Shōhei Kato 研究室
主宰者：Shōhei Kato
名古屋工業大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、人間とコンピュータ・ロボットの相互作用を通じて、実生活の課題を解決することを目指しています。特に脳活動から直接的に意図を読み取る脳コンピュータインターフェース（BCI）の研究に力を入れており、脳画像検査や脳波計測といった非侵襲的な計測手法を用いて、神経疾患患者のコミュニケーション支援や運動機能補助を実現しようとしています。これらの研究では、機械学習やディープラーニングなどの数学モデルを適用し、計測データから脳の状態を正確に判別する手法の開発が進められています。
また、人間中心のシステム設計も重要なテーマです。テキスタイル産業での自動検査や医療現場での認知機能スクリーニングなど、実際の業務や診療の場面に応用可能な検査ツールの開発に取り組んでいます。これらのシステムでは、人工知能が人間の労働負荷を軽減したり、医師や検査員の判断を支援したりするよう設計されており、単なる自動化ではなく「人間と機械の協働」という視点が貫かれています。
さらに、社会ネットワークにおける意思決定やマルチエージェント強化学習など、複数の個人や知能体が相互作用する大規模システムの解析も展開しています。集団的な学習やコンセンサス形成を効率的に実現するための理論やアルゴリズムの研究により、人間社会やロボット群の協調的な問題解決メカニズムの理解と改善を目指しています。
※ 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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関連研究室(8 件)
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研究成果（68 件）
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- DOI: https://doi.org/10.2115/fiberst.2026-0008
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- [2025] Enhancing Social Presence in Dyadic Text-Chatting with a Robot Avatar Expressing Users’ ActionsDOI: https://doi.org/10.1109/ro-man63969.2025.11217680
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- DOI: https://doi.org/10.1109/gcce65946.2025.11275045
- DOI: https://doi.org/10.1109/tcyb.2025.3638807
- DOI: https://doi.org/10.1109/gcce65946.2025.11275266
- DOI: https://doi.org/10.1109/gcce65946.2025.11274825
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.bspc.2025.108873
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- DOI: https://doi.org/10.1109/ica67499.2025.00042
- DOI: https://doi.org/10.1109/ica67499.2025.00060
- DOI: https://doi.org/10.1109/ica67499.2025.00049
- DOI: https://doi.org/10.1080/13854046.2024.2413555
- DOI: https://doi.org/10.1109/gcce62371.2024.10760796
- DOI: https://doi.org/10.1109/ica63002.2024.00032
- [2024] Brief Screening Tools for Cognitive Impairment Using Motor Evoked Potentials in a Non-Active MannerDOI: https://doi.org/10.1541/ieejeiss.144.1130
- DOI: https://doi.org/10.1109/tcss.2024.3458950
- DOI: https://doi.org/10.23919/eusipco63174.2024.10715117
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.knosys.2024.112229
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2024.3410318
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2024.3425160
- DOI: https://doi.org/10.5220/0012359600003636
- DOI: https://doi.org/10.5220/0012471200003636
- DOI: https://doi.org/10.3934/bioeng.2024010
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.procs.2024.09.606
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2024.1a1-j01
- DOI: https://doi.org/10.52202/079017-3263
- DOI: https://doi.org/10.1186/s40981-023-00622-y
- DOI: https://doi.org/10.1587/transinf.2022iip0010
- DOI: https://doi.org/10.5220/0011690400003393
- DOI: https://doi.org/10.11596/asiajot.19.55
- [2023] Underbagging-Based Ensemble Learning approach to Detection of Depression from Smartphone LogsDOI: https://doi.org/10.1109/gcce59613.2023.10315432
- [2023] Development of a Production Line Work Scheduling System Considering Diversity of Work AssignmentDOI: https://doi.org/10.1109/gcce59613.2023.10315310
- DOI: https://doi.org/10.1109/gcce59613.2023.10315664
- DOI: https://doi.org/10.1109/gcce59613.2023.10315558
- DOI: https://doi.org/10.1109/gcce59613.2023.10315580
- DOI: https://doi.org/10.1109/gcce59613.2023.10315411
- DOI: https://doi.org/10.14326/abe.12.129
- DOI: https://doi.org/10.1109/gcce59613.2023.10315587
- DOI: https://doi.org/10.1201/9780429332111-9
- DOI: https://doi.org/10.3156/jsoft.34.1_511
- DOI: https://doi.org/10.5057/ijae.ijae-d-21-00019
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2022.2p2-b09
- DOI: https://doi.org/10.1541/ieejeiss.142.1262
- DOI: https://doi.org/10.1109/gcce56475.2022.10014275
- DOI: https://doi.org/10.1109/gcce56475.2022.10014236
- DOI: https://doi.org/10.1109/gcce56475.2022.10014193
- DOI: https://doi.org/10.1109/gcce56475.2022.10014309
- DOI: https://doi.org/10.1109/gcce56475.2022.10014378
- DOI: https://doi.org/10.1109/gcce56475.2022.10014178
- DOI: https://doi.org/10.1109/gcce56475.2022.10014086
- DOI: https://doi.org/10.1109/embc48229.2022.9871889
- DOI: https://doi.org/10.1541/ieejeiss.142.771
- [2022] A Dementia Classification Based on Speech Analysis of Casual Talk During a Clinical InterviewDOI: https://doi.org/10.1109/lifetech53646.2022.9754933
- DOI: https://doi.org/10.1109/gcce56475.2022.10014280
- DOI: https://doi.org/10.1167/jov.22.14.4405
- DOI: https://doi.org/10.1109/lifetech52111.2021.9391923
- [2021] A Novel Sampling Method with Lévy Flight for Distribution-Based Discrete Particle Swarm OptimizationDOI: https://doi.org/10.1109/cec45853.2021.9504684
- DOI: https://doi.org/10.1109/gcce53005.2021.9621926
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10015-021-00713-y
- DOI: https://doi.org/10.1109/ica54137.2021.00009
- DOI: https://doi.org/10.1109/aciiw52867.2021.9666368
- DOI: https://doi.org/10.1109/gcce53005.2021.9622035
- DOI: https://doi.org/10.1109/gcce53005.2021.9621872
- DOI: https://doi.org/10.1109/gcce53005.2021.9621943
- DOI: https://doi.org/10.1109/gcce53005.2021.9621793
- DOI: https://doi.org/10.5057/jjske.tjske-d-21-00030
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