研究室紹介

北海道大学 情報科学研究院 情報認識学研究室は，工藤教授の退職と松原の着任により運営体制が変更になりました． 混乱を避けるため，情報認識学研究室のウェブサイトは本ページにリダイレクトされます．

最先端のAI開発のために，数学や物理の知識を応用します

当研究グループは解析力学や微分幾何学といった数理に基づき，深層学習を中心とした新しいAI技術を開発しています． 例えば，高速な計算機シミュレーションを実現するAIシミュレータ，テキストに則した画像を作る生成AIなど，理論解析から直接社会に役立つ応用まで幅広い領域をカバーしています． 詳しくは研究紹介をご覧ください．卒業生については博士論文・修士論文・学士論文をご参照ください．

卒業後の就職先はIT系，コンサルティングファーム，電機メーカーなど多様です．研究分野のニーズが大きいため，様々な業界にチャレンジできます（建築会社のDX部門に就職した事例もあります）．

勉強会やプロジェクトへの参加を歓迎します

当研究グループでは週１～２回の勉強会を開催しています．２年生や他学部生も見学可能ですので，松原までご連絡ください． 研究に関連したプログラミング等のアルバイトも随時募集しています．

博士課程への進学をサポートします

年360万円の給与が受けられる北海道大学次世代AI博士人材フェローシップを始め，北海道大学では博士課程の学生に対して，様々な経済的支援が用意されています． また研究室がムーンショット計画や国際交流支援事業に参加しているため，リサーチアシスタント等として雇用することも可能です．

外部からの進学を歓迎します

大学院のサイトにて入学試験に関する情報をご確認ください． 学生の所属は北海道大学 大学院情報科学院 情報科学専攻 情報理工学コースです．夏の試験は5月申し込みであり，他大学よりも少し早いのでご注意ください．10月入学も可能です． 海外からの留学の場合は，さらに事前の審査が必要のためご確認ください．

スタッフを募集しています

准教授(任期なし)を公募しています． 要項の通り「計算科学、数値解析、力学系理論、ベイズ統計学、状態空間モデル」などの数理科学領域と機械学習を組み合わせることに積極的な方を募集しています． すでにそういった実績がある必要はなく，例えば，制御工学の専門家だが今後機械学習を取り入れてデータ駆動的な制御を考えられている方，コンピュータビジョンの専門家だが今後力学系理論を取り入れて動画の生成や実空間への応用を考えている方なども歓迎します．

同様の領域で，博士研究員・特任助教などを採用できる可能性もありますので，ご興味がございましたら松原までご連絡ください．

メンバー紹介

スタッフ

  • 教授 松原 崇 (Takashi Matsubara)
  • 特任研究員 賈 昊暉 (Haohui Jia)
  • 研究室秘書 工藤 彩 (Aya Kudo)

学生

修士2年

  • 山下 大輝 (Taiki Yamashita)
  • 越後 進太郎 (Shintaro Echigo)
  • 山田 航生 (Koki Yamada)
  • 水口 晴陽 (Haruhi Mizuguchi)

修士1年

  • 大原 玄嗣 (Genji Ohara)
  • 佐々木 祐輔 (Yusuke Sasaki)
  • 平田 雅朋 (Masato Hirata)
  • 吉川 大貴 (Daiki Yoshikawa)

学部4年

  • 齋藤 慎之介 (Shinnosuke Saito)
  • 佐野 裕馬 (Yuma Sano)
  • 武村 拓実 (Takumi Takemura)
  • 三井 翔貴 (Shoki Mitsui)
  • 李 怜歩 (Reiho Li)

修士2年(大阪大学)

  • 筒井 奎剛 (Keigo Tsutsui)
  • 吉岡 朋哉 (Tomoya Yoshioka)
  • 東井 俊樹 (Toshiki Toi)

修士1年(大阪大学)

  • 赤木 稜 (Ryo Akagi)
  • 西本 遥裕 (Yosuke Nishimoto)
  • 橋野 真 (Shin Hashino)
  • コースロビアン ラズミックアルマン (Razmik Arman Khosrovian)

