情報ネットワーク研究室では、情報処理システムとネットワークを融合した研究 課題に取り組み、新たなネットワークサービスの実現を目指します。
携帯電話サービス、Web会議、ネットワークゲーム、農業、交通など様々な IoT（Internet of Things)アプリケーション等のネットワークサービスは、ネッ トワークを介して提供され、ネットワークを介して情報処理されます。コン ピュータ間を接続するネットワーク、ユーザとコンピュータをつなぐネットワー クは、広い意味で情報処理システムの一部と言えます。
また、ネットワークサービスでは、大容量で低遅延な操作を実現する快適性、場 所を選ばず利用できる利便性、セキュリティリスクを気にせず利用できる安全性 は、様々なサービスに共通に求められる要件です。
コンピュータは高性能化し、ネットワークも高速化する時代に、情報ネットワー ク研究室では、ネットワークを情報処理システムの一部と捉えて、これらの快適 性、利便性、安全性を実現するための情報処理システムの研究課題に取り組みます。

ネットワーク分散処理アーキテクチャ

ネットワークを介して提供されるサービスの１つの課題は遅延です。ネットワー クゲームなどでも、アプリケーションが動いている情報処理システムからの距離 によって、遅延差による不公平が生じます。例えば、東京のサーバでアプリケー ションが動いている場合、東京のユーザと沖縄のユーザでは、遅延の観点で沖縄 のユーザが不利となります。これらの不公平性をなくすような情報処理システム は、ネットワーク内の情報処理システムの配置、アプリケーションの処理方法な ど全ユーザの遅延を最小にし、かつ、遅延を公平にするような仕組みが必要とな ります。ネットワーク分散処理システムの研究テーマでは、様々な利用シーンを 想定し、広域ネットワークを介して提供されるサービスの低遅延化と遅延公平制 御を実現する研究課題を扱います。

ネットワークサービス処理システム

現在のネットワークは携帯電話サービスを提供する移動体ネットワーク、自宅の Internet回線を提供する固定ネットワーク、アプリケーションが動作するクラウ ドと独立に運用管理されています。ユーザ端末もスマートフォンにアプリを入 れ、自宅のパソコンにもアプリを入れ、データもそれぞれの端末に保存されてい ます。例えば、スマートフォンで動作させていたゲームやWeb会議を自宅のパソ コンでストレスなく継続したり、パソコンやスマートフォンを買い替えても、 まったく同じ環境が即座に再現できる環境の実現には多くの課題があります。 ネットワークサービス処理システムの研究テーマでは、安心に利用できる安全性 や場所やデバイスを選ばず利用できる利便性を備え、このような環境を実現する ネットワークサービス処理システムの認証方式、データ配備法、ネットワーク アーキテクチャなどの研究課題を扱います。

超低遅延光ネットワーク

大容量で低遅延なネットワーク環境のためには、ネットワークの作り方自体を変 えていく必要があります。現在のネットワークは、大まかには情報を宛先毎に振 り分けるスイッチングシステムと情報を遠くに伝達するための伝送システムで、 情報伝達機能を実現しています。スイッチングシステムは、細かい粒度で宛先を 選択できる一方で、情報をバッファリングするため遅延を増大する要因にもなり えます。大容量で低遅延なネットワーク実現の１つのアプローチは、遅延を増大 する要因になりえるスイッチングシステムを利用せずにフルメッシュで接続する ネットワークを構成することです。ただし、単純なフルメッシュ構成では、接続 可能な拠点数に制限が出たり、細かい粒度の宛先選択ができなかったりと課題が あります。超低遅延光ネットワークの研究テーマでは、これらの課題を解決する 階層化ネットワークや、少ない波長数を効率的に利用する光波長ネットワーク構 成法などの研究課題を扱います。

私たちの研究室では、情報セキュリティ、特に公開鍵暗号技術と暗号プロトコルの研究開発を行っています。現代の暗号技術は、素因数分解問題や離散対数問題などの計算困難問題に基づいて安全性を証明できるように設計されています。このため、どうやって安全性を証明するかという理論的な解析が必要となります。一方で暗号技術は、安全に通信を行うために必須の技術であり、実際に使われることを考えた実用性も重要になります。これらの観点を踏まえて、下記のテーマについて研究開発を行います。

耐量子計算機暗号技術の研究開発

現在使われている公開鍵暗号技術は量子計算機が実用化されると解読されてしまい使用できなくなります。このため、量子計算機でも解読できない耐量子計算機暗号技術の研究が始まっています。耐量子計算機暗号技術特に同種写像暗号とその応用について研究開発を行います。

高機能暗号技術と楕円曲線やペアリングの研究開発

匿名で電子署名を行える匿名署名などの高機能署名、暗号文から平文の関数値を計算することができる関数暗号、秘密を保持したまま計算が行える秘匿計算などの、高機能暗号技術の研究開発を行います。また、その基礎となる楕円曲線やペアリングの研究開発を行います。

