Fumio Machida 研究室

主宰者：Fumio Machida
筑波大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、機械学習やIoTシステムの信頼性と性能を維持することを主たる課題として、複数の領域で研究を展開しています。 **研究の問い**として、長時間運用される機械学習システムやエッジコンピューティングシステムにおいて、性能低下や故障のリスクにどのように対処するかを取り扱っています。特に、継続的な運用中のデータ分布の変化に伴う推論精度の低下、メモリ使用量の増加に代表されるソフトウェアの劣化現象、および限定された計算資源下での信頼性の確保といった問題を扱っています。 **手法として**、確率過程モデル（マルコフ鎖や待ち行列理論）による理論的解析、機械学習モデルの多重化・多様化による冗長設計、タスク分散（オフロード）の最適化、実装実験による検証といったアプローチを組み合わせています。具体的には、ドローンやエッジデバイス上の物体検出や画像分類、クラウドサービスの監視などを対象とした実験環境を構築しています。 **主要な発見**として、複数の異なる機械学習モデルまたは複数の異なる入力データを活用することにより、単一モデル・単一入力と比べて出力の信頼性が向上する可能性、適応的なタスクオフロードにより性能と可用性のトレードオフを効果的に制御できる可能性、そして不完全な再学習の下でも段階的な保全戦略により長期的なシステム可用性の維持が可能である可能性などが報告されています。

※ 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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