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深層学習と数理モデリングの融合によるスモールデータAI

【ライフサイエンス】 石田チーム

  • 研究概要

    深層学習をはじめとしたAI技術は,データの質が高い場合には非常に有効である.つまり,ビッグデータの4V(量,種類,速度,信頼性)が確保されたデータであれば,現代の計算機を用いることで「それなりに」うまく解析できることが知られている.一方で,感染症の社会ネットワークを通じた爆発的な伝播や,脳波やfMRIなどの生体情報,IoTセンサから得られたセンサデータなどは,深層学習が苦手とする一期一会のスモールデータである.ソサエティ5.0で目標とするサイバー空間(データ解析を行う領域)とフィジカル空間(センシングを行う領域)の融合を達成するためには,これらスモールデータから知識発見や有用な情報抽出を行う技術が必須である.上記背景に基づき,本研究では,数理的なモデリングと深層学習を統合したスモールデータAIの研究開発に取り組む.

代表者について

外国人研究者について

その他の研究者

近藤 敏之  (工学研究院・教授)
清水 昭伸  (工学研究院・教授)
田中 聡久 (工学研究院・教授)
矢田部 浩平 (工学研究院・准教授)

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