JST Top ASPIREプロジェクト CV/AI応用のためのディープセンシングによる センシングと解析の同時最適化

本研究は、従来の深層学習が行なってきたデジタル層でのモデル最適化のみならずセンシングハードウェアのパラメータや設計を含んだパイプライン全体を最適化するディープセンシングの枠組みの一般化と、あらゆるコンピュータビジョン(CV)や人工知能(AI)アプリケーションによる実証を目的とする。具体的には、日本側および米国、カナダの3カ国におけるコンピュテーショナルフォトグラフィ(CP)およびCVの専門家によるチーム研究により、様々な画像認識や推定タスクにおいて最適な画像センシング手法を学習によって獲得することで、通常のカメラに対して著しい性能向上を実現する。3カ国を跨いだ国際的なチーム研究を通して、このハードウェアとソフトウェアの同時最適化を行うディープセンシングの枠組みの深化と研究領域への一般化、およびあらゆるCV/AIアプリケーションへの広い適用を実現する。また、頭脳循環の促進のために、若手人材を中心とした国際共同研究やワークショップなどの国際活動を通して、次世代の若手研究者の国際ネットワークの形成を支援する。

長原一
長原一
教授

コンピューテーショナルフォトグラフィ、コンピュータビジョンを専門とし実世界センシングや情報処理技術、画像認識技術の研究を行う。さらに、画像センシングにとどまらず様々なセンサに拡張したコンピュテーショナルセンシング手法の開発や高次元で冗長な実世界ビッグデータから意味のある情報を計測するスパースセンシングへの転換を目指す。

中島悠太
中島悠太
教授

コンピュータビジョン・パターン認識などの研究。ディープニューラルネットワークなどを用いた画像・映像の認識・理解を主に、自然言語処理を援用した応用研究などに従事。

早志英朗
早志英朗
准教授

深層学習やベイズ推定を基盤とした機械学習アルゴリズムの開発を中心に、生体信号解析、医用画像処理などの応用研究に従事。

山藤浩明
山藤浩明
准教授