IoTセキュリティ、Webセキュリティ、標的型攻撃対策などがあるが、これに限らない) - 白川 真一 講師
白川研究室（2018春） -
教員メールアドレス ""を"@"に shirakawa-shinichi-bgynu.ac.jp 研究室Web http://shiralab.ynu.ac.jp/ テーマ概要 本研究室では，人間のような柔軟な知能や人間を超える知的な処理をロボットやコンピュータで実現することを大目標に，進化計算，機械学習，画像処理・認識といった技術の研究開発を幅広く行っています．
今期のROUTEでは，例えば次のようなテーマを提供可能です．
- 機械学習および最適化アルゴリズムの基礎性能調査，基盤ライブラリの開発
- ディープラーニングの学習過程や構造の可視化
- 機械学習やデータマイニング技術の応用（画像認識，インタラクション，VR，エージェントなど）
- 企業との共同研究課題への参加
- データサイエンスコンペティションへの参加
上記以外にも，コンピューターやロボットで知的の処理実現を目指すものや，便利なシステムの実現を目指すものであれば，相談の上，テーマとして設定可能です．やってみたいテーマがあれば，お気軽にご相談ください．必要スキル プログラミングや数式に抵抗がないこと
- 四方 順司 教授
- 2017年度・秋学期
-
- 四方 順司 教授
四方研究室（2017秋） -
教員メールアドレス ""を"@"に shikataynu.ac.jp 研究室Web http://www.slab.ynu.ac.jp/ - 田村 直良 教授
田村研究室（2017秋） -
教員メールアドレス ""を"@"に tamynu.ac.jp 研究室Web http://www.tamlab.ynu.ac.jp/ - 長尾 智晴 教授
長尾研究室（2017秋） -
教員メールアドレス ""を"@"に nagaoynu.ac.jp 研究室Web http://nagao-lab.ynu.ac.jp/ テーマ概要 長尾研究室では「人と機械の知能」に関する広範囲な研究を行っていますが，今期の ROUTE では次に示す平成29年度の長尾研と文科省や民間企業との共同研究（一部）に関する研究テーマに参加してもらう予定です．人工知能・機械学習の先端的な方法論を実際に社会で活用する実践的な研究を行ないます．関連分野の学外の研究者や企業のエンジニアと議論できることが良い経験になり，今後の就活にも役立ちます．なお，これら以外の研究テーマについても相談により受け入れ可能です．
１）海運・海事分野での人工知能の活用（S社）
～価格変動予測・船の戦略形成・航法最適化～
２）人工光型植物工場の葉物野菜の収穫量最大化（P社）
～小型植物プラント(共推センター)での栽培条件最適化～
３）時間的に変化する飲料仕入れデータの予測（S社）
～小売り店ニーズの時系列予測～
４）新しいニューラルネットモデル浸透学習法（文科省COI）
～脳波・心拍・カメラなどのマルチモーダル認識～
５）AR技術を用いた農業作業支援システムの開発（O社）
～眼鏡型ディスプレイ装置を用いた収穫作業支援～
６）その他（応相談）必要スキル プログラミングを苦にしない人（C言語が一通りできるだけでも，やる気があれば大丈夫）．未知の問題に対して意欲的に取り組む挑戦心，研究に対する真摯な姿勢，根気と忍耐力． - 松本 勉 教授
松本研究室（2017秋） -
教員メールアドレス ""を"@"に tsutomuynu.ac.jp 研究室Web http://ipsr.ynu.ac.jp/ テーマ概要 IoTセキュリティ全般、特に、
自動車セキュリティ、暗号実装の超高度化、センサ等の計測セキュリティ、ハードウェアセキュリティ、等 - 森 辰則 教授
森研究室（2017秋） -
教員メールアドレス ""を"@"に moriforest.eis.ynu.ac.jp 研究室Web http://www.forest.eis.ynu.ac.jp/ テーマ概要 本研究室では、人間の用いる言葉をコンピュータで処理をする、自然言語処理の研究を行っております。特に、大量な文書から有用な情報を得る、情報アクセス技術を取り扱っています。具体的には、情報検索、情報抽出、自動要約等の技術を柱として、実世界志向質問応答、情報信憑性判断支援、応用志向情報抽出などに取り組んでおります。
今期のROUTEでは、次のような話題に関する各種テーマを提供可能ですが、テキストを対象とした文書処理全般のテーマを扱うことができます。まずは、ご相談ください。
- 「ロボットは東大に入れるか」プロジェクトで、世界史の入試問題を解くプログラムの開発
- Web文書の信憑性判断支援のための各種情報アクセス技術の開発
- 地方議会会議録コーパスを用いた政治情報システムの開発 - 富井 尚志 准教授
富井研究室（2017秋） -
教員メールアドレス ""を"@"に tommyynu.ac.jp 研究室Web http://www.tommylab.ynu.ac.jp/ - 藤井 友比呂 准教授
藤井研究室（2017秋） -
