研究室紹介


四方研究室

キーワード:暗号理論,情報セキュリティ,理論計算機科学,応用数学

Photo of Shikata Lab.
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現代および未来の情報社会においては,コンピュータ技術とそれを繋ぐ通信ネットワーク技術は益々発展し,それによる多くのサービスの恩恵を安全かつ安心して享受するには,セキュリティ・プライバシ技術の発展が必要です.本研究室では,その基盤となる数学的問題(楕円曲線に関わる計算問題,格子に関わる計算問題等)の計算困難性に関する研究を行うと共に,(量子)チューリング機械における計算困難問題を利用したセキュリティ・プライバシ技術の研究開発を行っています.一方,計算問題の困難性に依存せずに暗号技術を構築する方法論として情報理論的暗号理論があり,本研究室は,この研究にも取り組んでいます.したがって,「計算困難問題を利用したセキュリティ・プライバシ技術」および「計算問題に依存しないセキュリティ・プライバシ技術」に関する理論研究を幅広く行っており,その基盤となる数理構造の解析,計算困難問題の解析にも幅広く取り組んでいます.


田村研究室

キーワード:自然言語処理,文章の文脈解析,文章の評価と作成支援,物語理解,音声情報処理応用

Photo of Tamura Lab.

文章は形の上では文を並べたものですが,単に文の意味を合計したのではなく,文章の構成の仕方により文章としての「意味」を持ちます.ここで「文章の意味」とは,単に事実を列挙したものだけではなく,筆者の主張であったり,物事の説明であったり,読者を納得させるための論証の過程であったり,事柄の経過を時間的に記述したものであったり,感情に訴えかけるものであったりして,それぞれ文章の組み立てがあります.当研究室では,様々な観点での文章の構成を「文章構造」としてとらえ,計算機により文章構造を自動的に解析する手法について研究しています.この文章構造を踏まえて,作文指導(補助)とか,小論文の自動採点とかの国語教育への応用や,物語の理解と音声合成を組み合わせて自動朗読システムの構築を研究対象としています.また,音楽も記号(音符)の並びが様々な「意味」を伝達するという点で文章と共通点があり,研究対象としております.


長尾研究室

キーワード:知能情報処理,知的画像処理,知能ロボティクス,感覚知覚情報処理,進化計算法,進化経済学

Photo of Nagao Lab.
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YNU人工知能研究拠点長の長尾教授の指導の下,深層学習の次の人工知能技術である「説明できるAI(XAI:eXplainable AI)」とその産業応用を進めています.経済産業省NEDO「人と共に進化する次世代人工知能に関する技術開発事業」に長尾教授が研究開発代表者を務める研究テーマが採択され,今後5年間,下図に示す人と機械が互いの知能を高め合う進化的機械知能の研究開発とその社会実装を行います:   プレスリリース

最初の産業応用として,血液中に約2,500種存在するマイクロRNAで「がん」のリスクとその将来変動を予測し,大病にならずに済む近未来社会の実現に貢献します.本プロジェクトは本学の「新型コロナウィルスに係る研究事例」としても認定されています:   紹介ページ


松本研究室

キーワード:情報セキュリティ,暗号アルゴリズム,セキュリティプロトコル,情報利用管理,バイオメトリクス,耐タンパー技術

Photo of Matsumoto Lab.
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サイバー世界とフィジカル世界に跨るサイバーフィジカルセキュリティに係る未解決の課題を見出し、挑戦しています。

  • 情報・物理セキュリティ技術の革新:センサに係る計測セキュリティ技術、高機能暗号実装技術、自動車の内部ネットワークと外部通信のセキュリティを強化する技術、セーフティ(安全性)とセキュリティを両立する技術、セキュリティ保証の研究
  • ソフトウェア・ネットワークセキュリティ技術の革新:サイバー攻撃の早期検知、動向把握、攻撃コード・マルウェアの解析、機能の不当な改変や秘密データの不当な読出しに強いソフトウェア(耐タンパーソフトウェア)の作成技術等の研究
  • 端末・ハードウェア・人のセキュリティ技術の革新:IoTを支える高機能暗号ハードウェア実装技術、末端ノード向け公開鍵暗号を持つ信頼の基点たるセキュア暗号ユニット(SCU)、デバイスの耐タンパー性・耐クローン性強化、ナノ人工物メトリクス、バイオメトリクス等の研究

