Liangzhi Li 研究室

主宰者：Liangzhi Li
大阪大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、ディープラーニングやニューラルネットワークの説明可能性と効率性の向上を主要な研究テーマとしています。特に、機械学習モデルがどのような判断根拠に基づいて予測や分類を行っているのかを人間にとって理解しやすい形で明らかにすることに注力しています。画像分類、セグメンテーション、ビデオ解析といった視覚認識タスクにおいて、モデルの内部動作を可視化・解釈するための手法を開発しており、医療診断やロボット制御など高リスク分野への適用を念頭に研究を進めています。 同時に、急速に成長する大規模言語モデル（LLM）やビジョン言語モデルの実用性向上にも取り組んでいます。これらのモデルは強力な性能を持つ一方、計算コストが高く、本番運用時の負荷やコストが課題となっています。そこで、不要な構造部分を削減する圧縮技術や、効率的なプロンプト設計による推論の最適化、トークン数削減などの手法を提案し、限られたリソースの中での実装を可能にしています。 加えて、ソーシャルメディア上の有害表現検出、医用画像解析、データの欠損補完など、社会的な課題解決に応用可能な研究も展開しています。これらを通じて、解釈可能性と計算効率の両立という、現代のAI技術に求められる重要な性質を追求する研究室と言えます。

※ 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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