Machine Learning in Small Data
for Human and Process Systems

  

MISSION

スモールデータを駆使して,ビッグデータでは得られない価値を創造する

安価に収集できるビッグデータを高速な計算機で処理して機械を学習させればヒトよりも賢い機械を創造できる…第3次人工知能ブームはそんなナイーブな思い込みを拠り所に,深層学習を中心に発展してきました.その一方で,ヒトの経験,少数のエキスパートのみが有する暗黙的な知識,発生自体が稀であったり収集が高コストなデータは,忘れ去られています.

我々は,あえてスモールなデータに着目し,ヒトの経験や暗黙的な知識も積極的に取り込む解析を行うことで,ビッグデータでは得られない新たな価値の創造を目指します.具体的には,スモールデータと専門家の有する知識やノウハウを融合させて,新たな国産医療AIや医療機器の開発,革新的な生産システムの実現につなげます.また,スモールデータを解析するための方法論や新規の機械学習アルゴリズムの開発,そしてデータを通じた基礎医学・神経科学への貢献も目指しています.

お知らせ

NEWS

2024.4.24

6月にフィレンツェで開催されるESCAPE34-PSE24にて,片山くん(M2)の発表がオーラルとして採択されました.

2024.4.20

スロバキア工科大学の博士学生Marekの自己教師あり学習についてのレクチャーを4月23日に開催します.

・4月23日16時〜
・名古屋大学工学部1号館133講義室

2024.4.19

麻布大学・菊水教授とのイヌの睡眠モニタリング手法についての共著論文が,Journal of Veterinary Medical Science(IF=1.1)にアクセプトされました.

2024.4.17

EMBC2024(フロリダ・ディズニーワールド)に,フルペーパーが3報採択されました(鈴井医師による脳波解析によるウエスト症候群の長期予後予測,小枝くん(D2)による臥位安静時の心拍変動解析による起立性低血圧の検出アルゴリズム,田橋さん(M1)によるNC法を用いた異常RNAスプライシング予測)

2024.4.10

週間「医学のあゆみ」4月6日号の特集「不整脈学の新潮流」に藤原准教授が執筆した心房細動検知についての記事が掲載されました.

2024.4.4

天野工業技術研究所研究助成に採択されました.採択テーマは「生産プロセスの強靱化を目指したプロセスダイナミクスと非線形性に対応できる異常検知手法の開発」です.

2024.4.3

研究室の学生の標準的計算機環境について,2024年度版に更新しました.

2024.4.1

24年度から,藤原准教授がAMED医療機器等研究成果展開事業において,チャレンジタイプに加えて開発実践タイプのPOを兼任します.

研究室

Laboratory


 
我々は,スモールデータをキーワードに,データ収集と機械学習を活用したアルゴリズム開発を行っています.学生には常に最新スペックのデスクトップPC / Macbookを配布,クラウドの計算機環境の提供,国際会議への参加など,最高の研究環境の構築を目指しています.
 

研究テーマ

Research Topics


 

睡眠障害

睡眠負債ということばがNHKで紹介されるなど,睡眠は国民の重大な関心事ですが,自身の睡眠障害について自覚している人は多くありません.我々は睡眠ポリグラフデータを解析することで,簡易に睡眠障害をスクリーニングできるアルゴリズムを開発しています.
 

てんかん

てんかんとは,けいれん,意識障害などの発作をきたす疾患で,発作による事故や怪我が問題になります.我々は臨床で収集したデータに基づいて,てんかん発作を予知するシステムや,非専門医のてんかん診療をサポートするAIの開発をすすめています.
 

医療ビッグデータ解析

健康診断や日常の診療,疾患レジストリなど,日々,膨大な医療データが蓄積されていますが,現状では有効に活用されているとはいえません.我々は,これら活用されていない医療データを掘り起こし解析することで,疾患の要因を探索する研究をおこなっています.
 

エンタテインメント

スマートフォンの普及やセンサの小型化に伴い,日常生活でも簡便に心拍や皮膚抵抗などの生体信号が測定できるようになりました.我々はこのような生体計測技術を活用して,ビデオゲームなどエンタテイメントにおけるユーザー体験(UX)を変化させる仕組みを開発しています.
 

医療AI人材育成

医療へのAI活用が叫ばれて久しいですが,医療現場へのAIの導入は進んでいません.これは医療者側に機械学習に詳しい人材がいないこと,エンジニア側も医療への理解が困難であることが原因です.我々は,医療者・エンジニア双方を結びつけられる人材の育成を目指しています.
 

ソフトセンサ

生産プロセスでは,測定が高コストな変数が数多く存在しますが,品質管理や安全のためには,このような変数のオンライン測定が求められます.我々はオンライン測定が容易な変数から,測定の困難な変数を推定するソフトセンサの方法論について研究しています.

メンバ紹介

MEMBER

准教授

藤原 幸一

 

アクセス

ACCESS

郵便宛先 464-8601
名古屋市千種区不老町
名古屋大学大学院工学研究科物質プロセス工学専攻

オフィス
名古屋大学東山キャンパス 工学部1号館401号室


 
キャンパスマップはこちら(建物:B2-5)

お問い合わせ

CONTACT



研究内容についての問い合わせや,研究室見学・進学についての相談は以下のフォームからお願いします.