実用的な暗号プロトコルの研究開発

インターネットで広く用いられている鍵交換プロトコルTLSや、ビットコインなどで用いられている分散台帳技術ブロックチェーンなど、実際に使われている暗号技術について、安全性の評価や、それらを用いた応用プロトコルの研究開発を行います。
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現代社会や産業で要求される計算処理は多岐に渡り、アルゴリズムの工夫なしには処理時間が指数爆発を起こしたり、劣悪な処理結果が生じるケースが多く、このような場面でのソフトウエア開発はアルゴリズム開発にほぼ等しいとまで言われている。そこで、離散構造解析・アルゴリズム理論・計算量論理論・数理計画法等を駆使し、種々の問題に対して高効率／高精度なアルゴリズムの開発を目指す。

新しいアルゴリズムやモデルの設計／開発

生産／配送計画、スケジューリング、VLSI 設計、最適ルーチングなどに現れる重要な組合せ最適化問題（典型的にはグラフ・ネットワークや集合の問題ととらえる）を主な対象として、新しいアルゴリズムや数理モデル化を考案／設計する。提案するアルゴリズムやモデルの正当性や有効性を示すため、理論的解析あるいは計算機実験による性能評価を行う。

アルゴリズムの設計手法の開発

組合せ最適化問題を解くアルゴリズムの動力源となる、最適化の原理やメカニズムについて研究する。テーマ１と比べ、よりメタな考察が必要となる。例として、線形計画の双対定理・相補性定理に基づく設計技法があげられる。

オンライン／ストリーム最適化

オンラインアルゴリズムとは、入力情報が時系列に沿って与えられる（すなわち、将来の情報が分からない）中で逐次処理するもので、省電力制御、ロジスティクスから金融工学に至るまで、極めて幅広い応用がある。更に今日的大規模データ処理においては、入力系列データを蓄えることなく処理するストリームアルゴリズムの獲得が重要である。

2003 年度に実施された高等学校学習指導要領では、教科「情報」が新設され、必修科目としてすべての高校生が情報教育を受けることになりました。また、中学校では技術・家庭科の「情報とコンピュータ」単元が必修となり、小学校でも総合的な学習の時間や各教科でコンピュータを用いた授業や情報教育が行なわれています。情報教育の重要性があらゆる学校教育において共通に理解され、教科の枠を超えて、情報教育の目標である情報活用能力の育成に力がそそがれています。わたくしも、地域の小中学校と共同して、新しい情報教育のあり方について、実践的な研究を行なっています。主な研究テーマとしては、

初等中等教育における情報教育

下図は、学校図書館のための図書教育支援システムです。このシステムの一部は、豊橋市内の全小中学校に導入されています。

語学教育におけるコンピュータ利用

地域における生涯学習としてのサイエンスカフェ

などがあります。
学生指導にあたっては、学生自身が卒業研究・修士論文テーマを決めることを第一にしています。研究テーマを決めることが一番つらく、一番おもしろいのです。すなわち、研究の醍醐味なのです。教官が研究テーマを与えるような愚は犯さない、と肝に銘じています。

本研究室では、並列計算機と分子シミュレーション手法を用い、DNA、タンパク質などの生体高分子の物理化学特性を解析しています。最終目標は、DNA に書き込まれた人間の遺伝情報が、どのように RNA に転写され、人間の生命活動に結びついているかを電子レベルで明らかにすることです。以下に、現在進めている主な研究テーマを紹介します。

遺伝情報の転写機構を制御するタンパク質と DNA 間の特異的相互作用の解析

DNA 遺伝情報の転写機構の解明

ガン転移抑制剤の電子状態解析、ガン転移機構モデルの提案

新規ガン転移抑制剤の提案

DNA 類似の人工核酸から成る 2 重鎖中の電荷移動機構の解析

DNAチップに代わる新規バイオチップの提案

DNA、カーボンナノチューブなど鎖状高分子中の電荷移動機構の解析

電気伝導特性に優れたナノワイヤーの提案

燃料電池の電極表面でのアンモニアの酸化反応機構の解析

発電効率に優れた電極材の提案

薬物異物受容体タンパク質とダイオキシンとの特異的相互作用の解析

ダイオキシンの毒性発現機構の解明

疾病に関与する金属プロテアーゼと阻害剤間の特異的相互作用の解析

高血圧などの疾病に対する阻害剤の提案

計算機システム性能工学研究室では、スーパーコンピュータからモバイル機器・組み込み機器に至るまであらゆる計算機システムを対象に計算性能を科学的に分析・推定・改善していく手法の研究開発を行っていきます。今後期待される人工知能社会を実現する上で計算機の性能不足問題は大きな課題となっています。近年の人工知能技術の中核をなす深層学習処理においても現状のCPU/GPU 技術だけでは性能がまだまだ足りないことにもみられるように、高性能で高効率な計算機システムを実現する技術は自動運転や知的ロボットなどの新しい応用に向けて鍵（Enabler）となる技術として高い期待を集めています。このような背景において、性能不足の問題を解決する糸口はソフトウェアのメモリ参照局所性を的確にハードウェアの特性にカスタマイズすることとの着想の下、高性能計算、プログラミング、ソフトウェア、アーキテクチャ、ハードウェア設計といった関連分野の英知を結集し、(1) メモリシステムを中心としたカスタム化やコデザイン、(2) システムレベルでの性能品質の科学的モデリング、(3) 数理最適化や深層学習によるカスタマイズの自動化についての研究を行い、人工知能特化型の計算機システムの開発や計算機数理科学分野の命題である未来のコンピュータの処理原理の探求を目指します。

