2017年度にできた新しい研究室です.一緒に研究室を盛り上げてくれる方を募集中です!
以下の業績は主要なものを2件まで.
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博士3年 | |
鷹見 竣希
大規模情報処理による人流解析の効率化・高速化
[1] S. Takami, M. Onishi, K. Iwata, N. Ito, Y. Murase, T. Uchitane,
“An Environment for Combinatorial Experiments
in a Multi-agent Simulation for Disaster Response,”
Principles and Practice of Multi-Agent Systems (PRIMA), 2018.
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博士3年 | |
重中 秀介
混雑環境における大規模な人流計測と解析
[1] 重中秀介,大西正輝,山下倫央,野田五十樹,
“データ同化を用いた大規模人流推定手法,”
電子情報通信学会論文誌,vol.J101-D, no.9, 2018.
[2] S. Shigenaka, S. Takami, Y. Ozaki, M. Onishi, T. Yamashita, I. Noda,
“Evaluation of Optimization for Pedestrian Route Guidance in Real-world Crowded Scene”
International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems,
AAMAS2019.
2017年8月 MIRU学生奨励賞 受賞
2019年3月 社会工学専攻長賞 受賞
2021年6月 電子情報通信学会 情報・システムソサイエティ論文賞 受賞
2022年4月 日本学術振興会 特別研究員(DC2)採用
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博士3年 | |
竹長 慎太朗
大規模ハイパパラメータ最適化の高速化
[1] S. Takenaga, Y. Ozaki, M. Onishi,
“Practical initialization of the Nelder–Mead method for computationally expensive optimization problems,”
Optimization Letters, Dec. 2022.
[2] S. Takenaga, S. Watanabe, M. Nomura, Y. Ozaki, M. Onishi, H. Habe,
“Evaluating Initialization of Nelder-Mead Method
for Hyperparameter Optimization in Deep Learning,”
International Conference on Pattern Recognition, ICPR2020.
2021年度 人工知能学会現場イノベーション賞金賞 受賞
2023年4月 日本学術振興会 特別研究員(DC2)採用
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博士1年 | |
逸見 一喜(2023年3月修了)
制約付き最適化によるニューラルアーキテクチャサーチ
[1] Kazuki Hemmi, Yuki Tanigaki, Masaki Onishi
“MC-DARTS : Model Size Constrained Differentiable Architecture Search, ”
HITY Workshop NeurIPS 2022.
[2] 逸見一喜,谷垣勇輝,大西正輝,
“Long-Tailデータセットに対するNASの制約付き最適化,”
画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2022),IS2-18,July 2022.
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修士2年 | |
丹羽 了
計測とシミュレーションを融合した大規模人流解析
[1] 丹羽 了,鷹見竣希,重中秀介,大西正輝,内藤 航,保高徹生,
“データ同化を用いた大規模イベントにおける分散退場の効果分析,”
情報科学技術フォーラム(FIT2022),CM-003,Sep. 2022.
[2] 丹羽 了,鷹見竣希,重中秀介,大西正輝,
“スタジアムにおける分散退場オペレーションの効果分析,”
データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(DEIM),A33-3,2022.
2022年 FIT論文賞 受賞
IEEE Computer Society Japan Chapter SMASH Young Researcher Award
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武田 芽依
多目的最適化による避難誘導の効果検証
[1] 武田芽依,大西正輝,
“多目的ベイズ最適化を用いた震災時における地下誘導の検証,”
進化計算シンポジウム講演論文集, S2-03, pp.120-125, Dec. 2022.
[2] 武田芽依,大西正輝,
“多目的ベイズ最適化による地下動線を活用した避難誘導の検証,”
情報処理学会全国大会,6U-03,March 2023.
第86回 情報処理学会全国大会 学生奨励賞 受賞
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修士1年 | |
辻 栄翔
深層学習を用いた大規模群衆行動計測
[1] 辻 栄翔,竹長慎太郎,大西正輝,
“アノテータのラベル付けが深層学習モデルの識別性能に与える影響の検証,”
画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2022),IS2-26,July 2022.
[2] 辻 栄翔,竹長慎太朗,大西正輝,
“学習データセットにおけるデータ量とドメイン数の寄与度の評価,”
電子情報通信学会技術報告,PRMU2022-90,pp.157-162, March 2023.
