Hiroshi Kera 研究室

主宰者：Hiroshi Kera
千葉大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

この研究室は、機械学習モデルの堅牢性と解釈可能性に関する研究を展開しています。具体的には、深層ニューラルネットワークがどのような弱点を持つのか、そしてそれらの弱点にどう対処するかを調べています。ロボットの制御、画像分類、骨格姿勢認識、映像解析といった様々な応用領域を対象として、意図的な攻撃や環境変動に対するモデルの耐性を評価する研究に取り組んでいます。 研究の手法としては、敵対的な入力を生成する技術、データ駆動型の数学的計算手法、ゲーム理論に基づいた説明可能性の分析、進化計算によるモデルやロボット設計の最適化など、多角的なアプローチを採用しています。また、Fourier解析や勾配情報を活用した数値計算手法の開発も行っており、理論と実験を組み合わせた検証を重視しています。 主な発見として、ロボット制御では現実的な故障シナリオに対する脆弱性が明らかになり、画像認識モデルでは人間には識別困難だが機械には誤認識される入力の存在が示されています。さらに、敵対的な訓練を施したモデルが複数の攻撃パターンに対して同時に耐性を持つ可能性、および堅牢なモデルが異なるドメイン間での知識移転に優れること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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