研究チーム : 研究チーム : 人工知能研究センター : 産総研 AIST

産総研は我が国最大級の公的研究機関として、産学官連携によるオープンイノベーションハブ機能を果たしています。

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知識情報研究チーム


中田 亨
チーム長
データに内包される意味を理解し、知識を抽出する技術を研究しています。文章形式のデータのみならず様々な形式のデータを分析し、その中に記述されている出来事の因果関係や、登場する言葉の概念構造、情報の鮮度と客観性、情報間の矛盾などを、人工知能が認識し、データベース化する技術です。これにより、単なる言葉による検索から、意味による検索が可能になり、人工知能は知識をより深く取り扱えるようになります。

確率モデリング研究チーム


本村 陽一
チーム長
様々なデバイスから得られる実世界の大規模データ(ビッグデータ)と、人が持つ知識の両方を融合し、高度なタスクを実行する人工知能を学習させる確率モデリング技術を開発します。それによってビッグデータの活用場面を大きく広げ、従来の情報処理を知的で高度なものにすることで様々な産業の生産性と付加価値を向上します。

脳型人工知能研究チーム


中田 秀基
チーム長
大脳皮質に関する神経科学的知見をヒントにした BESOM と呼ぶ機械学習アルゴリズムの実用化を目指しています。 BESOM は複数の機械学習技術 (ベイジアンネット、自己組織化マップ、独立成分分析など)を組み合わせたもので、 計算機上での効率的実行に適した有望な技術です。これを用いることで、視覚野、言語野、運動野などの様々な領野の機能を人工的に再現し、従来の情報処理技術にはない機能・性能を達成することを目指します。

機械学習研究チーム


瀬々 潤
チーム長
機械学習技術によって、データから変数間の関係や変数の重要性を学習したり、隠れた重要な変数(要因)を発見したりすることは、現在の人工知能に不可欠です。それによって、データの分類、識別、予測、補間等が可能になります。機械学習研究チームでは、ベイジアンモデリング、カーネル法、deep learning などの先端的な機械学習技術の理論基盤、アルゴリズムの研究開発から、リモートセンシングデータ、医療データ、経済データ、ロボットの感覚・運動データ等の実データへの応用まで幅広く研究を行います。さらに、他のチームとの連携を通じて、人間との親和性の高い人工知能の実現に貢献します。

人工知能クラウド研究チーム


小川 宏高
チーム長
実世界から取得される多種多様大量のデータ(ビッグデータ)を対象とした高度かつ高性能なデータ処理技術の確立と、これを基盤として、人工知能技術の容易かつ迅速な適用を可能にする次世代人工知能フレームワークの実現を目指しています。これらの実現により、ビッグデータと先進的な人工知能技術を活用した新しい応用サービスの創出を促進します。

人工知能応用研究チーム


村川 正宏
チーム長
人工知能応用研究チームでは、社会課題を解決することを目的とした人工知能技術の活用方法について研究を行っています。機械学習に基づく画像解析や音響データ解析による異常検知などをコア技術とし、社会インフラ診断および医療診断・ヘルスケア支援に資する技術の実用化に向けて主に活動しています。取り組む課題それぞれの事業者と密接に連携し、PDCAサイクルを短期間に回していくことで、早期の橋渡しを目指すとともに、人工知能技術を実社会で活用するために必要なノウハウや知見を蓄積し、共通部分を抽出することで横展開のフレームワーク化に貢献します。

サービスインテリジェンス研究チーム


西村 拓一
チーム長
人々が主体的・共創的にインテリジェンス(観察、判断、行動力)を高める方法論とそれを効率的に実現する人工知能技術を研究しています。そのためには、モノだけでなく人々の活動とその意味、感情、知識を「コト」としてデータベース化、モデル化し、新たなコトとモノを設計することを支援する技術が必要となります。そこで、具体的に介護、看護、健康増進、保育、教育、理美容などの現場に知識工学、設計工学、データ工学、認知科学、バイオメカニクスなどを適用し、横展開可能な技術を開発しています。これにより、サービス現場のインテリジェンスを高め、究極の個別対応サービスが効率的に創出される社会を目指します。

計算社会知能研究チーム


野田 五十樹
チーム長
情報システムにより高度化した現代の都市のサービスは、単にエネルギー的な効率だけでなく、人と人・人とサービスの相互作用を取り入れたシステム設計が望まれます。本チームでは、その設計を工学的に支援するため、人々の振る舞いを継続的にセンシングする技術と、人を系に組み込んだシミュレーション手法を組み合わせ、サービス導入・改変の影響を都市規模で予見することを目指します。

地理情報科学研究チーム


中村 良介
チーム長
あらゆる情報は、「いつ」「どこで」という時空間情報にタグ付けされています。こうした多種多様かつ膨大な地理空間情報を知的に処理できる基盤を開発し、科学研究だけでなく環境管理・資源開発・防災といった具体的な応用に結びつけます。直近の課題は、宇宙から地球・惑星を観測する衛星群をセンサーネットとみなし、そこから得られる画像や測位データを即時・全量処理できる人工知能フレームワークの構築です。

生活知能研究チーム


西田 佳史
チーム長
生活知能研究チームでは、多様な生活機能変化者に適合した安全な生活、自立した生活、高度な社会参加のある生活の実現といった社会的インパクトのある具体的課題をいくつか設定し、 IoT 技術、画像処理技術、 生活データベース技術、 ロボット技術 などの技術を垂直統合する研究を推進することで、人工知能技術創出と社会インパクトの相乗効果を狙う。また、地域生活が営まれる現実のコミュニティや産業界と連携することで、大規模生活データからニューノーマル化した生活課題をいち早く見つけ、そのソリューションを開発可能にする「生活知識循環エコシステム」の創造も長期的な狙いとする。

オーミクス情報研究チーム


光山 統泰
チーム長
ライフサイエンスにて生産される大量のオーミクス情報から有用な知識を 抽出するための情報解析技術および人工知能技術の開発を行う。具体的には、ゲ ノムおよびエピゲノム情報解析技術、遺伝子ネットワーク解析技術、タンパク質 立体構造シミュレーション技術などの開発を行う。

インテリジェントバイオインフォマティクス研究チーム


富井 健太郎
チーム長
ゲノム情報をはじめとする多様で膨大な生命情報に関するデータから生体分子に関する知識発見を行うためのバイオインフォマティクス技術の開発を行う。また開発技術を利用した疾病因子の推定や生体分子の機能解析などを行い、創薬などへの応用を目指す。