Keisuke Maeda 研究室

主宰者:Keisuke Maeda
北海道大学

AI 要約(直近 5 年の研究成果)

Keisuke Maeda研究室は、大規模な基盤モデルと生成モデルの適応・安全性向上に関する研究を展開しています。具体的には、テキスト画像生成や音楽生成、動作生成などの生成タスクにおいて、複数の概念や新規タスクを継続的に学習する際の課題に取り組んでいます。同時に、画像分類や物体検出といった認識タスクでは、個人の好みや地理的特性といった個別性を反映したカスタマイズを実現する手法を開発しています。 基盤モデルの安全性と堅牢性の強化も重要なテーマです。敵対的な攻撃から視覚言語モデルを守るために、脳活動情報やモデル間の非転移性を活用した防御手法を提案しています。さらに、分散データ環境での学習時に複数の専門的なモデルを統合するモデルマージングや、連邦学習フレームワークを用いて、プライバシーを保護しながら複数クライアントから効率的に知識を共有する仕組みを研究しています。 データセット効率化も研究の柱となっており、大規模データセットを小規模で効率的な合成データに圧縮するデータセット蒸留や、生成モデルを用いた訓練データの拡張手法を開発しています。これらの研究を通じて、実運用環境での計算資源制約やプライバシー制約の下で、高性能で個別対応可能な基盤モデルの実現を目指しています。

※ AI(Claude)が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。

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