多くの動作設定は、回路モデルによって簡便に記述することができます。入力が与えられると、回路はそれをある種の情報に変換し、それをある規則に従って処理し、最終的に変換して出力を生成します。しかし、このような回路が内部でどのように情報を表現し、処理するのかについては、古典的な情報理論では十分な説明ができず、量子論に頼らざるを得ないのであります。私たちは、そのような量子情報理論の研究を行っています。

量子通信・情報検索

研究テーマは、量子通信や情報検索問題、例えば量子ビットの読み出しにおける誤差やエネルギーの最小化などです。量子仮説検定、量子チャンネルの有用性、量子アンサン
ブルのゲスワーク、ユニタリーデバイスの量子読み出しといったシングルショットの場合だけでなく、量子チャンネル容量、量子アンサンブルのアクセス可能情報、量子測定の情報量といった漸近領域についても研究を行っています。

量子回路特性評価

デバイスに依存しないテストやデータドリブン型推論など、入出力相関にのみ基づく機械学習的アプローチで量子回路を特徴付ける問題を調査し、例えば量子コンピューターの
信頼性の高いキャリブレーションに応用します。量子回路のシミュレーションの可能性の基準の導出と合わせて、量子回路の資源理論をデバイスに依存しない形で定式化することを目指しています。

高次量子回路

私たちは、量子「combs」つまり、他の回路を入出力とする量子回路を研究しています。例えば、古典的なプログラミング言語の「if-then」に相当する量子回路を制御する可能性の問題を、量子計算のアルゴリズムの実装のために研究しています。

目に見えないほど小さな分子が関わる現象を解き明かすことはとても難しいことですが、それ故にとても挑戦しがいのある研究テーマがたくさんあります。計算化学研究室では、そんな未解明で面白い分子の科学を探求するため、物理、化学、生物、そして数学といった自然科学の実験や理論に基づいて、数理科学や最新の情報技術を応用したシミュレーション技術の研究開発を行っています。

例えば、医薬品の探索、生命現象の解明、あるいはナノ材料の物性を高精度に再現するために、計算化学やバイオインフォマティクスを駆使した分子シミュレーションのアプリケーション・ソフトウェア（CONFLEX）や、その結果の解析や三次元可視化を支援するためのソフトウェア（BARISTA）など、様々な研究支援システムの開発に取り組んでいます。

最近では、スーパーコンピュータやクラウド・コンピューティングに適した大規模分散処理技術を導入することによって超高速分子シミュレーションを実現し、インフルエンザ、癌、アルツハイマー病などの新治療医薬や、燃料電池や３D ディスプレーなどの未来技術に要求される新しい機能性材料などの研究開発にもチャレンジしています。

分散システムは、ネットワークで接続された複数のノードから構成され、ノード同士がお互いに通信し協調することで、一つのタスクをこなします。分散システムには多くのノードが存在することから、一部のノードの故障は避けられません。また，ネットワークの通信遅延から最新の情報を得られないこともあります。私たちが日常で利用する多くの情報サービスは分散システムとして構築されていますが、システムの実現にはこのような難しさがあります。分散システム研究室では、様々なアプリケーションを対象に、これらの問題を解決できる効率の良い分散システムの実現を目指します。

Byzantine Fault Tolerance

分散システムを構成するノードが故障すると、予期しない動作をすることがあります。また、悪意ある攻撃者にノードが乗っ取られた場合には、全体の処理を破綻させるように他のノードを妨害するかもしれません。このような振る舞いは、分散システムの分野ではビザンチン故障としてモデル化されます。Byzantine Fault Toleranceは、たとえ一部のノードがビザンチン故障しても、分散システム全体は故障の影響を受けずにサービス提供を継続できるレプリケーション技術として知られ、ブロックチェーン（分散台帳）や分散データベースのコア技術として広く利用されています。本研究室では、パブリッククラウドを活用し、世界を跨いで構成される地理的分散Byzantine Fault Toleranceの実用化を目指して、コンセンサスアルゴリズムを始めとする様々な技術の研究開発に取り組んでいます。

