Hangli Ge 研究室
主宰者：Hangli Ge
東京大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、スマートビルディング、交通システム、人間の移動パターンなど、都市の各種インフラストラクチャにおいて発生する複雑なデータを分析し、システムの効率化と信頼性向上を実現することを主要テーマとしています。特に、建物管理システムにおいて、自然言語処理と大規模言語モデルを活用して、利用者の直感的な指示を実行可能なコマンドに変換する手法や、知識グラフを用いた高度な制御フレームワークの開発に取り組んでいます。
交通・人流分析の領域では、機械学習やグラフ学習を用いて、交通遮断時の最適な迂回ルート計画、駅間の乗客数予測、あるいはオンライン検索ログから抽出される人々の移動意図の分析など、多角的なアプローチを展開しています。特に因果関係を考慮した予測手法により、定期的なパターン外の公共イベントや異常事象が交通・人流に与える影響を定量的に理解しようとしています。
さらに、障害者向けの自立支援システムや信号検出などの応用研究を通じて、深層学習とセンシング技術を統合し、現実環境の不確実性に対応できる自己適応型システムの構築を目指しています。これらの研究は、エッジコンピューティングやロボット制御といった領域にも応用されており、スマートシティ実現に向けた広範な技術基盤の構築に貢献しています。
※ 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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関連研究室(8 件)
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研究成果（34 件）
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- [2025] Origin-Destination Extraction from Large-Scale Route Search Records for Tourism Trend AnalysisDOI: https://doi.org/10.1109/smc58881.2025.11342847
- DOI: https://doi.org/10.1109/smc58881.2025.11342578
- DOI: https://doi.org/10.1109/gcce65946.2025.11274916
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- DOI: https://doi.org/10.1109/gcce65946.2025.11274658
- DOI: https://doi.org/10.1109/tits.2025.3599839
- DOI: https://doi.org/10.1109/ichms65439.2025.11154372
- DOI: https://doi.org/10.1109/edcc-c66476.2025.00037
- [2025] CausalMob: Causal Human Mobility Prediction with LLMs-derived Human Intentions toward Public EventsDOI: https://doi.org/10.1145/3690624.3709231
- DOI: https://doi.org/10.1109/bigdata62323.2024.10825904
- DOI: https://doi.org/10.1109/ceii65291.2024.00058
- DOI: https://doi.org/10.1109/swc62898.2024.00181
- DOI: https://doi.org/10.1109/smc54092.2024.10831794
- DOI: https://doi.org/10.2197/ipsjjip.32.575
- DOI: https://doi.org/10.1109/dasc/picom/cbdcom/cy59711.2023.10361307
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- DOI: https://doi.org/10.1109/compsac54236.2022.00059
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.compeleceng.2021.107676
- DOI: https://doi.org/10.1109/robio54168.2021.9739560
- DOI: https://doi.org/10.1109/lifetech52111.2021.9391885
- DOI: https://doi.org/10.3390/app11030935
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