2021年度 人工知能学会現場イノベーション賞金賞 受賞
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大田 竹蔵
視聴覚情報を用いた音イベント識別
[1] 大田竹蔵,坂東宜昭,井本桂右,大西正輝,
“視聴覚自己教師あり学習に基づく音響イベント検出,”
情報処理学会全国大会,5S-05,March 2023.
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学部4年(技術研修生) | |
三輪 珠嶺
(仮)深層学習を用いた人流シミュレーション
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卒業生 | |
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土井 一磨(2023年3月修了)
大規模なGPSデータを用いた人流解析
[1] Kazuma Doi, Masaki Onishi,
“Intervention Effect Estimation Using Large-Scale GPS Trajectory Data in Japan, ”
AAAI-23 Workshop on AI For Behavior Change, Feb. 2023.
[1] 土井一磨,大西正輝,
“中断時系列分析を用いた人流抑制の効果推定,”
電子情報通信学会技術研究報告,PRMU2021-35, pp.61-66, Dec 2021.
川上 健太(2023年3月修了)
同変性を有するグラフニューラルネットワークによる人流予測
[1] 川上健太,堀江正信,大西正輝,竹内 孝,
“E(2)-同変グラフニューラルネットワークによる人流予測,”
情報処理学会全国大会,4R-08,March 2023.
第86回 情報処理学会全国大会 学生奨励賞 受賞
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逸見 一喜(2023年3月修了)
制約付き最適化によるニューラルアーキテクチャサーチ
[1] Kazuki Hemmi, Yuki Tanigaki, Masaki Onishi
“MC-DARTS : Model Size Constrained Differentiable Architecture Search, ”
HITY Workshop NeurIPS 2022.
[2] 逸見一喜,谷垣勇輝,大西正輝,
“Long-Tailデータセットに対するNASの制約付き最適化,”
画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2022),IS2-18,July 2022.
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尾崎 嘉彦(2022年3月博士号取得)
実用的なブラックボックス最適化手法の開発
[1] Y. Ozaki, Y. Suzuki, T. Hawai, K. Saito, M. Onishi, K. Ono,
“Automated Crystal Structure Analysis based on Blackbox Optimisation,”
npj Computational Materials, vol.6, no. 75, 2020.
[2] Y. Ozaki, M. Yano, M. Onishi,
“Effective hyperparameter optimization using Nelder-Mead method in deep learning, ”
IPSJ Transactions on Computer Vision and Applications, (2017) 9:20.
2021年度 電子情報通信学会 論文賞 受賞
2019年度 IPSJ Outstanding Paper Award 受賞
2016年度 PRMU研究奨励賞 受賞
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加藤 優作(2022年3月修了)
強化学習による人流最適化
[1] Y. Kato, S. Shigenaka, M. Onishi,
“Multi-fidelity Optimization for Pedstrian Route Guidance,”
Workshop on Optimization and Learning in Multiagent Systems, May 2022.
[2] 加藤優作,重中秀介,西田 遼,大西正輝,
“大規模イベントにおける歩行者シミュレーションの Fidelity 最適化,”
人工知能学会全国大会,2I3-GS-5b-02,June 2021.
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仲里 直克(2021年3月修了)
人工知能が経済や社会に与える影響
[1] 仲里直克,大西正輝,
“ハイパパラメータ最適化における識別精度向上と計算コストの定量評価,”
人工知能学会全国大会,1J3-OS-10-04, 2020.
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高 榮軒(2021年3月修了)
大規模群集の移動の予測と最適化
[1] R. Gao, A. Zha, S. Shigenaka, M. Onishi,
“Hybrid Modeling and Predictive Control of Large-Scale Crowd Movement in Road Network,”
ACM International Conference on Hybrid Systems: Computation and Control,HSCC2021.
2021年3月 社会工学専攻長賞 受賞
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渋谷 薫(2020年3月修了)
深層学習を用いた人流シミュレーション
[1] 渋谷 薫,金崎朝子,大西正輝,
“深層学習による画像識別問題に帰着した人の流れのシミュレーション,”
画像の認識・理解シンポジウム(MIRU), 2018.
曾 奕夫(2020年3月修了)
Social GAN を用いた人流解析
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佐藤 佳(2020年3月修了)
動線と会話分析による救急医療のチーム医療評価
[1] K. Sato, M. Onishi, I. Yoda, et al.,
“Quantitative Evaluation of Emergency Medicine Resident's
Non-Technical Skills Based on Trajectory and Conversation Analysis,”
International Workshop on Health Intelligence (W3PHIAI), 2020.
