大阪大学 産業科学研究所

ISIR OSAKA UNIVERSITY

産業科学AIセンター

Department of Translational Datability
トランスレーショナルデータビリティ研究分野(櫻井研)

スタッフ

櫻井 保志
  • 教授
    櫻井 保志
  • Prof.
    Y. SAKURAI
松原 靖子
  • 准教授
    松原 靖子
  • Assoc. Prof
    Y. MATSUBARA
木村 輔
  • 特任助教(常勤)
    木村 輔
  • Specially Appointed Assis. Prof.
    T.Kimura
川畑 光希
  • 助教
    川畑 光希
  • Assis. Prof.
    K. KAWABATA
村山 太一
  • 特任助教(常勤)
    村山 太一
  • Specially Appointed Assis. Prof.
    T. MURAYAMA
CHEN ZHENG
  • 特任助教(常勤)
    CHEN ZHENG
  • Specially Appointed Assis. Prof.
    CHEN ZHENG

研究内容

自動車サービスや交通システムの高度化、製造業のスマート工場化など、産業や社会は大きく変化し、このような状況においてAIやビッグデータ解析は産業革命を支える技術として期待されています。当研究分野では、大規模データを用いて自然現象や社会現象の時間発展をリアルタイムに解析し、社会活動を最適化するための先駆的な技術の開発に取り組んでいます。そして、世界の技術革新をリードする研究成果を生み出すとともに、「真に実用的な技術は何か」を常に自ら問いかけ、社会への技術導入に取り組みます。数理モデルやアルゴリズムに関する理論的研究のみならず、様々な企業との産学連携によって実践的な取り組みも行っており、その理論と実践の両立によって革新的な技術を社会に向けて創出いたします。

研究課題

  • 1. IoTビッグデータ解析に基づくリアルタイムAI技術の開発
    2. リアルタイム要因分析と将来予測アルゴリズムの研究
    3. 複雑事象のモデリングによる知的支援システムの開発
    4. スマート工場のための人工知能技術基盤
    5. Webオンラインアクティビティのモデル学習とテンソル解析

図・グラフ

ビッグデータ解析に基づくリアルタイムAI技術:多種多様なIoTビッグデータから動的な因果関係をリアルタイムに抽出し、モデル間の連結の強さの推定、要因/結果の関係性を自動発見します。また、学習したモデルに基づき、高速かつ高精度に将来パターンを予測し続けることができます。
  • ビッグデータ解析に基づくリアルタイムAI技術:多種多様なIoTビッグデータから動的な因果関係をリアルタイムに抽出し、モデル間の連結の強さの推定、要因/結果の関係性を自動発見します。また、学習したモデルに基づき、高速かつ高精度に将来パターンを予測し続けることができます。
科学研究のためのAI技術の開発や、スマート工場における装置故障予知に基づく生産性・品質の向上、自動車走行における急なブレーキやハンドル操作の予測による運転支援など、様々な産業応用を目指しています。
  • 科学研究のためのAI技術の開発や、スマート工場における装置故障予知に基づく生産性・品質の向上、自動車走行における急なブレーキやハンドル操作の予測による運転支援など、様々な産業応用を目指しています。