Chisato Murakami 研究室

主宰者：Chisato Murakami
日本大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、異なる分野の課題に対して、データ解析と実験的手法を組み合わせたアプローチで取り組んでいます。 一つの重要な研究テーマは、ソフトウェア開発における欠陥検出の効率化です。機械学習を用いたバグ検出システムの実現において、訓練データとして使われる正常なコードと不具合を含むコードの数のバランスが問題となります。研究室では、低レベルの中間言語から複数の表現方法でコードを生成することで、限られた不具合データから多様な訓練例を自動的に作り出す手法を開発しています。 別の重要な研究領域は、生物学的現象の解明です。多発性硬化症という神経疾患では、脳脊髄液や脳組織内のタンパク質レベルの変化が病状の進行に関係していることが知られており、患者の臨床標本と動物モデルを用いた分析を進めています。また、深海の鉄マンガン鉱床周辺の微生物群集構造や、深海採掘による海底生物への影響評価など、海洋生態系に関する調査研究も行っており、遺伝子解析や生物学的多様性の評価を通じて環境への影響を明らかにしようとしています。さらに、医療現場での圧迫による組織変形を非侵襲的に推定する技術開発など、実用的課題にも取り組んでいます。

※ 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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