概要

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  1. 独立成分分析(ICA)とブラインド信号分離処理(BSS)の研究
    |TAB|現実の世界からセンサーによって観測された信号は、いくつかの信号源を混ぜたままで収録されることが殆どである。どのようにしてこの観測混合信号のみを使って元の信号源に分離するかということが非常に重要な課題(いわゆる、カクテルパーティーの問題)である。これは、人間の脳のように情報を分離や抽出するので、コンピュータでの知能的信号処理の研究である。
  2. |TAB|
  3. 群知能と自然に起こされる人工知能による大局最適化と応用の研究
    |TAB|群知能は、例えば鳥や昆虫、菌、粒子の群れに見られるように、個体間の局所的な簡単なやり取りを通じて、集団として高度な動きを見せる現象を模倣した計算手法である。全体を統御する指導者は無く、平等な立場の個体の相互作用が全体を決めるボトムアップな方法となる。自然に起こされる人工知能とも言われる。
  4. |TAB|
  5. 不完全なデータから源信号の復元と形状イメージの再構成とその応用の研究
    |TAB|センサーで信号を感知する際に時間と位置の制約、ノイズの影響によって収録される信号データが不完全の場合にどのように源信号を回復するか、また、これらの制限のないのように信号の形状イメージとビューを再構成することは情報通信や医療、脳科学など分野の重要なテーマである。

講座・グループ

研究カテゴリー

活動分野
知能システム モデリング
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