森研究室

キーワード:ディジタルドキュメント処理,情報検索,情報抽出,自然言語処理,自然言語インタフェース

Photo of Mori Lab.
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計算機・ネットワーク技術の発展に伴い,オンラインニュースからSNSまで膨大な量の文書が入手可能となる一方で,私たちが今必要とする情報に辿りつくことを難しくしています.本研究室は,これを改善するために,情報検索,情報抽出,自然言語処理などを基礎とした,ディジタルドキュメントに対する高度情報アクセス技術の研究を行っています.例えば,高度質問応答(QA)技術の研究もその一つです.近年,AIスピーカ等の登場により,簡単な言葉による質問や命令で機械を動かし,必要な情報を得ることが一般家庭にも浸透しつつあります.しかし,人の発する質問は通常はより複雑で,背景説明があったり,複数情報を関連づけた答を要求したりしますので,これに対応可能な高度QA技術が必要です.高度QAのグランドチャレンジとして,大学入試問題を解くシステムを開発する「ロボットは東大に入れるか」(東ロボ)プロジェクトなどがあります.我々はその中で世界史の入試問題に自動解答するシステムについて研究しています.


富井研究室

キーワード:データ工学,マルチメディアデータベース,データベース高度応用

Photo of Tomii Lab.
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交通,医療,文化財など,どんな応用分野においても,その分野のエキスパートが持つ知見をデータによって定量的に説明するデータサイエンスがますます重要になっています.近年ではスマートフォンなどの携帯データ端末や,モノのインターネット化(Internet of Things: IoT)の普及により,多種多様なデータを得られるようになりました.当研究室では,データを統合的に管理してエキスパートの知見を再現することを目的としたデータベース技術の応用研究に取り組んでいます.たとえばスマートグリッド技術に着目したとき,電気自動車(EV)はエネルギーの時空間的な移動だけでなく,不安定な再生可能エネルギーの有効活用に寄与できるという新たな役割を担います.自動車の日常的な移動記録データを蓄積・管理するデータベースによって,未来のスマートグリッド社会のありかたを定量的に予測することが可能になります.


藤井研究室

キーワード:理論言語学,ことばの認知科学

Photo of Fujii Lab.

本研究室は,自然言語の文法や意味,そしてその獲得を研究対象としています.主たる関心は,文法面においては,主に日本語の記述・理論的な研究,およびその結果を行動学的に検証する実験研究から,子供が親から受け取る発話の電子コーパスを利用したコーパス研究,さらに現実のコーパスが与えられたとき,子供が文法の仮説空間からどのように正しい仮説を選ぶのかという文法獲得の研究を行っています.意味的側面については,推論の研究に取り組んでおり,特に日本人英語学習者を対象にした第2言語獲得研究を進めています.写真は,真偽判断タスクで用いる実験素材です.被験者はこのような絵で示されるお話を聞いて,実験者から提示される英文(この絵の場合は The girl ate some of the tomatoes)の適切さを判定します.本研究室メンバーは様々な方法論を用いながら,人間言語の知識の多様な側面にアプローチし,人間の言語知識の本性とその成り立ちに迫ろうとしています.


吉岡研究室

キーワード:情報システムセキュリティ,ネットワークセキュリティ,マルウェア対策

Photo of Yoshioka Lab.
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当研究室では,サイバー攻撃の実観測,分析に基づき,対策を導出する研究を行っています.インターネット上では様々なサイバー攻撃が発生し,またそれらの攻撃に狙われるシステムの脆弱性が存在しています.おとりのシステムである「ハニーポット」によりサイバー攻撃を惹きつけ詳細に観測する受動的観測や,攻撃の対象となる脆弱なシステムを探索する能動的観測により,これらの状況を把握し,独自の分析により,そのメカニズムを明らかにすることで,効果的な対策を導出します.このアプローチにより,これまでIoT(Internet of Things:モノのインターネット)におけるサイバー攻撃やマルウェア感染の蔓延,超大規模サービス妨害攻撃の観測,分析を行い,その観測結果や分析結果を多数の公的機関,民間企業,研究コミュニティに提供しています.


白川研究室

キーワード:知能情報処理,人工知能,進化計算,機械学習,画像処理・認識

Photo of Shirakawa Lab.
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本研究室は,コンピュータの知能化・高度化を目指して,機械学習やブラックボックス最適化のアルゴリズム開発と応用などの研究を行っています.機械学習や深層学習(ディープラーニング)は近年目覚しい発展を遂げていますが,その性能を最大限に引き出すためには手法やパラメータを適切に選択する必要があり,実際の利用場面では試行錯誤や専門知識が必要不可欠です.このことは機械学習を様々な分野に応用していく上での大きな障壁になっています.我々は,この障壁を取り去ることを目標に機械学習の自動化技術に取り組んでいます.最近の代表的な業績は,深層学習で使用されるニューラルネットワークの構造最適化に関するもので,深層学習における知識表現のネットワークを自動設計する技術の開発や,その効率化を行っています.また,機械学習や最適化技術をコアとして,船舶,バイオ,医療といった異分野との融合研究,産学連携研究も積極的に実施しています.