Issei Sato 研究室

主宰者：Issei Sato
東京大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、機械学習・深層学習の理論的基礎と応用の両面で幅広い研究を展開しています。理論面では、確率モデルや最適化アルゴリズムの振る舞いを数学的に解析することに取り組んでいます。例えば、確率的勾配降下法がどのような条件で汎化性能の高い解へ到達するのか、または自己教師あり学習における負例の役割がなぜ有効なのかといった、深層学習の基本メカニズムを理論的に理解することを目指しています。さらに、Transformer型モデルが位置情報なしにどのように階層構造を認識・生成できるかについても理論的証明を提供しています。 応用面では、医療画像解析や化学実験データの自動解析に機械学習手法を適用しています。医療分野では、生成モデルを活用して胸部X線画像上の異常陰影を検出・強調する手法の開発を進めており、複数の放射線科医による検証を経ています。また、マイクロドロップレット技術とニューラルネットワークを組み合わせることで、細胞や微粒子の識別や組合せバーコーディングを実現する計算設計法を開発しています。さらに、弱教師あり学習や完全教師なし学習から分類器を構築する理論的フレームワークの開発も行っており、現実の限定的なラベル情報の活用を実現しています。

※ 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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