Peter Naylor 研究室

主宰者：Peter Naylor
理化学研究所・RIKEN Center for Advanced Intelligence Project

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

Peter Naylor研究室は、空間データと時間変化の解析を中心に、複数の分野に応用可能な機械学習手法の開発に取り組んでいます。 研究の問いとしては、不規則に分布する三次元点群データや衛星画像といった大規模で複雑な空間情報から、環境変化や地表面の変動を正確に検出・予測することを目指しています。具体的には、海岸侵食の監視、地下の痕跡（古い河道など）の識別、嵐による高潮予測といった自然災害対応や地形モニタリングに関連する現象を対象としており、同時に医療分野では病理組織画像からがんの治療応答性を予測することにも取り組んでいます。 これらの課題に対し、神経ネットワークを用いた連続関数による空間データの再構成（暗黙的ニューラル表現）、最適輸送理論、教師なし学習による変化検出、そして不均衡なデータセットに対応した深層学習手法の開発など、多様なアプローチを採用しています。また特徴選択や因果推論に関連する統計的手法の研究も並行して進めており、限定されたラベル付き訓練データで高精度の予測を実現することを目標としています。これらの研究を通じて、人工知能技術の実務的な課題解決への応用を推進しています。

※ 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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