機械学習によるネットワーク侵入検知システム

ネットワークを経由したサーバへの不正侵入攻撃は年々増加しています。そのような攻撃を検知・遮断するための仕組みとして、ネットワーク型侵入検知システム（NIDS）が広く使われています。ところが多くのシステムはパターンファイルによって攻撃を検知するため、新しい種類の攻撃には対応できません。この問題を解決するため、機械学習を利用した侵入検知システムの研究が進んでいます。本研究室では、機械学習を利用した侵入検知システムを実現するための分散処理フレームワークMLNIDSを提案しました。このフレームワークの実用性について、検知率や処理性能、長期運用の安定性など、様々な観点から検証・改善していきます。

自律移動ロボットの協調動作の理論的解析

新しい分散システムの実現形態として、自律的に環境を移動して情報収集する移動ロボットが注目を集めています。個々の自律移動ロボットは周囲にいるロボットの位置が分かるなどの限られた機能しか持ちませんが、複数のロボットがそれぞれ集めた情報を持ち寄って協調することで、高度なタスクを達成できます。本研究室では、理論計算機科学の観点から、タスクを達成するために必要となるロボットの機能や時間複雑度を明らかにすることを目指します。ロボットのモデルは、メモリや通信機能の有無や、フィールドの定義（連続・離散平面）などの違いから、様々なバリエーションがあります。

ネットワークに流れる情報が膨大になり、これらを有効に活用することで、より便利な社会が実現できます。その実現のために、ネットワーク上にあるデータを研究対象に、数理統計処理のアプローチによって、応用システムを構築することに関する研究を行っています。情報検索、自然言語処理、教育支援システム、データマイニング、ウェブ工学、ネットワーク管理などの多様な技術研究に携わるほか、民間企業との共同研究も積極的に実施しており、研究成果の一部は製品に導入されています。

ネットワーク時代の教育支援システム

リアルタイムな画像処理を組み合わせることにより、遠隔地からも効果的に教育を受けられることのできるシステムを構築しています。例えば、映像に映る講師の像を半透明化することで、講師が黒板に重なってノートが取りづらくなるという問題を解決しました。

情報検索システムを支える自然言語処理

現在の情報検索システム、特に企業内で利用されるドキュメント検索システムには、重要な語句（キーワード）を抽出する機能が欠かせません。検索対象となるテキスト（ドキュメント）を統計処理することで、自動的に重要な語句を抽出するアルゴリズムを研究しています。この研究は民間企業と共同で行っており、成果の一部は製品に導入されました。

ソーシャルメディアの大規模データ活用

様々な情報が投稿されているソーシャルメディア（Twitter）に関して、世界中の位置情報付きツイートとリツイートをほぼ全て収集するシステムを構築し、これらを含む大規模なデータを活用する研究を行っています。例えば、投稿されたテキストから、投稿位置を高精度に特定する手法を開発しました。

音声認識

講義音声の書き起こしや、スマートフォンの操作など、音声認識は非常に有望な研究領域です。我々は、HMM や DNN を用いた人の声のモデル（音響モデル）の改良による音声認識性能の改善を行っています。また、統計的言語モデルの改良も行っています。

フレンドリーな音声対話インタフェース

はじめて音声対話を使う人にとって、システムは不自然に感じられます。それは人の発話とシステムの発話の「間」が長すぎ、システムはホントに動いてるの？と思わせてしまうからです。こうして、システムの使い心地は低下します。そこで、対話の中でのタイミングや声の高さの変化に注目します。我々の音声対話システムは、相手の発話を考慮して話します。人が話すとき、相手と声の高さを合わせますよね？
一方で、意味的な内容も考えて対話をします。こうして、頑健でかつ自然な応答をする対話システムを構築しています。

マルチモーダルインタフェース

音声で対話するとき、人はしばしば、指差しを使ったり、視線で情報を伝えたりします。そうした人対人のインタラクションを、人と機械との間でも実現しようと考えています。
自動運転車を操作することを考えてみましょう。どこへ行きたいのか、どこで曲がりたいのか。これを伝えるのに、声だけでは不自由です。実際に、自動運転車に声とジェスチャや視線を交えて意思を伝えるインタフェースを構築し、走行しています。

この研究室では、学内の各種情報システム（特に、情報メディア基盤センターに設置されている教育研究用情報システム）の検討・設計・運用に関わりながら、大規模応用情報システムの利用技術の研究を行っています。特に、人間にとって使いやすく、かつ、人間の知的活動を支援できるような技術についての研究開発に取り組んでいます。

講義スライドと講義音声を併用した講義コンテンツの自動要約と構造化

学生の理解力の大きな個人差に対応するには、個々の学生の理解力に応じたきめ細かな対応が必要性です。講義スライドと講義音声を組み合わせた e-Learning 教材は、そのための有効な手段として期待されていますが、講義音声は、重要な部分だけを選択的に視聴することが困難です。本研究では、この問題を解決するため、講義スライドと講義音声を併用した講義コンテンツの自動要約と構造化に取り組んでいます。特に、講義者自身の考え方を反映した要約を行うことを目標としています。

