[人工知能] 平成29年度採択課題

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落合 陽一

計算機によって多様性を実現する社会に向けた超AI基盤に基づく空間視聴触覚技術の社会実装

研究代表者
主たる共同研究者
菅野 裕介
遠藤 謙
本多 達也
研究概要

AI技術の個人最適化技術と空間視聴触覚技術の統合を通して、人機一体による身体的・能力的困難の超克を目指します。音響提示装置や義手義足などの支援ハードウェアに、ユーザ特性のモデリングやユーザ自身による認識タスク定義を通した適応的な学習機構を組み合わせることで、多様なニーズに応えるAI基盤を提案します。障がい者コミュニティ等との連携を通して、具体的なユーザとタスクに特化したAI技術の社会実装に取り組みます。

角田 篤泰

AI技術を用いた法的文書作成支援

研究代表者
研究概要

法令、約款、契約書など、法的な効力を持つ法的文書のAI技術による作成支援が目的であり、大量の法的文書から多様なケースに応じた法的文書のテンプレートを自動合成し、ユーザがそのテンプレートの一部に書き込むことで法的文書が作成できるようなAIシステムとして実現します。さらに、これらのテンプレートを利用して法的文書の機械的検証システムや法的文書執筆のための教育支援システムの実現も行います。

関谷 勇司

サイバー脅威ビッグデータの解析によるリアルタイム攻撃検知と予測

研究代表者
主たる共同研究者
島 慶一
松浦 知史
門林 雄基
研究概要

本研究は、増加するサイバー攻撃に対抗するために、攻撃の兆候をリアルタイムに分析することで発生し得る攻撃とその深刻度、影響範囲を予測することを目指します。これにより、今まで担当者の属人的な能力にて担われていたセキュリティ事案に対する対応を、人工知能を用いてサポートします。さらに、本研究にて機械学習を用いたサイバー攻撃分析の手法と知見を確立し、そのデータと手法をオープンデータとして公開することを目指します。

田中 聡久

脳波の機械判読によるてんかん診断・治療支援AIの構築

研究代表者
主たる共同研究者
菅野 秀宣
研究概要

てんかん患者の脳波と、医師による診断を学習する「診断・治療支援AI」を実現します。てんかんは我が国に100万人の患者がいる一方、脳波を判読できる医師は600名程度と限られています。発作による交通事故は毎年一定数発生するなど、社会的対策が急務です。本研究課題では、病院で測定した脳波に対して、専門医の判断を学習できるシステムを構築します。そのために、脳波データを整形し、その意味を学習できる技術を開発します。

松谷 宏紀

リアルタイム性と全データ性を両立するエッジ学習基盤

研究代表者
主たる共同研究者
近藤 正章
追川 修一
研究概要

工場やネットワークサービス等で生成されるビッグデータは絶え間なく生じるストリームデータです。このようなビッグデータを学習し、異常検知や監視を自動化するには、傾向の変化をすぐさま学習結果に反映できなければなりませんが、ビッグデータの学習は時間のかかる処理です。本研究では、全データを学習に使いつつも、直近のデータを学習結果に反映可能なAI基盤を構築し、工場等を対象とした実験を通して有効性を実証します。

諸岡 健一

3D画像認識AIによる革新的癌診断支援システムの構築

研究代表者
主たる共同研究者
長原 一
大野 英治
研究概要

標本採取による細胞診断は、癌の早期発見に有効な検査法の1つです。本研究課題では、超解像多重焦点画像列から細胞の3次元形状情報を抽出し、それに基づいた3次元画像認識AIによる細胞レベルで診断する革新的な子宮頸部細胞診自動診断支援システムを開発します。これにより、2次元画像のみを用いる現行機を凌駕する高精度で質の高い細胞診断を実現し、次世代細胞診断の創出を目指します。

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