H棟をデジタルツインで再現する

大阪いばらきキャンパスのH棟はロボットバリアフリーかつスマートビルとして設計されています。センサーネットワークから収集されるデータをクラウドに集積してデジタルツインを実現します。アプリから食堂の混雑度や教室の快適度がリアルタイムに把握できます。

低軌道衛星上のキャッシュからデータを配信

2,000km以下の高度を周回する低軌道(LEO)衛星を用いたネットワークが、通信エリアの拡大や災害時の通信手段として注目されています。LEO衛星にキャッシュを搭載しデータを配信することで、地上サーバを用いない高速なデータ配信が期待できます。

データを安全に利活用するための暗号技術

機械学習の利用による個人情報漏えいの問題に注目し、データを安全に活用するためのプライバシー保護と暗号技術を研究しています。医療やSNS、ブロックチェーンへの応用も視野に、実装や実験を通して安全性評価・脆弱性の探索や技術構築に日々取り組んでいます。

心理的快適感に着目したファッションアイテムの推薦システム

ファッションアイテム購入サイトの生地拡大画像と購入者レビューから、着用時の心理的快適性を予測するためのマルチモーダル深層学習モデルを開発しています。これにより消費者の生活環境や特徴に即して、快適に過ごせるファッションアイテムの推薦システム実現を可能にします。

目の不自由な人向けの絵画鑑賞支援システム

目の不自由な人でも絵画鑑賞を楽しんでもらうために、画像キャプショニング技術を用いて絵画の内容を文章や音声で説明する支援システムを研究しています。絵のどこに何が描かれているかを説明してくれるため、説明から絵の内容を頭の中で再構成が可能です。

遊び心のある介入で社会問題を解決する

人が面倒だなあ、大変だなあ、なにか難しそうだなあと感じてしまうようなことに対して、情報システムに「あそび」を導入することで解決するインタラクション手法を研究しています。やってみてもいい、これなら続けられる、なんとなく頑張れる、というデザインを考えています。

人の気持ちを理解・表現できる音声認識・生成技術

コンピュータが、音声から誰が、どんな状況や気持ちで、何を話しているかといったさまざまな情報を理解し、またそれらの情報を反映した音声を作り出す技術を研究しています。これにより、例えばコンピュータが空気を読むといった、より人間らしいコミュニケーションが可能になります。

人の心を理解するための画像認識技術

人工知能(AI)の発達により、画像に写る物体や人物を高精度に認識できるようになりましたが、人の意図や感情などといった心的状態を推定することはいまだ容易ではありません。このような心的状態推定の実現を目指し、顔表情や目の動き、身体運動などを認識できる画像認識技術の研究に取り組んでいます。

神経の活動データを解析し、脳の発達過程を理解する

脳オルガノイドは、脳機能や脳疾患の理解を深める可能性を秘めていますが、その発達過程についてはまだ十分に理解されていません。脳オルガノイドの活動データを解析し、定量化・可視化することで、その発達過程や脳との構造・機能の違いを理解するための研究を行っています。

AIを用いたロボットの知能化と知的システム計画に関する研究

ロボットの知能化やロボットとその周辺機器からなるシステムの最適化手法の開発を行っています。ロボットの配置動作計画の最適化、記号列入力によるロボットのタスク計画、省エネルギー動作計画技法、ティーチングレスロボットの開発、複数台移動ロボットの経路計画、スケジューリングやサプライチェーンマネジメントなどの研究を行っています。

Project SonicSight

AIは音のみで人間に勝てるか？Project SonicSightは、FPS等で「ブラインドAI」と人間の性能を比較。音響デザインを最適化し、AIの学習効率と人間のアクセシビリティを同時に高める環境を構築します。堅牢なAI開発と共に、視覚障害者向けの音を主軸としたゲーム指針の確立を目指します。

安心安全で便利なソフトウェアの開発

スマートフォンのアプリや銀行のシステム、家電の制御など、我々の身の回りはソフトウェアがあふれています。これらソフトウェアを安心安全に使えるために、バグの検出や予測、自動で修正する仕組み、複雑なデータの可視化、開発者の支援などを行っています。

脳活動（脳波）から思考を取り出し機械を操作する

思考を行った時に生じる神経の電気活動を頭皮から計測した信号である脳波を解析することで、どのような思考を行なったかを推測し、その得られた情報を用いて機械を操作する脳–機械直結型インターフェースについて研究しています。

DR技術で自動車の運転をより安全にする

複合現実感（MR）を発展させた隠消現実感（DR）技術を活用して安全運転を支援するシステムの実現に取り組んでいます。周辺車両によって生じる死角をDR技術で可視化し、事故を未然に防ぎます。運転シミュレータを用いてその効果について検証しています。

将来の量子計算機の設計手法の開発

「量子計算機」は、現在のコンピュータでは現実的な時間では解けないような問題の一部を高速に解けると期待されています。ただ、量子計算機の設計手法はまだ完全に確立されていないため、新しい設計手法の開発を目指して研究を行っています。

自動運転のための実時間システム

自動運転ではセンサーから入ってくるその場、その場での実世界情報を処理して状況を認識して、それを反映した運転をしています。そのため、リアルタイム性を守り、センサーやGPUなどのハードウェアを効率的に稼動できるようにROS（Robot OS）の研究を行っています。

過去の知識を未来につなぐ自然言語処理

人類の知識の多くは言葉（自然言語）で記述されています。近年注目されている大規模言語モデルは、過去に蓄積された膨大な知識をまだ十分に活用できていません。現代だけでなく過去の情報も活用することで、新たな発見につながる自然言語処理技術の実現を目指しています。

AI「基盤モデル」の「常識」でロボットが作業する

大規模な文章情報から作られるAI「基盤モデル」は言葉や常識に加えて画像を理解できます。ロボットの実行できる動作を列挙し、目前の状況とゴール状態を指示すると、必要な動作の組み合わせを推論し、ロボットが実際にシーンの物体を操作することで期待した作業を達成します。

イマーシブオーディオが奏でる超臨場音空間の構築

現実の音空間を超える超臨場音空間（イマーシブ音空間）と心に響く音源（ハイレゾリューション音源）について研究しています。超臨場音空間と最高品質の音源を同時に追求することで、人間の五感（特に聴覚と触覚）を刺激し、未踏の没入感や高臨場感を体感できます。