大規模応用情報システムの高信頼化技術

重要な情報システムは安定かつ頑健に動作することが重要です。しかし、大規模かつ複雑な情報システムを、安定かつ頑健に動作するように、限られた人的コスト・時間的コストの範囲内で設計することは大変に困難です。この問題を解決するため、情報システムの動作状況監視を高度化し、情報システムを高信頼化する方法を検討しています。

情報検索

大規模なデータから必要な情報を発見する知的活動支援技術の開発。特に、Web や新聞記事などのプレーンなテキストから、自然言語で入力した質問文の答えを抽出する技術であるオープンドメイン質問応答の研究を行っている。

機械翻訳

異なる言語を利用する文化圏とのコミュニケーションを支援する技術の開発。機械翻訳には種々の手法が提案されているが、中でも言語間で同内容の文の対応が付けられた対訳コーパスから翻訳の確率モデルを学習する統計的機械翻訳の研究を行っている。 また、機械翻訳を利用して、他言語で記述された情報源から回答を見つけ出す、言語横断質問応答の開発も行っている。

音声言語インターフェース

人間が使う言葉を用いて、人工物を制御したり対話を行う技術の開発。質問応答や機械翻訳など種々のアプリケーションに利用する言葉の特徴を捕えた言語モデルの研究や、音声認識技術を用いて人の思考を記録するライフログツールの開発を行っている。

多数のデータを例題として用い、その振る舞いを適応的に変化させる学習システムは、パターン認識、ロボット制御などに広く応用されています。本研究室では、学習システムの性能を統計学、情報理論の方法などにより解析する統計的学習理論と、その知見に基づいた学習システムの応用に関する研究を行います。

ベイズ推論に基づく学習法の解析と開発

ベイズ推論はデータからその背後にある生成過程を推測する方法として広く用いられています。ベイズ推論による学習法やそれを効率的に実現するための近似推論法の解析および開発を行います。

レート歪み理論（歪み有りデータ圧縮の理論）

レート歪み関数は、歪みを許して情報を圧縮するときに、許容する歪みの量に対し、どこまで情報を圧縮することができるかの限界を示すものです。実用的な学習アルゴリズムに用いられている歪み尺度や実際のデータ生成過程に近い情報源に対するレート歪み関数の評価を目指します。

ヒトの認知機能について心理物理学と認知神経科学の手法を用いて科学的な解明をめざしている。特に、環境の中で動き回る観察者としてのヒトの認知に着目し、自己運動の知覚や制御、身体知覚、他者の歩行知覚について、心理物理学実験に加えて、脳波や fMRI を用いた神経デコーディングを行っている。また、自動車の運転の認知特性については、基礎科学的研究から企業との共同研究による応用的側面までをカバーし、脳波で運転する脳機械インタフェースシステムの開発も行っている。これらの研究を通して、リアリティの科学的解明をめざしている。

私たちは普段何の苦労も感じることなく物を見て､ 理解し､ 行動しています。こうした ｢視覚｣ を支えている脳内機序の解明とともに､ 視覚科学に裏打ちされた視覚情報技術の開発を目指しています。

｢視覚を科学する｣ ～視知覚・認知現象に関わる脳内機序の解明

眼に映った映像から色や質感など外界の様々な情報を捉える ｢視覚機能｣ を理解するために､ 視覚心理物理実験や脳活動計測によって視覚機能の脳内機序の解明を目指しています。また､ 記憶､ 嗜好､ 情動など､ 認知科学的な問題にも取り組んでいます。〔テーマ例〕光沢感を支える視覚メカニズム､ ２色覚者の色名応答特性､ 色知覚と運動知覚の相互作用､ 不自然さ・理解度に関わる脳活動､ 脳活動からの情報理解度抽出､ 顔認知の脳内機序。

｢視覚を技術する｣ ～次世代視覚情報技術基盤の創出

視覚に関する基礎研究で得られた知見を ｢技術｣ として結晶させた視覚情報処理技術に関して取り組んでいます。例えば､ 人に見えない情報を捉え､ そこに含まれる情報を浮き彫りにする分光画像計測技術によって対象物の不可視情報を可視化する研究､人間の知覚に一致させる画像再現技術などの他､ 色弱模擬フィルタの開発を通じて視覚メディアユニバーサルデザインの普及にも貢献しています。
〔テーマ例〕判別フィルタリングによる近赤外分光分析､ 肌状態イ
メージング､ 食品品質の非破壊計測､ 広ダイナミックレンジシー
ン技術。

ヒトの認知行動や、脳活動を中心とした生体信号を計測・制御することにより、ヒトの認知処理に関わる神経ネットワークの解明の研究を進めています。また、得られた知見をブレインマシンインターフェース (BMI) やニューロマーケティングなどへの応用研究も行っています。「なぜ、こんな風に見えるんだろう ?」「なんで、こう考えてしまうんやろ ?」などなど、いろいろな自分に起こる「なぜ ?」を知るために、一緒にヒトを測りませんか?

