Takuya Maekawa 研究室

主宰者：Takuya Maekawa
大阪大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

当研究室は、センサデータと機械学習を用いた行動認識と環境情報処理に取り組んでいます。スマートフォンやウェアラブルデバイスに搭載された加速度センサ、Wi-Fi信号、カメラなどから得られるデータを深層学習で分析し、人間や動物の活動、建物内の人数、物体の位置といった情報をリアルタイムで認識する技術を開発しています。特に産業現場での梱包作業や医療・介護分野での活動記録など、実世界で収集された複雑で不完全なデータを扱うことが特徴です。 手法としては、長時間系列データの処理に優れたLSTM、注意機構を組み込んだCNN、グラフニューラルネットワークなど、複数の深層学習アーキテクチャを組み合わせています。また、ラベル付きデータが少ない状況での自己教師あり学習や、環境が異なる場合への転移学習といった、実用的な制約条件下での学習方法の工夫も行っています。これらの研究を通じて、ノイズやデータ不均衡といった実データの課題を克服し、様々な環境・状況で動作するロバストなシステムの構築を目指しています。 さらに、野生動物の行動を記録するバイオロギングデバイスへのAI搭載や、屋内測位システムの改善など、応用範囲も広がっています。これらは生態調査の効率化やスマートビルディングの実現につながる研究として、社会的なニーズにも対応しています。

※ 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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