大阪大学 大学院基礎工学研究科 准教授.

近年の人工知能は,大量のデータを与えると,根拠は不明瞭ながら精度は高い意思決定を下してくれるものと認識されがちです.私はこのようなデータ駆動型モデル化に対して,ベイズ統計やシステム論を用いた帰納的バイアスの研究しています.現実の事象には様々な性質(因果関係,不確実性,幾何的対称性,物理法則)があり,数理モデルはそれらを保証するよう設計されています.深層学習のアーキテクチャや入出力関係にそのような性質を与えることで,事前知識に基づく性質の保証と柔軟な学習による量的な精度を両立させることができます.個別のテーマについては研究紹介をご参照ください.

研究テーマ:幾何学的深層学習,ベイズ的深層学習

キーワード:深層学習の設計,数理モデリング,AIの信頼性,AIの解釈性,異常検知

上記分野に関する,共同研究・技術指導・講演等のご相談を受け付けております.また特任研究員の雇用,大学院進学等についてもご相談ください.

e-mail: matsubara@sys.es.osaka-u.ac.jp

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最近の研究


News

  • 2022/8 大阪大学にて開催される東京大学地震研究所の勉強会で研究発表を行います
  • 2022/6 特任研究員 陳さんの研究 “Automated Cancer Subtyping via Vector Quantization Mutual Information Maximization” が European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML-PKDD) に採録決定しました.
  • 2022/6 私が主著・共著等で行った国内発表の件数が100件を超えました.
  • 2022/6 木村匠君(OB)の研究が IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology に採録決定しました.ACMMM2021に採録された研究の拡張版です.
  • 2022/3 吉田崇人君(B4)の深層学習で物理現象を学習する際に,稀な現象を見落とさないように重み付けする研究 “Imbalance-Aware Learning for Deep Physics Modeling” が ICLR2022 Workshop on AI for Earth and Space Science (ai4earth) に採録決定しました.神戸大学 谷口隆晴先生との共同研究です.
  • 2022/3 木村匠君(M2)が情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2021)最優秀発表賞を受賞しました
  • 2022/3 3月8日に情報論的学習理論と機械学習研究会(IBISML)にて招待講演を行います.
  • 2022/2 SCOPE研究開発奨励賞を受賞しました.またそれに関連して2月3日にICTイノベーションフォーラム2021にて招待講演を行います.
  • 2021/12 12月16日に情報処理学会関西支部定期講演会にて招待講演を行います.
  • 2020/12 Neural Symplectic Form について,神戸大学・大阪大学・JSTの共同プレスリリースを配信しました (神戸大学, 大阪大学, JST).また日刊工業新聞に取り上げられました
  • 2021/12 神戸大学陳鈺涵さん,谷口隆晴先生との共同研究 “KAM Theory Meets Statistical Learning Theory: Hamiltonian Neural Networks with Non-Zero Training Loss” が AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI) に Oral として採録決定しました (Oral率 4.3%).
  • 2021/10 株式会社地球快適化インスティテュートとの共同研究で佐藤一輝君(OB)が実施した,再学習せず新しいデータに適合する深層生成モデルを用いた異常検知に関する論文が, IEICE Transactions on Information and Systems に採録決定しました.
  • 2021/9 大阪大学 宮武勇登先生,神戸大学 谷口隆晴先生との共同研究 “Symplectic Adjoint Method for Exact Gradient of Neural ODE with Minimal Memory” が機械学習分野のトップ会議 Neural Information Processing Systems (NeurIPS) に採録決定しました (採録率 26%).常微分方程式の勾配を数値積分で求める随伴変数法は,誤差逆伝播法に比べて省メモリですが,数値誤差を抑えるため計算量が増える傾向にあります.シンプレクティック数値積分法を用いることで数値誤差をなくせることが知られており,実装を工夫することで省メモリ性と計算速度を両立しました.
  • 2021/9 神戸大学陳鈺涵さん,谷口隆晴先生との共同研究 “Neural Symplectic Form: Learning Hamiltonian Equations on General Coordinate Systems” が機械学習分野のトップ会議 Neural Information Processing Systems (NeurIPS) に Spotlight として採録決定しました (Spotlight率 3%).
  • 2021/9 JSTさきがけ「信頼されるAIの基盤技術」に研究課題「望まれる性質を設計段階で保証する幾何学的深層学習の構築」が採択されました
  • 2021/8 ドッサ君(D2)の研究が IEEE Access に採録決定しました.深層強化学習はより良い方策の探索と利用にトレードオフがあり,それを適切に調整する手法を,PPOという特定の手法において提案しました.