研究室では、つぎのようなテーマで研究を行っています。

ヒトの感覚運動制御や柔軟で多様な認知機能を支える神経情報処理機構を理解する研究に取り組んでいます。研究を通して得られた知見をもとに神経科学の視点から身体教育やリハビリテーションを支援する技術開発に挑戦しています。

認知運動制御

認知運動を行う上で重要となる構成要素について神経科学の視点から理解します。具体的には，速さ-正確性トレードオフ，意思決定，予測誤差の特性を脳イメージング手法で記録した神経活動を用いてモデル化することで理解します。さらに，非侵襲脳刺激やニューロフィードバックを用いてその因果性を検証します。

学習・技能熟達

認知運動学習を支える脳神経基盤を理解する研究を行っています。学習と脳内ネットワークの関係性あるいは学習に寄与する脳神経系の興奮/抑制バランスについて理解します。また，音楽演奏家やアスリート等の技能熟達の背景にある脳内神経基盤を理解する研究にも取り組んでいます。

人工知能

近年，多生体データの解析や次元圧縮に人工知能技術が取り入れられています。私たちの研究室では，人工知能が導き出した行動特性に寄与する判断根拠を仮想的神経活動操作や生体信号操作等を駆使して検証する手法の開発について研究を進めています。

ヒトなどの生体は、優れた情報処理能力を持っている。我々が日常で何気なく行っている運動も、様々な感覚器を通して得られた複雑な外界の情報の中から運動に必要な情報を抽出し、それを基に適切に手足の動かし方を選択して制御するという情報処理プロセスによって実現されている。このような感覚情報の統合による認知（対象物認知など）や運動（手や腕の運動や対象物操作など）とその学習機能に焦点を絞り、計算論的神経科学の立場から、これらの高次情報処理機構の工学的な解明を目指す。

ヒト腕の随意運動の計算論的研究

３次元位置計測装置などにより、ヒトの到達把持運動や、書字運動、スポーツなどの運動軌道やそのときの生体信号などを様々な条件で計測し、実現された運動軌道や、運動学習に伴う軌道の変化を解析する。その結果を基に、運動制御の情報処理過程を、神経回路モデルなどを使って数理モデル化し、シミュレーションなどによってヒトのそれらの運動を再現することで、運動の生成原理、制御方式、学習機能などを明らかにする。

運動制御学習モデルの実ロボットへの応用

構築された運動学習に関する情報処理プロセスのモデルを、カメラなどのセンサを持つ実ロボットを用いて実環境で検証することにより、モデルの妥当性を確認すると同時に、環境に合った適切な運動を柔軟に実現する知能ロボットの開発を目指す。

人間・動物はすばらしい情報処理機能を持っているが、まだ解明されていない機能も多い。そこで、その機能の情報処理過程を解明し、人工的な情報処理で壁・困難な問題にぶつかったとき、生体情報処理の方法に学び打開策を検討する。人間・動物の情報処理機構を検討するためには、広範な学問領域の検討が必要である。そのため、生理学・心理学的な知見をよく吟味し、情報科学的アプローチをとりながら多視点から研究を進めていく。最終目標は人間・動物と同等か上回る機能を持つ人工物を作ることである。

知能情報処理

人間がうまく行える知能情報処理の実現を目指し、神経回路のモデルや柔軟な強化学習や自己組織化マップ等のソフトコンピューティング手法を提案する。

感覚情報処理モデル

人間がうまくできる視覚処理をモデル化し画像処理に応用したり、錯覚の処理機構を考えてモデリングすることにより人間がうまく行える知覚情報処理の機構を探求する。

心理物理学的手法を中心にさまざまな心理実験パラダイムを用いて、聴覚の知覚に関連する問題に取り組みます。 聴覚の初期過程の計算モデル化から音楽知覚認知に関する探索的研究まで、低次・高次の両方から聴覚の研究をカバーします。

聴覚初期過程の計算モデル化

音の知覚における聴覚末梢の機能を、計算モデルを通して明らかにします。周波数成分、波形の周期、ダイナミックレンジ等の音響信号の特徴が聴覚によってどのように知覚されているかを測定し、結果を計算モデルに反映させます。この計算モデルで予測される知覚現象を、次の知覚実験で検証します。

模擬難聴とその応用

聴覚の計算モデルを応用することで、聴覚機能の各ステップの劣化による信号の変化を音として出力、「難聴者として聴く」ことが可能になりつつあります。この模擬難聴システムを、言語聴覚士の教育や一般への情報提供に利用することを目指します。模擬難聴システムを使って音の評価をすることで、だれにでも聴きやすい明瞭な音声を合成するための手がかりを探します。

音楽のトレーニングによる知覚認知の変化

長い期間厳しい訓練を受けた音楽家を対象とすることで、音楽演奏の経験がヒトの視聴覚情報処理をどのように変えるかということを調べています。また、科学研究でひとまとめにされがちな「演奏家」の中の多様性も調査しています。

視覚に関する脳と心の仕組みを理解するために、ヒト心理実験ならびに動物（マウス・サル）のニューロン活動記録実験を行なっています。光刺激が神経信号に変換され行動に反映されるまでの広い現象を、色覚を手がかりに解き明かしていきます。

