富山大学工学部 知能情報工学コース 人工知能研究室 Artificial Intelligence LAB

人工知能研究室

研究紹介

本研究室は主に人工知能（AI）、特に深層学習、ソフトコンピューティング技術などの研究に取り組んでおり、多くの先駆的な研究成果が世界的に注目されている。脳の優れた情報処理能力は、脳内の神経細胞（ニューロン）の樹状突起（シナプス結合）によるさまざまな相互作用によって実現されている。脳の動作原理を理解し、認知科学の原則に基づいてAIモデルを設計することで、より効率的で知的なAIシステムの開発が可能となる。AIの主流技術の一つである深層学習は、実世界の複雑な問題を解決するために、非常に複雑なネットワーク構造（例えばGPT-4のパラメータ数は5000億以上）と大量な学習データが必要とされる。「ビッグモデル＋ビッグデータ→ビッグプロブレム」という学習パラダイムに依存することが多い。そのため、深層学習のエネルギー効率の最適化は、急速な発展を妨げるボトルネックの一つとなっている。本研究室は自然界の高度な知的生物の学習メカニズムから着想を得て、低消費電力、小規模モデル、少ないデータに基づきモデル化可能な「進化型樹状突起学習」を提案した。さらに、提案したモデルの計算能力、連想記憶、学習効率、分類能力、予測精度などの性能指標を評価し、画像認識、医用イメージング（超音波など）、建築安全性の自動解析、がん分類、株式市場の時系列予測など、多くの現実問題への応用を進めている。

メンバー紹介

高　尚策

高　尚策人工知能研究室教授・講座の長

Shangce GAO, Professor

略歴

富山大学大学院博士課程修了、富山大学大学院理工学研究部（工学）准教授、富山大学学術研究部工学系教授、現在に至る

学位・資格等

博士（工学）

専門分野

人工知能，深層学習，計算知能，ソフトコンピューティング，ニューラルネットワーク，機械学習，医工連携，時系列分析，アルゴリズム，最適化

主な業績

  • インパクトファクター(IF)付き論文の総数150編以上、IFの総和900以上
  • 国内外からの招待講演が30回以上、Google Scholarでの論文引用数が7000回以上
  • 「世界トップ2%科学者ランキング」に５年連続選出
  • 「日本のベストコンピュータサイエンス科学者」（Research.comによる）にリストアップされた
  • AI専門誌IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systemsの年間最優秀編集委員
  • AI専門誌IEEE/CAA Journal of Automatica Sinicaの年間最優秀編集委員
  • IEEE International Conference on Progress in Informatics and Computing最優秀論文賞
  • 世界最大の群知能に関する国際会議ICSI 2022の最適化コンテストで世界第二位（銀賞）
  • IEEE Senior Member

プロフィール

Email:gaosc AT eng.u-toyama.ac.jp

学術HP：https://toyamaailab.github.io/

大村　眞朗

大村　眞朗准教授

Masaaki OMURA, Associate Professor

略歴

千葉大学工学部卒業，日本学術振興会特別研究員（DC1），同大学院融合理工学府（先進科学プログラム）博士課程修了，日本学術振興会特別研究員（PD）（受入機関：富山大学）兼千葉大学フロンティア医工学センター特任研究員，富山大学学術研究部工学系助教，准教授，現在に至る

