Xin He 研究室

主宰者：Xin He
早稲田大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

Xin He研究室は、センサデータや画像から人間の動作・姿勢を認識するための機械学習手法の開発に取り組んでいます。WiFiの電波信号、骨格構造データ、空中での指の動き、カメラ映像など、様々な入力情報を活用し、深層学習モデル（特にTransformer等の最新のニューラルネットワーク）を用いて、動作や姿勢をリアルタイムで正確に識別する方法を研究しています。これらの技術は、スマートホーム、医療監視、ロボット協働、人間とコンピュータのインタラクション等の実世界応用を想定しています。 同時に、研究室はロボットアームの制御と柔軟な物体の変形処理に関する研究も行っています。RGB-Dカメラとロボットマニピュレーターを組み合わせて、砂や布などの柔軟な材料への描画や変形を記録・再現する方法を開発しており、視覚フィードバックを用いたリアルタイム制御とニューラルネットワークに基づいた動作学習を実装しています。また、新しい基盤ネットワーク（Kolmogorov-Arnold Networkなど）を導入し、解釈性と精度の両立を目指す取り組みも進められています。 さらに、電力系統工学の領域では、再生可能エネルギー機器のモデリングやロードプロファイリングといった課題に対し、データ駆動型の機械学習手法を適用する研究を展開しており、実世界の複雑なシステムの動的挙動を効率的に予測・制御する技術の実現を目指しています。

※ 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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