ニューロン活動から心を探る

視覚情報処理を知るためには、画像を見て考えているときの脳ニューロン活動を記録し、心と対応付けることが最も直接的な方法です。本研究室ではサルを対象とした電気生理実験を行っています。

神経生理測定手法の開発

神経細胞の形や働きをより良く知るためには、測定技術の開発が欠かせません。大型動物に適用可能なイメージングファイバーの開発、本学で開発された超高精細電極「豊橋プローブ」の実証実験を行なっています。革新的な計測技術で誰も見ることができなかった生体信号を可視化します。

視覚の個人差を知る…色覚異常サル

ヒト男性の数％に見られる２色覚者（色覚異常、色盲とも）は、色覚の理解に重要な手がかりを与えてくれました。本研究室では２色覚のサルという極めて希な動物サンプルを対象に、脳と心の仕組みを調べています。

ヒューマン・ロボットインタラクションの研究

子どもたちの手助けを引き出しながら結果としてゴミを拾い集めてしまう〈ゴミ箱ロボット〉、モジモジしながらティッシュを手渡そうとする〈アイ・ボーンズ〉、一緒に手をつないで歩く〈マコのて〉など、まわりを味方にしながら、一緒に合目的的な行為を組織する〈弱いロボット〉の研究を進めています。

関係論的なコミュニケーションの研究

言葉足らずな発話、非流暢な発話、〈もこもこ音〉などを手掛かりに、聞き手の積極的な解釈や手助けを引き出しながら、ロボットとの豊かなコミュニケーションを生み出す手法を探るとともに、人とロボットとがほぼ同一の身体を共有することで可能となる身体的・原初的なコミュニケーションの研究を進めています。

〈弱いロボット〉概念の社会実装にむけたアプローチ

他の世話をしながら自らも学んでしまうような学びの場のデザイン、他をケアしつつ、自らもケアされるような関係論的なケアの追求、お互いの〈弱さ〉を補いつつ、その〈強み〉を引き出しあうような人とロボットとの共生論の構築など、〈弱いロボット〉概念の社会実装にむけた研究を進めています。

「人間・環境と視覚的なメディアとの新たな関わりを考える」ことをミッションとし、ニューラル・ネットワーク等の人工知能（AI）の基盤技術を導入して、視覚的コンテンツを生成／編集／解析する新たな手法を探求しています。アニメーションやイラスト等のグラフィカルなメディア表現だけでなく、その現実世界への実体化、および新たな付加価値を創出する数理・解析モデルやアプリケーション等を幅広く研究しています。

機械学習に基づくモーションデータの識別と生成

人間の動きを 3 次元計測して得られるモーションキャプチャ・データに対して最先端の深層学習・パターン認識技術を導入し、３次元 CG による仮想人物（アバタ）のアニメーション演出技術、舞踏・スポーツ・技能訓練支援システム、および人物動作の識別・データ自動生成などの研究に取り組んでいます。

機械学習に基づく画像生成・編集・工芸への応用

インターネット上に溢れる大量のイラスト画像やフォント画像などのグラフィカルなコンテンツ、および自然画像などから最先端の機械学習を用いて特徴を捉え、それらの認知的な特性も解明しながら個々の画像に新たな情報や価値を創出する生成的な技術と、その高度な編集や工芸創作活動の支援などを研究しています。

画像メディア処理の照明技術への応用

カラー LED 照明は公共や生活の空間に新たな体験やコミュニケーション手段をもたらすメディアとしての価値創造が求められています。本テーマでは、画像データに基づく電飾イルミネーションの調光技術やカラー照明下のシーン解析技術などを研究し、先進的な画像処理技術に基づくオプティカル・メディアの創成を目指しています。

知能ロボットなどの、複雑な環境下で自律的に行動できる知能システムを研究しています。カメラや距離センサなどで環境を認識したり、状況に応じて臨機応変に行動を計画したりするための高度な情報処理が、知能システム実現のための鍵となります。

付き添いロボット・サービスロボット

周囲の人物や物体を認識し、自律的に移動できるロボットを開発しています。応用として、案内や付き添いを行うロボットや指示されたものを取ってくるといったサービスを提供するロボットの実現を目指しています。

屋外環境認識・自動運転

歩行者や道路領域を認識し安全に走行するための自動運転技術や、屋外広域環境の地図を生成する技術を研究しています。

視覚作業ロボット・人間ロボット協調

物体を認識して作業を行うロボット、ロボットの遠隔制御、人と共同して作業を行うロボットや、そのためのインタフェース技術を研究しています。

情報・ロボットシステム研究室(垣内研究室)では、豊かな社会の実現に役立つロボットシステムについて研究・開発します。
ロボットのシステムに注目し、ハードウェア、ソフトウェア、システム化の各方面から、ロボットが有効に働ける分野の開拓、新たなロボットの使い方、新しいロボットの作り方について研究・開発を進めていきます．

