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研究室メンバー 2018年度

教授

  • 山村 雅幸(やまむら まさゆき)   E-mail:my

助教

  • 小宮 健(こみや けん)   E-mail:komiya

    DNAと酵素(ポリメラーゼなど)を素材に“もの想ふ水滴”を開発しています。生物学と情報・システム科学の狭間に位置する「DNAコンピューティング」が専門で非線形で非平衡なプロセスである生体分子反応を上手に活用して、分子が行う情報処理や効率的なエネルギー利用を実現し医療やナノテクノロジーをはじめ幅広く応用できる賢い水滴を目指し、楽しく研究を進めています。

研究員

  • 西田 暁史(にしだ あきふみ)   E-mail:nishida.a.aa

    微生物共生系は生命誕生直後から今日にいたるまで元素循環の要として自然環境を形成してきましたし、有用物質生産や廃棄物処理でヒトに利用されているように、理学・工学両面で研究されています。 私はそのような微生物共生系を実験室内で再構成したり、多種共生の複雑系として数理モデル化することを行っています。

技術員

  • 野田 千鶴(のだ ちづる)

秘書

  • 西 文恵(にし ふみえ)   E-mail:nishi.f.ab

博士3年

  • 林 孝文(はやし たかふみ)

    人工遺伝子回路の自動設計について研究を行っています。 合成生物学では、振動子やトグルスイッチなどの生物学的デバイスの構築が可能となっています。 今後、さらなる生命システムの深い理解や工学的応用へ向け、これらのデバイスを組み合わせることやより多くの遺伝子を使うことが予想されます。しかし、構成要素の増加に伴い相互作用の組み合わせ数 は指数関数的に増加するため、設計するのが困難になってしまいます。そこで私は、進化計算を用いて、所望の機能を持つ人工遺伝子回路を自動で設計 することを目指しています。

  • 秋川 元宏(あきかわ もとひろ)

    私は人間とコミュニケーションを取ることのできるロボットを作ることを目標としています。そのために、現在は連想記憶というものを研究しています。連想記憶とは入力に対して、関係のある情報を出力するものです。この機能をロボットに持たせることで、人間とロボットがコミュニケーションを取るときに、ロボットは与えられた話題からさまざまな話題へと会話の幅を広げることが出来るようになります。

  • Rooprayochsilp Athip()
  • 安田 翔也(やすだ しょうや)

    免疫細胞の一種であるB細胞の、生存や細胞死を制御する要素の数理解析を試みています。免疫細胞は、ちょっとした刺激の有無で生きたり死んだりします。 しかも、その挙動は必ずしも線形ではなく、突然一斉に死んだり、一部の細胞が長く生き続けたり、疑問が多いです。このような現象をシステム生物学的に理解しようとしています。 このような研究から、免疫不全や自己免疫疾患の治療法のヒントが生み出されるかもしれません。

  • 張 子聡 (Zicong Zhang)
  • 福田 直毅(ふくだ なおき)

博士2年

  • 甲斐 康平(かい こうへい)

    私の修士での研究は、ボルツマンマシンという確率的なリカレントニューラルネットワークに関するものでした。これは極めて柔軟なシステムであり、多くの問題解決のツールになりえます。この仕組みの中には物理学のアナロジーが用いられており、学部で学んだ知識を大いに活用できました。 現在は、暗号強度のふるまいに関する研究を行っています。今回も、新たな視点からのアプローチを心がけて、新規性のある面白い研究になるように取り組んでいます。

  • 藤堂 健世(とうどう けんせ)

    「人間と同等の意思決定プロセスを有する人工知能の開発」に取り組んでいます。意思決定にはその場の状況や、価値判断だけではなく、性格や感情といった人間らしい、主観的な要素も必要であると考えています。どのようにそれらの要素を実装するか、実世界にどのように影響するかを研究しています。

修士2年

  • 島田 雄喜(しまだ ゆうき)
  • 関戸 将史(せきど まさふみ)

    私は「人間を楽しませる目的で学習を行う人工知能ゲームプレイヤー」について研究を行っています。近年ではチェスや囲碁といったゲームに対して、「強い人工知能」の研究が盛んになっています。しかし、実際の人工知能と人間との対戦において、人間側が必ずしも強さを求めるわけではありません。「ただ勝ちたい」、「緊張感のある勝負がしたい」、「極端なプレイングをする相手と戦いたい」など、個人によって様々な嗜好が存在します。このような人間プレイヤー達に対して、その個人の嗜好にあったスタイルを学習しゲームをプレイする人工知能プレイヤーの実装を、対話型の機械学習を用いて目指します。

  • 松沢 康平(まつざわ こうへい)

    ニューラルネットワークを用いた音声認識に関する研究をしています。その中でも、唇の画像といったビジュアルな情報を入力として与え、音声の情報と統合する音声認識を扱っています。このとき、日本語のように子音と母音に分けられるような言語では、同じ母音の言葉に間違えてしまうことがあります。私は、このような子音-母音による特性に着目することで、特定の言語において、性能を大きく向上できるのではないかと考えています。

  • 柳田 悠佑(やなぎた ゆうすけ)

    github

    2012年のグーグル猫によって高い学習能力が広く知られるようになったことで、深層学習の研究は爆発的に広まり、実社会への応用も進んでいます。その一方で、裏腹にも入力データに作為的なノイズ(Adversarial perturbation)を加えることで簡単に騙されてしまうことが分かってきました。この問題は今日用いられている学習器の性質に原因があると言われています。しかし、原因は学習器だけにあるのでしょうか。私は、この現象のメカニズムに対して新しい見方を提案することで、今後私達がこの問題にどのように対応すべきなのかを示唆できる研究を目指しています。

  • Ding Kedi

    My research is to develop a TCT based cervical cell analysis system. Every year, lots of married women in China are told to take a TCT exam to ensure their health. And then there are too many TCT slides for doctors to diagnosis. So it’s necessary to develop a system which can help doctor diagnosis TCT slides quickly and accurately. The biggest difficulty of this project is image processing actually. Recent years, new neural network based machine learning techniques named deep learning shows great advantages in image processing. This project will adapt deep learning to enable rapid and easy early diagnosis based on TCT images.

  • Sumaira Erum Zaib

    Saliency is the ability of being important, noticeable or attention worthy. Our brain extracts out the salient information from the environment quite efficiently. Finding salient regions in an image has important applications in automatic image cropping, image compression, and advertisements. Psychology has proved that the salient regions for a person changes according to gender, race, likes, dislikes, and experiences. General Saliency Maps point out the overall salient regions without any considerations of personal traits of the subject. Therefore, more specific saliency maps are required for better and more personal predictions of salient regions. My study revolves around using the color patterns of individuals to create a model and extract out the saliency map specific to each individual from the general saliency map.