Genci Capi 研究室

主宰者：Genci Capi
法政大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、脳信号・筋電信号・画像情報といった多様なセンサデータから人間の意図や環境情報を認識し、ロボットや支援機器を制御するシステムの開発に取り組んでいます。特に脳波（EEG）や筋電図（EMG）といった生体信号を深層学習モデルで処理することで、脳損傷者の運動機能回復支援や日常生活における身体的補助を実現することを目指しています。 手法としては、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）やトランスフォーマーなどの深層学習アーキテクチャを活用し、信号処理と分類を行っています。また遺伝的アルゴリズムを組み合わせてモデルの最適化を進めたり、転移学習により少ない学習データでの性能向上を実現したりするなど、実装効率の改善にも注力しています。さらにドローンやロボットによる自律走行・物体認識・位置推定など、実環境での応用を重視し、プロトタイプの開発・検証を行っています。 農業分野ではサトウキビの収量予測や茎径推定にドローン画像とLSTMモデルを適用し、労働力不足への対応を図っています。これらの研究を通じて、センサデータの処理と機械学習を組み合わせることで、高齢化社会や労働力不足といった社会課題に対する実践的なソリューション開発に貢献しています。

※ 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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