松原が2024年4月に大阪大学から北海道大学に異動したため，現在両方の大学で学生指導をしています．

博士論文

  1. 濱 健太, "Representation Learning with Uncertainty for Multi-Modal Data," 大阪大学 大学院基礎工学研究科, 2022年度
  2. Dossa Rousslan Fernand Julien, "Human Cognition-Inspired High-Level Decision-Making for Reinforcement Learning Agents," 神戸大学 大学院システム情報学研究科, 2022年度

修士論文

  1. 吉田 崇人, "Good Ray Sampling with Variance Reduction for Neural Radiance Fields," 大阪大学 大学院基礎工学研究科, 2023年度
  2. 丸茂 英敬, "Efficient Multi-Modal Learning in LiDAR Point Cloud Segmentation by Integrating NeRF and Knowledge Distillation," 大阪大学 大学院基礎工学研究科, 2023年度
  3. 末吉 耕大, "Predicate Logic-Based Attention Guidance for Text-to-Image Diffusion Models," 大阪大学 大学院基礎工学研究科, 2023年度
  4. 柏原 悠, "Generating Human Motion Faithful to Text by Enhancing Self-Attention Maps," 大阪大学 大学院基礎工学研究科, 2023年度
  5. 青嶋 雄大, "Commutative and Nonlinear Image Manipulation for Deep Generative Model," 大阪大学 大学院基礎工学研究科, 2022年度
  6. 木村 匠, "ChartPointFlow for Topology-Aware 3D Point Cloud Generation," 神戸大学 大学院システム情報学研究科, 2021年度
  7. 中井 康平, "コンテントを保存する敵対的学習による医用画像スタイル変換," 神戸大学 大学院システム情報学研究科, 2021年度
  8. 草野 航希, "Deep State-Space Modeling of FMRI Images with Disentangled Attributes," 神戸大学 大学院システム情報学研究科, 2020年度
  9. 佐藤 一輝, "Few-shot Anomaly Detection using Deep Generative Model of Grouped Data," 神戸大学 大学院システム情報学研究科, 2020年度
  10. 藤岡 和暉, "ペア入力を用いた敵対的学習による異環境間画像変換," 神戸大学 大学院システム情報学研究科, 2020年度
  11. 綿岡 晃輝, "CUV-GAN: Generating Counterfactual Images For Fairness," 神戸大学 大学院システム情報学研究科, 2020年度
  12. 仇 実, "SIMGAN: Single Image to Multi-Model Image Translation," 神戸大学 大学院システム情報学研究科, 2020年度
  13. 劉 書明, "Semantic Segmentation of Rust Using Multiple Color Spaces," 神戸大学 大学院システム情報学研究科, 2020年度
  14. 呉 躍慧, "Real-time Multi-object Tracking with Hybrid Metric," 神戸大学 大学院システム情報学研究科, 2020年度
  15. 鵜飼 健矢, "Cross-domain Transfer Clustering by Target Constrained Representation Learning," 神戸大学 大学院システム情報学研究科, 2019年度
  16. Dossa Rousslan Fernand Julien, "Hybrid of Reinforcement and Imitation Learning for Safe and Comfortable Control," 神戸大学 大学院システム情報学研究科, 2019年度
  17. 濱 健太, "Exploring Uncertainty Measures for Image-Caption Embedding-and-Retrieval Task," 神戸大学 大学院システム情報学研究科, 2019年度
  18. 周 伯乾, "Training pedestrian detector based on hybrid loss with weak annotations," 神戸大学 大学院システム情報学研究科, 2019年度
  19. 吉田 和輝, "深層学習におけるコスト考慮型の較正指標," 神戸大学 大学院システム情報学研究科, 2019年度
  20. 高橋 良, "Data Augmentation using Random Image Cropping and Patching for Deep CNNs," 神戸大学 大学院システム情報学研究科, 2018年度
  21. 田代 哲生, "Psychiatric Disorder Diagnosis based on fMRI Image using Structured Deep Generative Model," 神戸大学 大学院システム情報学研究科, 2018年度
  22. 曽 驍, "Data-Efficient Model-Based Deep Reinforcement Learning with Representation Learning," 神戸大学 大学院システム情報学研究科, 2018年度
  23. 連 欣瑜, "A Human-Like Agent Based on a Hybrid of Reinforcement Learning and Imitation Learning," 神戸大学 大学院システム情報学研究科, 2018年度
  24. 立花 亮介, "深層生成モデルによる非正規化異常度を用いた工業製品の異常検知," 神戸大学 大学院システム情報学研究科, 2017年度.
  25. 片岡 裕介, "敵対的学習法による色情報抽出を用いた漫画画像の自動カラー化," 神戸大学 大学院システム情報学研究科, 2017年度.
  26. 山内 渉平, "監視カメラ映像に写った歩行者の行動解," 神戸大学 大学院システム情報学研究科, 2017年度.
  27. 秋田 諒, "言語情報の深層生成モデルを用いた株価動向推定," 神戸大学 大学院システム情報学研究科, 2016年度.
  28. 小西 創, "神経パルス信号と高次可塑性を用いた学習システム," ' 神戸大学 大学院システム情報学研究科, 2016年度.