教員メールアドレス ""を"@"に fujiiynu.ac.jp 研究室Web http://er-web.jmk.ynu.ac.jp/html/FUJII_Tomohiro/ja.html - マーティン ロジャー 准教授
マーティン研究室（2017秋） -
教員メールアドレス ""を"@"に martinynu.ac.jp 研究室Web http://www.ling.ynu.ac.jp/ - 吉岡 克成 准教授
吉岡研究室（2017秋） -
教員メールアドレス ""を"@"に yoshiokaynu.ac.jp 研究室Web http://ipsr.ynu.ac.jp/ テーマ概要 ・サイバーセキュリティに関する研究テーマ
(例：IoTセキュリティ、Webセキュリティ、標的型攻撃対策などがあるが、これに限らない) - 白川 真一 講師
白川研究室（2017秋） -
教員メールアドレス ""を"@"に shirakawa-shinichi-bgynu.ac.jp 研究室Web http://shiralab.ynu.ac.jp/ テーマ概要 本研究室では，人間のような柔軟な知能や人間を超える知的な処理をロボットやコンピュータで実現することを大目標に，進化計算，機械学習，画像処理・認識といった技術の研究開発を幅広く行っています．
今期のROUTEでは，例えば次のようなテーマを提供可能です．
- 機械学習および最適化アルゴリズムの基礎性能調査，基盤ライブラリの開発
- ディープラーニングの学習過程や構造の可視化
- 機械学習やデータマイニング技術の応用（画像認識，インタラクション，VR，エージェントなど）
- データサイエンスコンペティションへの参加
上記以外にも，コンピューターやロボットで知的の処理実現を目指すものや，便利なシステムの実現を目指すものであれば，相談の上，テーマとして設定可能です．やってみたいテーマがあれば，お気軽にご相談ください．必要スキル プログラミングや数式に抵抗がないこと
- 四方 順司 教授
- 2017年度・春学期
-
- 四方 順司 教授
四方研究室 -
教員メールアドレス ""を"@"に shikataynu.ac.jp 研究室Web http://www.slab.ynu.ac.jp/ - 田村 直良 教授
田村研究室 -
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長尾研究室 -
教員メールアドレス ""を"@"に nagaoynu.ac.jp 研究室Web http://nagao-lab.ynu.ac.jp/ テーマ概要 長尾研究室では「人と機械の知能」に関する広範囲な研究を行っていますが，今期の ROUTE では次に示す平成29年度の長尾研と文科省や民間企業との共同研究（一部）に関する研究テーマに参加してもらう予定です．人工知能・機械学習の先端的な方法論を実際に社会で活用する実践的な研究を行ないます．関連分野の学外の研究者や企業のエンジニアと議論できることが良い経験になり，今後の就活にも役立ちます．なお，これら以外の研究テーマについても相談により受け入れ可能です．
１）海運・海事分野での人工知能の活用（S社）
～価格変動予測・船の戦略形成・航法最適化～
２）人工光型植物工場の葉物野菜の収穫量最大化（P社）
～小型植物プラント(共推センター)での栽培条件最適化～
３）Deep Learning によるシーンの認識（K社）
～3次元CGによる学習画像の自動生成とその機械学習～
４）カメラや脳波計による人の感性計測と応用（文科省COI）
～人の表情・動作から人の気持ちがわかる知能ロボット～
５）進化的画像処理と Deep Learning の融合（T社）
～次世代の AI である“進化的機械学習”による画像認識～
６）特許図面の類似度検索による特許審査の効率化（I社）
～意味・内容が似た図面の定義とその自動抽出～
７）車載カメラによる自動運転の次世代サービス（M社）
～ドライブレコーダ・車内カメラによる状況認識～
８）その他（応相談）必要スキル プログラミングを苦にしない人（C言語が一通りできるだけでも，やる気があれば大丈夫）．未知の問題に対して意欲的に取り組む挑戦心，研究に対する真摯な姿勢，根気と忍耐力． - 松本 勉 教授
松本研究室 -
教員メールアドレス ""を"@"に tsutomuynu.ac.jp 研究室Web http://ipsr.ynu.ac.jp/ テーマ概要 IoTセキュリティ全般、特に、
自動車セキュリティ、暗号実装の超高度化、センサ等の計測セキュリティ、ハードウェアセキュリティ、等 - 森 辰則 教授
森研究室 -
教員メールアドレス ""を"@"に moriforest.eis.ynu.ac.jp 研究室Web http://www.forest.eis.ynu.ac.jp/ テーマ概要 本研究室では、人間の用いる言葉をコンピュータで処理をする、自然言語処理の研究を行っております。特に、大量な文書から有用な情報を得る、情報アクセス技術を取り扱っています。具体的には、情報検索、情報抽出、自動要約等の技術を柱として、実世界志向質問応答、情報信憑性判断支援、応用志向情報抽出などに取り組んでおります。
