Zhenya Zhang 研究室
主宰者：Zhenya Zhang
九州大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
Zhang研究室は、AIシステムと物理的なシステムが統合された「AI制御システム」の安全性保証を主要なテーマとして研究を進めています。深層ニューラルネットワーク(DNN)を制御器として用いた自動運転やロボットなどのシステムは、複雑な判断を高速に行える一方で、その動作が不透明であるため、予期しない誤動作が生じるリスクがあります。この研究室では、こうしたAI制御システムの安全性を検証・向上させるための方法論を開発しています。
検証手法としては、形式検証と検索ベースのテストを組み合わせたアプローチを採用しています。具体的には、ニューラルネットワークの検証では分枝限定法という問題分割戦略を工夫し、重要度の高い部分から優先的に探索することで検証を効率化しています。また、自動運転システムのテストでは、機械学習を活用して多様なシナリオを自動生成し、システムの安全性を脅かす危機的な状況を見つけ出す研究も行っています。さらにシステムに問題が見つかった場合、DNNコントローラ内の故障箇所を特定して修復する技術も開発しています。
加えて、ソースコード解析やビジュアルオブジェクトトラッキングなど、AIが用いられる他の領域における深層学習モデルの堅牢性向上に関する研究も展開しており、データ拡張手法の工夫やバックドア攻撃への対抗といった課題に取り組んでいます。
※ 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。
外部リンク
関連研究室(8 件)
- 計算機科学Kiyoharu Aizawa 研究室東京大学論文 132 件·共通: 深層学習, ネットワーク・セキュリティ, ネットワーク, AI・機械学習 +11
- 工学Tomoaki Ohtsuki 研究室慶應義塾大学論文 100 件·共通: ネットワーク・セキュリティ, ネットワーク, ロボティクス, ロボット +10
- 工学Mitsuhiro Hayashibe 研究室東北大学論文 100 件·共通: ロボティクス, ロボット, AI・機械学習, 機械 +11
- 計算機科学Takahiro Ogawa 研究室北海道大学論文 100 件·共通: 深層学習, AI・機械学習, 機械学習, 機械 +11
- 工学Kenji Kawashima 研究室東京大学論文 108 件·共通: ネットワーク・セキュリティ, ネットワーク, ロボティクス, ロボット +8
- 工学Ryo Natsuaki 研究室東京大学論文 181 件·共通: 深層学習, AI・機械学習, 機械学習, 機械 +10
- 医学Masao Koda 研究室University of Tsukuba Hospital論文 100 件·共通: 深層学習, AI・機械学習, 機械学習, 機械 +10
- 生化学・分子生物学・遺伝学Masahito Ohue 研究室東京工業大学論文 100 件·共通: ネットワーク・セキュリティ, ネットワーク, AI・機械学習, 機械学習 +9
研究成果（38 件）
- DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.19841666
- DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.19841667
- DOI: https://doi.org/10.1103/4p39-gyrd
- [2025] Fault localization of AI-enabled cyber–physical systems by exploiting temporal neuron activationDOI: https://doi.org/10.1016/j.jss.2025.112475
- DOI: https://doi.org/10.1145/3720417
- DOI: https://doi.org/10.23919/date64628.2025.10992738
- DOI: https://doi.org/10.1109/icst62969.2025.10988994
- DOI: https://doi.org/10.1109/tcad.2025.3550410
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10664-025-10624-2
- [2025] Efficient Neural Network Verification via Order Leading Exploration of Branch-and-Bound TreesDOI: https://doi.org/10.4230/lipics.ecoop.2025.36
続きを表示（残り 28 件）閉じる
- DOI: https://doi.org/10.1145/3705307
- DOI: https://doi.org/10.1145/3691620.3695520
- DOI: https://doi.org/10.29007/hgfv
- DOI: https://doi.org/10.1145/3638529.3654078
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jss.2024.112139
- DOI: https://doi.org/10.3390/su16093607
- DOI: https://doi.org/10.1145/3643659.3648602
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.icheatmasstransfer.2024.107376
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.applthermaleng.2023.122083
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.knosys.2023.111328
- DOI: https://doi.org/10.1109/qrs-c60940.2023.00017
- DOI: https://doi.org/10.29007/6nqs
- DOI: https://doi.org/10.1109/issre59848.2023.00054
- DOI: https://doi.org/10.20517/jsegc.2023.05
- DOI: https://doi.org/10.1109/dsa59317.2023.00124
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2023.109629
- DOI: https://doi.org/10.1109/saner56733.2023.00043
- DOI: https://doi.org/10.1145/3579642
- DOI: https://doi.org/10.29007/fhnk
- DOI: https://doi.org/10.1109/tcad.2022.3201157
- DOI: https://doi.org/10.1109/tcad.2022.3197693
- DOI: https://doi.org/10.1109/icse-seip55303.2022.9794128
- [2022] FalsifAI: Falsification of AI-Enabled Hybrid Control Systems Guided by Time-Aware Coverage CriteriaDOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.6464099
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2021.108383
- [2022] FalsifAI: Falsification of AI-Enabled Hybrid Control Systems Guided by Time-Aware Coverage CriteriaDOI: https://doi.org/10.1109/tse.2022.3194640
- DOI: https://doi.org/10.1145/3459605
- DOI: https://doi.org/10.29007/xwl1
- DOI: https://doi.org/10.1109/issrew53611.2021.00057
科研費（0 件）
まだデータがありません（KAKEN 取り込み後に表示）。
所属学会・役職（0 件）
まだデータがありません（学会データ連携後に表示）。