学士論文

  1. コスロ－ビアン ラズミックアルマン, "Port-Hamiltonian Neural Network を用いた連成系のモデル化," 大阪大学 基礎工学部, 2023年度
  2. 橋野 真, "拡散モデルの初期値最適化による画像編集," 大阪大学 基礎工学部, 2023年度
  3. 西本 遥裕, "物体中心表現学習を用いたTransformerベースの世界モデル," 大阪大学 基礎工学部, 2023年度
  4. 赤木 稜, "NeRFに適した数値積分法の検討," 大阪大学 基礎工学部, 2023年度
  5. 吉岡 朋哉, "物体毎の回転同変性に注目した深層3D物体検出," 大阪大学 基礎工学部, 2022年度
  6. 筒井 奎剛, "深層学習による降水量予測に適した目的関数," 大阪大学 基礎工学部, 2022年度
  7. 下野 大樹, "逆強化学習を用いたユーザー行動のクラスタリング," 大阪大学 基礎工学部, 2022年度
  8. 東井 俊樹, "時間遅れ系における深層強化学習の検討," 大阪大学 基礎工学部, 2022年度
  9. 増本 雄斗, "Capturing Complex Features from Knowledge Graph," 大阪大学 基礎工学部, 2021年度
  10. 丸茂 英敬, "Range-equivariant convolution for semantic segmentation of LiDAR point clouds," 大阪大学 基礎工学部, 2021年度
  11. 吉田 崇人, "Unbalance-Aware Deep Learning of Physical System ," 大阪大学 基礎工学部, 2021年度
  12. 柏原 悠, "Anomaly Detection using Diffusion Model without Diffusion," 大阪大学 基礎工学部, 2021年度
  13. 青嶋 雄大, "Neural Network Model of Discrete-Time Lagrangian Mechanics," 大阪大学 基礎工学部, 2020年度
  14. 中作 勇介, "変分自己符号化器による分布外検知のための潜在変数分布," 大阪大学 基礎工学部, 2020年度
  15. 中井 康平, "Att-DARTS: Differentiable Neural Architecture Search for Attention," 神戸大学 工学部, 2019年度
  16. 木村 匠, "Neural ODEを用いた超解像の高性能化," 神戸大学 工学部, 2019年度
  17. 三木 英斗, "word2vecを用いたデータセット間の単語表現の違いについて," 神戸大学 工学部, 2019年度
  18. 佐藤 一輝, "Deep Unsupervised Anomaly Segmentation via Aleatoric Uncertainty-Aware Score," 神戸大学 工学部, 2018年度
  19. 河村 和紀, "Skeletonに基づく行動認識のための深層状態空間モデル," 神戸大学 工学部, 2018年度
  20. 草野 航希, "Deep Generative State-Space Modeling of FMRI Images for Psychiatric Disorder Diagnosis," 神戸大学 工学部, 2018年度
  21. 藤岡 和暉, "物体検出のための敵対的学習に基づくデータ増強," 神戸大学 工学部, 2018年度
  22. 鵜飼 健矢, "ハイパーネットによる識別モデルのベイズ推定とモデル平均化," 神戸大学 工学部, 2017年度
  23. 濵 健太, "確率分布を用いたマルチモーダルデータの埋め込みと検索タスクによる評価," 神戸大学 工学部, 2017年度
  24. 益田 慎太, "多様な仮想空間を構築するための画像モダリティ変換," 神戸大学 工学部, 2017年度
  25. 高橋 良, "多層CNNにおける幾何学的不変性の獲得," 神戸大学 工学部, 2016年度
  26. 田代 哲夫, "脳機能画像解析による医療診断のための深層生成モデル," 神戸大学 工学部, 2016年度
  27. 宮下 奨平, "強化学習と教師あり学習を用いた人間らしく振る舞うゲームAIの構築," 神戸大学 工学部, 2016年度
  28. 永井 慶太郎, "脳情報デコーダのための機械学習アルゴリズムの検討," 神戸大学 工学部, 2016年度
  29. 片岡 裕介, "深層学習における注視メカニズムの敵対的画像生成への応用," 神戸大学 工学部, 2015年度
  30. 立花 亮介, "深層学習における敵対的ネットワークを用いた半教師あり学習," 神戸大学 工学部, 2015年度
  31. 水川 徳之, "ニューラルネットワークを用いた文字列データ処理のメカニズムについて," 神戸大学 工学部, 2015年度