  • 2021/7 木村匠君(M2)の研究がマルチメディア分野のトップ会議 ACM International Conference on Multimedia に Oral として採録決定しました (Oral率 9.2%).物体の表面を3次元点群で表現する時,幾何学的な構造を保存するためにチャートのように複数の写像を組み合わせることで,高い性能が得られることを示しました.
  • 2021/4 青嶋雄大君(M1)による深層学習を用いてラグランジュ力学系をモデル化する際,離散時間でエネルギーを厳密に保存する研究 “Deep Discrete-Time Lagrangian Mechanics” が ICLR2021 Workshop on Deep Learning for Simulation (SimDL) に採録決定しました.神戸大学 谷口隆晴先生との共同研究です.
  • 2021/3 木村匠君(M1)の研究が第225回 情報処理学会 コンピュータビジョンとイメージメディア研究会 奨励賞を受賞しました
  • 2021/2 日本経済新聞に掲載されました
  • 2021/1 情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2020)優秀発表賞を受賞しました
  • 2020/12 日経クロステックに紹介されました
  • 2020/12 エネルギー保存則を満たす深層物理シミュレーションについて,神戸大学・大阪大学・科学技術振興機構の共同プレスリリースを配信しました (神戸大学, 大阪大学, JST, 日本経済新聞).
  • 2020/10 神戸大学 寺川峻平君・谷口隆晴先生との共同研究であり,深層学習と数値積分で微分方程式を近似した場合の誤差に関する解析をした “The Error Analysis of Numerical Integrators for Deep Neural Network Modeling of Differential Equations” が NeurIPS2020 Workshop on Machine Learning and the Physical Sciences (ML4PS) に採録決定しました.
  • 2020/10 中井康平君(M1)による深層ニューラルネットワークの構造を探索する際に注意機構も同時に探索した研究 “Neural Architecture Search for Convolutional Neural Networks with Attention” が IEICE Transactions on Information and Systems に採録決定しました.
  • 2020/9. 神戸大学 石川歩惟さん・谷口隆晴先生との共同研究であり,機械学習を用いて物理現象をモデル化する際,離散時間でのエネルギー保存則・散逸則を厳密に保証する研究 “Deep Energy-based Modeling of Discrete-Time Physics” が,機械学習分野のトップ会議 Neural Information Processing Systems (NeurIPS) に Oral として採録決定しました (oral 105/9454=1.1%).
  • 2020/9 佐藤一輝君(M2)らによる,データに内在する曖昧さに堅牢で高い精度を実現できる異常検知手法「非正則化異常度」に関する研究 “Deep Generative Model using Unregularized Score for Anomaly Detection with Heterogeneous Complexity” が IEEE Transactions on Cybernetics に採録決定しました.
  • 2020/9. シンガポール南洋理工大学Jianfei Cai先生との共同研究で濱健太君(D1)が実施した,ベイズ的深層学習を用いて画像テキスト検索における信頼性を評価した研究 “Exploring Uncertainty Measures for Image-Caption Embedding-and-Retrieval Task” が ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications, and Applications に採録決定しました.
  • 2020/9. 画像テキスト間検索において距離空間を適切に歪めることで精度を向上させる研究 “Target-Oriented Deformation of Visual-Semantic Embedding Space,” が IEICE Transactions on Information and Systems に採録決定しました.
  • 2020/8. 濱健太君(D1)が2020年度 人工知能学会 全国大会優秀賞 (一般発表部門) を受賞しました.
  • 2020/7. 田代哲生君(OB)らによる,深層生成モデルを用いて脳機能画像に含まれる個人差を吸収し,精神疾患を高い精度で診断することを試みた研究 “Deep Generative Model of Individual Variability in fMRI Images of Psychiatric Patients” が IEEE Transactions on Biomedical Engineering に採録決定しました.
  • 2020/6. 佐藤一輝君(M2)が2019年度 電子情報通信学会複雑コミュニケーションサイエンス研究会 CCS奨励賞を受賞しました.それに伴う招待講演が予定されています
  • 2020/6. ルスラン・ドッサ君(D1)らによる,強化学習において性能と人間らしい動きを両立させた研究 “Hybrid of Reinforcement and Imitation Learning for Human-Like Agent” が IEICE Transactions on Information and Systems に採録決定しました.
  • 2020/4. 大阪大学に着任しました.