研究テーマ
人工生命・人工知能・ディープラーニングを道具として、スポーツ、動物園、医療、音楽など多岐にわたる分野に取り組んでいます。
主な研究テーマ 
AI がカーリングの戦術を考える›
世界大会の試合データ分析による戦術支援と、デジタルカーリングで戦うAI「じりつくん」の開発。
ボルダリングを AI が評価する›
半教師あり学習とホールド情報を活用し、オクルージョンに強いクライマーの姿勢推定を実現。
AIに悩ませる異常検知›
正常な肺音だけを学習したAIで異常音を検出。ノイズと区別する独自アルゴリズムも開発。
AI が音楽理論を理解する›
移調を取り入れた自己教師あり学習で、AIがキーとコードの情報を分けて理解するように誘導。
AIで動物の健康管理をする›
円山動物園のアジア象の映像から、位置追跡と行動分類を自動で行い日々の活動を記録。
絶滅危惧種の発情期を捉えろ›
九十九島動植物園のツシマヤマネコを対象に、発情期特有の行動をAIで自動判別。
鳥は歌まねで名曲を作り出す›
鳥の歌まねをモデル化し、敵対的・協調的な学習から生まれるさえずりの複雑性をGANsで調べる。
水族館の水を綺麗に保つ›
定点カメラ画像の深層学習で水族館の水の透明度を自動判定し、水の交換時期を見極める。
動いたときの景色を予測する›
自分の動きに応じて見える景色を予測する深層学習モデルで、空間認知の成り立ちを探る。
普段と異なる異常の兆候を知る›
普段の行動データから学習したモデルで、いつもと異なる異常の兆候をいち早く検知する。
AI も錯視を起こす›
色の恒常性を学習したニューラルネットワークで「ドレスの色の錯視」を再現。
他人の心を読む›
重ね合わせ機構をもつ深層学習モデルで、他者の立場に立った行動シミュレーションを実現。
