Atsuki Inoue 研究室
主宰者：Atsuki Inoue
神戸大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、機械学習とデータ解析の手法を用いて、複数の領域における実践的な問題解決に取り組んでいます。主要な研究テーマは、計算効率と精度のバランスを保ちながら、ニューラルネットワークの性能を向上させることにあります。
材料科学の領域では、触媒材料の探索を加速するために、グラフニューラルネットワークを活用した電子エネルギー予測に関する研究を行っています。第一原理計算に基づく量子力学的なシミュレーションは計算量が大きいため、機械学習モデルによる高速予測が求められます。そこで、限られたデータから効率的に学習する手法として、自己教師あり学習やアクティブラーニングなどの技術を導入しています。
深層ニューラルネットワークの圧縮・最適化についても、量子化とプルーニング（不要な部分の削除）を対象とした研究が進められています。これらの手法では、モデルのパラメータを削減しながら精度を保つことが課題となりますが、層やチャネル単位での最適な操作方法を自動導出するアルゴリズムを提案しています。さらに、脳血流の光計測を用いた集中度評価など、生体計測信号の解析にもニューラルネットワークを応用する研究があります。
※ 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（7 件）
- DOI: https://doi.org/10.1109/ijcnn60899.2024.10650978
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.procs.2023.08.184
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00521-021-06752-7
- DOI: https://doi.org/10.1140/epjc/s10052-022-11137-8
- DOI: https://doi.org/10.1145/3529399.3529409
- DOI: https://doi.org/10.1109/icpr56361.2022.9956644
- DOI: https://doi.org/10.1109/bci51272.2021.9385327
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