学生の受賞

  1. 2023 NOLTA 2023 Symposium Student Paper Award, Kota Sueyoshi and Takashi Matsubara, "Concept Composition by Energy-Based Model Using Order Embedding" link
  2. 2023年度 人工知能学会 全国大会優秀賞 (一般セッション口頭発表部門), 吉田崇人, 谷口隆晴, 松原崇, "物理システムにおける深層学習のための損失関数" link
  3. 2023年度 人工知能学会 全国大会優秀賞 (一般セッション口頭発表部門), 青嶋雄大, 松原崇, "深層生成モデルのための可換かつ非線形な画像編集" link
  4. 2021年度 情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2021), 最優秀発表賞 木村匠, 松原崇, 上原邦昭, "幾何学的構造を考慮した3次元点群のための深層生成モデル" link
  5. 2022 NOLTA 2022 Symposium Student Paper Award, Yuhan Chen, Takashi Matsubara, and Takaharu Yaguchi, "Variational Integrator for Hamiltonian Neural Networks" link
  6. 2022 NOLTA 2022 Symposium Student Paper Award, Kenta Hama, and Takashi Matsubara, "Common Space Learning with Gaussian Embedding for Multi-Modal Entity Alignment" link
  7. 2020年度 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, 木村匠, 松原崇, 上原邦昭, "トポロジーを考慮した3次元点群深層生成モデル" link
  8. 2020年度 人工知能学会 全国大会優秀賞 (一般セッション口頭発表部門), 濱健太, 松原崇, 上原邦昭, "知識グラフ上の経路クエリの横断評価モデル" link
  9. 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, 佐藤一輝, 濱健太, 松原崇, 上原邦昭, "偶然的不確実性に頑健な深層教師なし欠陥領域セグメンテーション" link
  10. 2017年度 第31回人工知能学会全国大会 (JSAI2017) 学生奨励賞，田代哲生, 山内渉平, 松原崇, 上原邦昭, "脳機能画像解析のための深層生成モデル" link
  11. 2016年度 第30回人工知能学会全国大会 (JSAI2016) 学生奨励賞， 片岡裕介, 松原崇, 上原邦昭, "深層学習における敵対的ネットワークと注視を用いた画像生成の試み," link