Tomoki Hamagami 研究室

主宰者：Tomoki Hamagami
横浜国立大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、医療診断から工学設計まで、幅広い実社会の課題に対して機械学習と深層学習の手法を適用する研究を展開しています。医療分野では、卵巣がんの自動判別、精子の運動能力と形態の評価、ダムの流入量予測など、複雑なデータを扱う問題に取り組んでいます。特に画像認識や動画解析の技術を活用し、医師の診断支援や臨床検査の自動化を目指しています。 手法として、深層学習の様々なアーキテクチャ—変圧器型ネットワーク、生成的対抗ネットワーク、拡散モデルなど—を実装し、さらにそれらを改良・最適化することで問題解決に取り組んでいます。また、訓練データが限定される現実的な状況に対応するため、転移学習や自己教師あり学習といった効率的な学習手法の開発も行っています。加えて、順序関係を持つ分類や複数の専門家による判断の統合など、実際の応用で生じる特有の課題に対する新しい学習理論の提案にも力を注いでいます。 さらに研究室では、機械学習モデルの高速化や推論精度の向上を重視しており、工学設計の最適化や金融リスク評価、強化学習によるロボット制御など、多様な産業応用を視野に入れた実践的な研究を進めています。これらの取り組みを通じて、複雑な現実世界の問題を数学的モデルとアルゴリズムで解決する研究を展開しています。

※ 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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