環境認識と動作を統合したヒューマノイドロボットシステム

ヒューマノイドロボットが実際の環境で自律的に動作できるようにするための、ロボットシステムについて研究しています。
シミュレーションによってロボットの動力学的な計算のみでなく、カメラ等のセンサのシミュレーションも行い、
実機と同じシステムをシミュレーション上に構築して、システム化検証及びロボットの認識動作の構築を行います。

環境と接触しながら行う動作について、シミュレーション及び実機動作による検証を繰り返すことで、
実環境において継続的に動作ができるロボットシステムの構築を目指します。

適応的ロボット創造システム

ロボットによって解決できる課題を増やすために、目的の作業に適したロボットを作り出すシステムについて研究します。
従来型のロボットシステムは、目的に対しロボットを設計し、必要なシステムを構築し提供されるものでしたが、課題を解決するロボットシステムを構成提案してくれるシステムについて研究します。
モジュール型のアクチュエータを組み合わせたロボットを簡単に構成し、動作検証できるシステムを構築し、動作検証によりロボットの構成をフィードバックしアップデートすることで、適応的なシステムとします。課題に対して適したロボットの設計を、設計者が行ったデータを蓄積し、自動的にロボットシステム構成を提案できるシステムを目指します。

実世界と仮想世界をつなぎ、人の活動を支援するためのシステムの研究・開発を行っています。環境に設置された機器や人が身につける機器を効率的に接続して連携させるためのセンサ・アクチュエータ・ネットワークの研究・開発を基盤として、ネットワーク内で動作するデバイス、センサデータから人の活動の推定手法、支援戦略を決定するアルゴリズム、実際に支援を行うためのソフトウェアやロボットなどの研究・開発を行っています。

センサ・アクチュエータ・ネットワーク

人の活動の推定やロボットの活動環境整備のため、センサやアクチュエータを搭載するネットワークデバイスの開発や、各デバイスを効率的に配置・連携させるネットワークアーキテクチャの研究を行っています。

アクティビティ・データ・マイニング

確率に基づいて人の状況の推定を行う手法や、推定された状況の要約を行うための手法、さらに、行動支援のために有益となる情報の発見のための手法やシステムの研究・開発を行っています。

パーソナル・ロボット・インタフェース

人に近い動作や表情が可能なロボットをネットワークノードの一つとして扱い、上記のテーマ１やテーマ２から得られた情報を元に、人にやさしく、楽しいと感じさせる情報インタフェースの研究・開発を行っています。

コンピュータビジョンとは、人間の視覚認識機能を計算機上に実現しようとする研究分野であり、特にカメラ画像からの３次元復元は、ロボットの視覚を始めとして、３次元形状の計測、監視システム、マルチメディア、拡張現実感など、幅広い応用が期待されている。

画像間の高精度な対応付けに関する研究

画像間の対応する箇所を見つけることは、重要な基礎技術の一つであり、その精度は復元した形状に大きく影響を与える。ここでは、繰り返しパターンを持つ物体の画像や内視鏡カメラによる腸管の画像、撮影位置を大きく離して撮影した画像など、対応付けが極めて難しい画像を対象として、よりロバストかつ高精度な対応付けの研究を行っている。

高精度な３次元復元に関する研究

市販のデジタルカメラで撮影された画像のみを使い、簡便かつ高精度に物体の全周形状をコンピュータ内に復元するための研究を行っている。

拡張現実感への応用

コンピュータビジョン技術の応用として、複数台のプロジェクタを用い、部屋の四方の壁にパノラマ全周画像を投影するシステムの開発を行っている。

画像や映像に写るシーンの３次元情報を統計的最適 手法より計算する研究や、それらの技術を応用して現実世界に仮想物体を合成する複合現実感システムを構築する研究を中心に、様々な研究を行っています。

円形マーカーを使用した複合現実感システム

円形状を解析することでカメラの位置姿勢を推定可能な円形マーカーの研究を行っています。円の検出を楕円当てはめ技術を用いて行うことで、隠れに頑健なマーカーを実現しています。

隠消現実感システムの構築

固定カメラの画像から復元した背景シーンの３次元形状と円形マーカーを利用した隠消現実感システムの構築を行っています。技術要素としては、描画する背景の位置合わせやテクスチャ選択による自然な見えの再現などについて検討しています。

楕円当てはめと楕円検出

円形マーカー検出のための基礎技術および楕円検出を用いたさまざまな応用のための高精度な楕円当てはめと画像からの楕円検出手法について研究しています。

会話や身振りなどで人間とコミュニケーションをとることを主な目的とした、コミュニケーション型ロボットの研究・開発を進めています。 自然なやり取りで、人との社会的な「場」（例：雑談）を構成する複数のロボットのためのアーキテクチャーを構築します。 人とロボットの相互行為分析により、構築したロボットの評価を行うとともに、人と人とのコミュニケーションの成立基盤について HRI/HAI による構成的理解を目指します。