今期のROUTEでは、次のような話題に関する各種テーマを提供可能ですが、テキストを対象とした文書処理全般のテーマを扱うことができます。まずは、ご相談ください。
- 「ロボットは東大に入れるか」プロジェクトで、世界史の入試問題を解くプログラムの開発
- Web文書の信憑性判断支援のための各種情報アクセス技術の開発
- 地方議会会議録コーパスを用いた政治情報システムの開発 - 富井 尚志 准教授
富井研究室 -
教員メールアドレス ""を"@"に tommyynu.ac.jp 研究室Web http://www.tommylab.ynu.ac.jp/ - 藤井 友比呂 准教授
藤井研究室 -
教員メールアドレス ""を"@"に fujiiynu.ac.jp 研究室Web http://er-web.jmk.ynu.ac.jp/html/FUJII_Tomohiro/ja.html - マーティン ロジャー 准教授
マーティン研究室 -
教員メールアドレス ""を"@"に martinynu.ac.jp 研究室Web http://www.ling.ynu.ac.jp/ - 吉岡 克成 准教授
吉岡研究室 -
教員メールアドレス ""を"@"に yoshiokaynu.ac.jp 研究室Web http://ipsr.ynu.ac.jp/ テーマ概要 ・サイバーセキュリティに関する研究テーマ
(例：IoTセキュリティ、Webセキュリティ、標的型攻撃対策などがあるが、これに限らない) - 白川 真一 講師
白川研究室 -
教員メールアドレス ""を"@"に shirakawa-shinichi-bgynu.ac.jp 研究室Web http://shiralab.ynu.ac.jp/ テーマ概要 本研究室では，人間のような柔軟な知能や人間を超える知的な処理をロボットやコンピュータで実現することを大目標に，進化計算，機械学習，画像処理・認識といった技術の研究開発を幅広く行っています．
今期のROUTEでは，例えば次のようなテーマを提供可能です．
- 人狼ゲームをプレイする賢いエージェントの開発
- ディープラーニングの学習過程や構造の可視化
- チャットボットの開発とそのインタラクションに関する研究
- 機械学習やデータマイニング技術を使ったデータの分析（データサイエンスコンペティションへの参加も可）
- 機械学習や進化計算アルゴリズムの改良や応用
- 情報処理技術（機械学習，画像処理，VRなど）のアート分野への応用
上記以外にも，コンピューターやロボットで知的の処理実現を目指すものや，便利なシステムの実現を目指すものであれば，相談の上，テーマとして設定可能です．やってみたいテーマがあれば，お気軽にご相談ください．必要スキル 自分で考えたアルゴリズムを実装できるだけのプログラミングスキル（言語は特に問わない）．
- 四方 順司 教授
- 2016年度・秋学期
-
- 四方 順司 教授
四方 順司 -
教員メールアドレス ""を"@"に shikataynu.ac.jp 研究室Web http://www.slab.ynu.ac.jp/ 定員 1名 資料（PDF） download - 田村 直良 教授
田村 直良 -
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長尾 智晴 -
教員メールアドレス ""を"@"に nagaoynu.ac.jp 研究室Web http://nagao-lab.ynu.ac.jp/ 定員 1名 資料（PDF） download - 松本 勉 教授
松本 勉 -
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森 辰則 -
教員メールアドレス ""を"@"に moriforest.eis.ynu.ac.jp 研究室Web http://www.forest.eis.ynu.ac.jp/ 定員 1名 資料（PDF） download - 富井 尚志 准教授
富井 尚志 -
教員メールアドレス ""を"@"に tommyynu.ac.jp 研究室Web http://www.tommylab.ynu.ac.jp/ 定員 1名 資料（PDF） download - 藤井 友比呂 准教授
藤井 友比呂 -
教員メールアドレス ""を"@"に fujiiynu.ac.jp 研究室Web http://er-web.jmk.ynu.ac.jp/html/FUJII_Tomohiro/ja.html 定員 1名 資料（PDF） download - マーティン ロジャー 准教授
マーティン ロジャー -
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吉岡 克成 -
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白川 真一 -
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- 四方 順司 教授