Rui Shi 研究室

主宰者：Rui Shi
東京大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

Rui Shi研究室は、深層学習モデルの動作を人間が理解できるようにする「解釈可能性」と、コンピュータグラフィックスにおける物理シミュレーションを研究しています。自動運転システムの意思決定メカニズムを解明することが主要なテーマの一つです。具体的には、ニューラルネットワークがなぜ特定の判断を下したのかを可視化・説明する手法を開発しており、交通シーンの情報表現と勾配ベースの帰属法を組み合わせた統一的なアプローチを提案しています。 もう一つの中心的な研究領域は、衣服のリアルなアニメーション生成です。グラフニューラルネットワークと周波数解析を融合させ、複雑な衣服変形を効率的に学習できる手法を複数開発しています。これらの手法は異なる衣服の形状や身体の動きに対して統一的に対応でき、細かなしわや動きの詳細をリアルに表現できることが特徴です。さらに、ニューラルアーキテクチャサーチや軽量な物体検出アルゴリズムなど、深層学習モデルそのものの設計・最適化に関する研究も進めています。総じて、機械学習モデルの透明性向上と効率的な学習手法の開発を通じて、実用的なAIシステムの構築を目指しています。

※ 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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