研究内容

基本方針

最適化や機械学習など人工知能の要素技術と実システムへの応用に関する研究を行う

機械学習のセキュリティに関する研究

機械学習モデルの脆弱性を発見する回避攻撃方式や，回避攻撃からモデルを守る防御方式についての研究を行っています．
画像分類だけでなく，深度推定や音声認識，自然言語処理を扱う深層ニューラルネットワークなど，様々なモデルにおける
脆弱性を検証しています． さらに，投光型の攻撃など，物理的攻撃方式についても研究を行っています．

ブラックボックス最適化アルゴリズムに関する研究

進化計算と呼ばれる，生物の進化過程を模倣した最適化アルゴリズムについての研究を行っています．
アルゴリズムの考案や改良に加え，下記に示す様々な問題への応用や，自動車製造におけるロボット移動軌跡の
設計などの応用にも取り組んでいます．また，介護施設における勤務シフト作成に必要な制約条件の自動設計など，
最適化問題の定式化プロセスを対象とした研究も行っています．

2次元コードへの応用に関する研究

最適化や機械学習技術を応用し，2次元コードの高機能化に関する研究を行っています．
複雑に歪んでしまった2次元コードを復号する技術や，2次元コードとしての規格を遵守しつつ，
2次元コードに装飾性を持たせる技術，不正に複製された2次元コードを検出する技術などの開発を行っています．

コンピュータビジョン，画像処理への応用に関する研究

最適化や機械学習技術をコンピュータビジョン分野に応用する研究を行っています．
特に，符号化開口と呼ばれる特殊な絞りを設計する技術，符号化開口の新たな応用を模索する研究，
映像から人物の行動を解析する技術の開発などに取り組んでいます．

自然言語処理への応用に関する研究

日本語を扱う深層ニューラルネットワークの脆弱性を検証する技術の考案や，回文やアナグラム文の自動作成，
日本語点字翻訳方式など，機械学習と最適化を自然言語処理に応用する研究を行っています．

装飾デザインへの応用に関する研究

装飾2次元コードの生成方式や，平面充填可能図形（タイル図形）の生成方式など，最適化を装飾デザインに
応用する研究に取り組んでいます．特に，対話型進化計算によりユーザの嗜好を反映した最適化方式の
開発について取り組んでいます．