Tinghui Ouyang 研究室
主宰者：Tinghui Ouyang
筑波大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、機械学習やディープラーニングのシステムにおける品質保証と堅牢性の向上を主なテーマとしています。特に、データの異常値や不適切なデータがモデルの性能に与える悪影響に注目し、これらを検出・除去する手法の開発に取り組んでいます。風力発電の予測精度向上や自動運転システムの安全性確保など、実社会の応用分野を想定した研究が特徴です。
研究では、統計的手法と機械学習を組み合わせたアプローチが採用されています。データの不確実性を定量化するための指標を開発し、異常データを効率的に検出する方法を提案しています。また、大規模言語モデルに基づくシステムの安定性や、深層学習モデルが予期しない入力に対する耐性を評価する研究も行われており、複雑な機械学習モデルの信頼性向上を目指しています。
これらの研究を通じて、本研究室はデータ品質の確保とモデルの信頼性評価を通じた実用的なAIシステムの構築に貢献しています。教育・医療・エネルギー管理など、高い安全性が求められる分野でのAI活用を支える基礎研究として位置づけられます。
※ 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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関連研究室(8 件)
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研究成果（25 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.knosys.2025.112975
- DOI: https://doi.org/10.1109/tetci.2025.3602069
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2024.111821
- DOI: https://doi.org/10.3390/electronics13245043
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.energy.2024.131500
- DOI: https://doi.org/10.1109/apsec60848.2023.00056
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2022.109519
- DOI: https://doi.org/10.1109/ijcnn55064.2022.9891977
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ins.2022.06.027
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- DOI: https://doi.org/10.3389/fenrg.2022.861563
- DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.4223042
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00500-022-07514-w
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ins.2022.12.011
- DOI: https://doi.org/10.1109/apsec57359.2022.00059
- DOI: https://doi.org/10.1021/acsomega.2c03468
- DOI: https://doi.org/10.3390/app122211381
- [2022] A wind turbine bearing fault diagnosis method based on fused depth features in time–frequency domainDOI: https://doi.org/10.1016/j.egyr.2022.09.113
- DOI: https://doi.org/10.3390/app12199402
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10489-021-02915-0
- DOI: https://doi.org/10.1109/aitest52744.2021.00016
- DOI: https://doi.org/10.3390/app11156826
- DOI: https://doi.org/10.1109/wain52551.2021.00009
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.renene.2021.04.041
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2021.03.110
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