MISSION

”使える”AIの方法論の確立

様々な場所で導入が盛んになっている人工知能(AI)では、AIが使用される目的や 動作環境(プラットフォーム)に応じて、AIのモデルを最適化し、最大の パフォーマンスを引き出す必要があります。様々な応用事例における成功に 留まらず、そこから”使える”AIを設計するための普遍的な指針を見出だすことを 使命としています。

次世代AIの探究

現在最も知られているAIにもまだ様々な問題があります。 研究室で着目している問題は、電力消費の問題です。 近年のAIモデルは巨大化し、それをリアルタイムに実行するプラットフォームとして GPU(グラフィック処理専用ユニット)を搭載したコンピュータが用いられます。 世界的な開発の進展により、GPUプロセッサの省電力化が図られてきているものの、 今なお、長時間使用による熱放出の問題や駆動バッテリーの重量の面で、 ポータブル使用には限界があります。 この問題を抜本的に解決しうる次世代AIモデルを探究します。

福祉工学 × AI

これまで視覚障害者のためのインフラ整備が行われて きていますが、今なお、視覚障害者が安全かつ 安心して外出が行える環境には至っていません。 研究室では、視覚障害者の安全かつ安心な外出を支援する装置を 開発しています。

脳科学 × AI

Brain Machine Interface (BMI)とは、 脳波信号によってコンピュータとのインターフェースを とる仕組みで、近年活発に研究が行われています。 脳波(EEG)情報から人の内面的な状態を測る 手段を確立し、脳波診断やBMIへ応用します。

薬学 × AI

臨床において薬物を投与する際、効果的かつ副作用のない 適量の薬物投与が求められます。 薬物に対する反応は個々人によって様々であり、 その反応を調べるために採血が行われますが、 頻繁な採血は患者の負担を大きくします。 採血頻度を極力減らして適量の薬物を投与し、 個々人に最適な投与計画を立てるAIを開発しています。

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