Jian Song 研究室

主宰者：Jian Song
東京大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

この研究室は、地球観測データの解析と機械学習を用いた環境モニタリング・災害対応に関する研究を展開しています。特に光学衛星画像と合成開口レーダ（SAR）といった複数の観測センサーから得られるデータを統合し、土地被覆分類や建物被害判定、変化検出などの課題に取り組んでいます。悪天候や夜間を含むあらゆる環境条件下での観測を可能にするため、マルチモーダルデータの効果的な融合方法の開発を進めています。 手法としては、深層学習やトランスフォーマーなどの最新の画像解析技術を活用し、大規模なベンチマークデータセットの構築と公開を行っています。特に限定的なラベル付きデータから学習する少数例学習や、既存の地図データとの比較を通じた変化検出など、実務的な制約条件下での効果的な学習方法を追求しています。 一方で、構造物の最適設計、ワクチン接種戦略の数理モデリング、ウイルスゲノムの解析といった工学・生物学領域の課題にも、数値解析や機械学習の手法を応用する研究を展開しており、多分野にわたる問題解決への取り組みが特徴です。

※ 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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