学位・資格等

博士（工学）

専門分野

医用超音波計測，信号処理，画像処理

雷　振宇

雷　振宇助教

Zhenyu LEI, Assistant Professor

略歴

富山大学大学院博士課程修了、富山大学学術研究部工学系助教、現在に至る

学位・資格等

博士（工学）

専門分野

計算知能、深層学習

研究業績

深層学習（ディープラーニング）関連

論文・発表

  • "Dendritic Deep Residual Learning for COVID-19 Prediction", IEEJ Transactions on Electrical and Electronic Engineering, vol. 18, no. 2, pp. 297-199, February 2023
  • "Can Relearning Local Representation Help Small Networks for Human Pose Estimation?", Neurocomputing, vol. 518, pp. 418-430, January 2023
  • "TransGait: Multimodal-based Gait Recognition with Set Transformer", Applied Intelligence, vol. 53, no. 2, pp. 1535-1547, January 2023
  • "Skeleton-based Deep Pose Feature Learning for Action Quality Assessment on Figure Skating Videos, Journal of Visual Communication and Image Representation", vol. 89, pp. 103625, November 2022
  • "Predicting aerodynamic pressure on a square cylinder from wake velocity field by masked Gated Recurrent Unit model", Physics of Fluids, vol. 34, no. 11, pp. 115101, November 2022
  • "LDNet: Lightweight dynamic convolution network for human pose estimation", Advanced Engineering Informatics, vol. 54, pp. 101785, October 2022
  • "A connectivity prediction-based dynamic clustering model for VANET in an urban scene", IEEE Internet of Things Journal, vol. 7, no. 9, pp. 8410-8418, September 2020
  • "Dendritic Convolutional Neural Network", IEEJ Transactions on Electrical and Electronic Engineering, vol. 17, no. 2, pp. 302-304, February 2022
  • "Preliminary investigation on clutter filtering based on deep learning," Japanese Journal of Applied Physics, vol. 60, pp. SDDE21, May 2021
  • "An effective recommendation model based on deep representation learning," Information Sciences, vol. 532, pp. 324-342, January 2020

ニューラルネットワーク関連

論文・発表

  • "Fully Complex-valued Dendritic Neuron Model," IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2023. DOI: 10.1109/TNNLS.2021.3105901
  • "Dendritic Neuron Model Trained by Information Feedback-Enhanced Differential Evolution Algorithm for Classification," Knowledge-Based Systems, vol. 233, pp. 107536, December 2021
  • "Complex-valued neural networks: A comprehensive survey," IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, vol. 9, no. 8, pp. 1406-1426, August 2022
  • “Bi-objective Elite Differential Evolution for Multivalued Logic Networks,” IEEE Transactions on Cybernetics, vol.50, no.1, pp. 233-246, January 2020.
  • “Dendritic neural model with global learning algorithms for classification, approximation and prediction,” IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, vol.30, no.2, pp. 601-614, 2019.
  • “Approximate logic neuron model trained by states of matter search algorithm,” Knowledge-based Systems, vol. 163, pp. 120-130, January 2019.
  • “An approximate logic neuron model with a dendritic structure,” Neurocomputing, vol.173, no.3, pp.1775-1783, 15 January, 2016.
  • “Financial time series prediction using a dendritic neuron model,” Knowledge-Based Systems, vol.105, pp.214-224, August 1, 2016.
  • "A seasonal-trend decomposition-based dendritic neuron model for financial time series prediction," Applied Soft Computing, vol. 108, pp. 107488, September 2021.
  • "Improving Dendritic Neuron Model with Dynamic Scale-free Network-based Differential Evolution," IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, vol. 9, no. 1, pp. 99-110, January 2022

進化計算関連

論文・発表

  • "MO4: A Many-objective Evolutionary Algorithm for Protein Structure Prediction," IEEE Transactions on Evolutionary Computation, vol. 26, no. 3, pp. 417-430, June 2022
  • "Chaotic Local Search-based Differential Evolution Algorithms for Optimization," IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, vol. 51, no. 6, pp. 3954-3967, June 2021
  • “Incorporation of Solvent Effect into Multi-objective Evolutionary Algorithm for Improved Protein Structure Prediction,” IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics, vol. 15, no.4, pp.1365-1378, July-Aug. 2018.
  • “Adoption of an improved PSO to explore a compound multi-objective energy function in protein structure prediction,” Applied Soft Computing, vol.11, pp.539-551, Nov. 2018.
  • “AIMOES: Archive Information Assisted Multi-objective Evolutionary Strategy for Ab Initio Protein Structure Prediction,” Knowledge-Based Systems, vol. 146, pp.58-72, April 2018.
  • "Cooperative Evolutionary Framework With Focused Search for Many-Objective Optimization," IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence, vol. 4, no. 3, pp. 398-412, June 2020
  • “Gravitational Search Algorithm Combined with Chaos for Unconstrained Numerical Optimization,” Applied Mathematics and Computation, vol.231, pp.48-62, March 2014.
  • “Ant colony optimization with clustering for solving the dynamic location routing problem,” Applied Mathematics and Computation, vol.285, pp. 149–173, July 2016.
  • “Understanding Differential Evolution: A Poisson Law Derived from Population Interaction Network,” Journal of Computational Science, vol.21, pp.140-149, July 2017.
  • "Information Entropy-based Differential Evolution with Extremely Randomized Trees and LightGBM for Protein Structural Class Prediction," Applied Soft Computing, vol. 136, pp. 110064, March 2023
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