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【研究１】
AI（人工知能）の転移学習に関する研究



「AI（人工知能）」とは、学習、推論、判断など、一般的には人間が考えるような「ふるまい」が入るプログラムのこと。

例えば、ICレコーダー。
通常は録音するだけの「機械」だが、話をしている人ごとに声紋分析をし、自動判別し、音声データを切り分けてまとめるまでを、機械がすべて行うことができれば、それは「AI搭載のICレコーダー」となる。
このような「AI搭載」製品が、昨今注目を集めている。

パターンの学習が主となるAIのプログラム。

５×５の単純な迷路を解くだけでも1,000回は学習させるのが普通で、パターンの学習には回数を要する。
今、グーグルなどで研究されているものでは、数億回、数兆回計算させることも。



それをもう少し簡単にする方法はないかと試みたのが「転移学習」だ。

例えば、人間は「書く」という動作が一通り身についていれば、紙でも黒板でもパネルでも書くことができる。
ところが、コンピュータやロボットは書く対象が違えば、まったく違う動作として認識され、簡単な話ではない。
 
このように、人間が無意識のうちに獲得した知識を別の形で再利用していることを、AIにも応用できれば、学習回数を減らし、もっと使いやすくできるはず。
 


あらゆる事柄のパターン分析をし、獲得した知識を他の局面で応用することをAIに考えさせることで、人間の思考、行動により近づいたAIが、世の中に増えていくだろう。
 

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【研究２】
Twitterを利用した非常時マップの生成に関する研究
 


地震や台風などの大きな災害時に、膨大なTwitterのつぶやきから有用な情報を集約し、リアルタイムでマップに落とし込むことができないだろうか。
 
それが可能となれば、通行不可能になった道路や倒壊の恐れのある建物の情報を、救急や警察、行政や被災者にもいち早く伝えることができるはず。
 
今後はデマや流言を取り込まず、正しい情報だけを取捨選択してマッピングし、信頼に値する情報となるようにブラッシュアップをしていく。
 

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【研究３】
SNSにおける個人情報流出の危険性に関する研究


 
携帯電話のロック解除にも使われる「指紋認証」。
一方でスマートフォンや携帯電話に搭載されているカメラは1200万画素を超えるなど「高解像度化」。
 
そんな中、 SNS上の写真から個人の指紋情報が抜き取られる危険性が指摘されている。
 
そこで、撮影画像から指紋認証が突破できることを実証し、社会に提言。
いずれはSNSへのアップ時に、自動で指紋判読不可能な加工ができるようにすることが目的の研究だ。
 

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日常をより良くするための「人工知能」。
 
身近にある不便さや困っていることをプログラム的に、システム的に改良できないか。
 
高野研究室なら、未来の生活を変えるかもしれない研究にチャレンジすることができる。