若手研究者産学連携
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ビジョン
最終用途例
APPLICATION
会社の倉庫でも自宅のリビングでも,モノは動かさなければ無くなりません.動きをトリガーにすべてのモノを撮影し,AIがラベルをつけて記録することで,あらゆるモノが検索できるようになります.
強み
導入しても,すぐに使えないシステムは不便ですよね?フィジカル・サーチ・システムでは,ユーザが寝ている間にも,画像を撮影/切り出し/分類/ラベル付けを自動で実行し続けます.導入日以降に動いた全てのモノが検索できるようにします.
テクノロジー
フィジカル・サーチ・システムの技術的なポイントは,深層学習の使い方を工夫している点です.学習方法を学習することをメタ学習と呼びますが,フィジカル・サーチ・システムは深層学習というアルゴリズムを組み合わせて使うためのメタアルゴリズムと呼ぶことができます.皆さんの使い道に応じたフィジカル・サーチ・システムを目指します.
共同研究仮説
あなたは何をAIに探してほしいですか?Web検索の使い道が千差万別であるように,フィジカル・サーチ・システムの使い道も多種多様です.あなたが探したいものを,我々に教えてください.それを探せるように,フィジカル・サーチ・システムを一緒に開発しましょう.
イベント動画
研究者
1978年長崎出身.2002年に三重大学で進化計算/遺伝的アルゴリズムの研究テーマで修士(工学)を取得.2005年に京都大学で創発的システム設計の研究テーマで博士(情報学)を取得.(株)ATR,(独)NICTを経て,2010年から佐賀大学理工学部・准教授.学生が起業した学内ベンチャー5社の取締役および業務執行社員.情報処理学会論文誌:ジャーナル特選論文,情報処理学会:山下記念研究賞,福祉機器コンテスト:優秀賞,GLOBAL HEALTH:BEST PAPER AWARD,ICOST:BEST MULTI-DISCIPLINARY PAPER AWARDなどを受賞.