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齋藤 巧(2019年3月修了)
動線と会話に着目した救急医療におけるチーム医療評価
[1] 齋藤 巧,大西正輝,依田育士,他,
“医療者動線と会話に着目したチーム医療の解析,”
画像の認識・理解シンポジウム(MIRU), 2018.
[2] T. Saito, M. Onishi, I. Yoda, et al.,
“Analysis of Team Medical Care Using Integrated Information from
the Trajectories of and Conversations among Medical Personnel, ”
International Workshop on Health Intelligence (W3PHIAI), 2019.
2018年2月 PRMUポスター賞 受賞
2019年3月 社会工学専攻長賞 受賞
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重中 秀介(2019年3月修了)
混雑環境における大規模な人流計測と解析
[1] 重中秀介,大西正輝,山下倫央,野田五十樹,
“データ同化を用いた大規模人流推定手法,”
電子情報通信学会論文誌,vol.J101-D, no.9, 2018.
[2] S. Shigenaka, S. Takami, Y. Ozaki, M. Onishi, T. Yamashita, I. Noda,
“Evaluation of Optimization for Pedestrian Route Guidance in Real-world Crowded Scene”
International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems,
AAMAS2019.
2017年8月 MIRU学生奨励賞 受賞
2019年3月 社会工学専攻長賞 受賞
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これまでにあった質問などを書き足していきます.一緒に面白い研究をしましょう!
Q:
連携大学院って何ですか?
A:
筑波大学で授業を受けながら,産総研で研究することができます.
研究室が産総研にある以外は通常の筑波大学院生と全く同じです.
修士だと1年次は週4で大学,週1で産総研.2年次は週5で産総研,時々筑波大学.
博士は週5(週7?)で産総研.のような感じになると思います.
産総研リサーチアシスタントなどの各種制度も充実しているので,
産総研で研究に関連するアルバイトをしながら研究することが可能です.
Q:
そもそも産総研って何ですか?
A:
国立研究開発法人産業技術総合研究所という経済産業省傘下の研究所です.
理化学研究所(理研)と産総研が日本の二大研究所だと思います.
ミッションは地球温暖化や少子高齢化を始めとした21世紀型課題を解決することです.
特に情報・人間工学領域では産業競争力の強化と豊かで快適な社会の実現を目指して
人間に配慮した情報技術の研究開発を行っています.
Q:
社会人も希望できますか?
A:
筑波大の社会工学はその名の通り,社会人に合わせた柔軟な学位プログラム構成となっています.
これまでにも,社会人の学生や社会人を辞めて学生になった人も受け入れています
業績が十分なら1年で学位取得が可能な早期修了プログラムも用意されています.
どういう方法が最適かは場合場合によると思いますのでまずはお問い合わせ下さい.
Q:
学部生も希望できますか?
A:
連携大学院は大学院からですが,本連携大学院に進学することを前提として
一部の学部生を産総研の技術研修生として受け入れています.
特に筑波大学の理工学群社会工学類の学生は高野祐一先生の研究室との共同研究
という形で積極的に受け入れて卒業研究を見ています.
詳しくはお問い合わせ下さい.
Q:
産総研で研究することのメリットは何ですか?
A:
産総研にいる一流の研究者に囲まれて研究できることが最高のメリットであり,デメリットでもあります.
レベルの高い人達に囲まれて研究できるため,そこで揉まれていると自然と高いレベルの力が付きます.
回りの人たちと同じことをしていれば世界一流になれるでしょう.
その一方で大学特有のノンビリ感やダラダラ感はないかも知れません.これはデメリットかも知れません.
こういう環境で腕を試したい,腕を磨きたいと思う,意欲のある人にとっては多くのものが得られると思います.
Q:
大西研究室で研究することのメリットは何ですか?
A:
大西研には人の流れに関する生きたデータがたくさんあります.
人の流れに関するデータ量では世界一に近いところにいると思っています.
例として商業施設での人の流れのデータおよそ10年分.花火大会での10万人規模の超混雑データ2012年から現在まで.
1500人規模の避難訓練を50台のカメラで計測したデータ.
展示会のデータ,介護施設での徘徊データ,救急医療の現場でのチーム医療のデータ,….
他にもいっぱいありますが,人手不足により十分に解析できていないものもあります.
買ってきたデータではなくて自分たちで必要に応じて取得したデータなので,
研究することが山ほど詰まっています.
また ABCI という約5500台の GPU を搭載したAI向けクラウド型計算システムが利用可能です.
こういったビッグデータに触れながら大規模計算機で社会問題を解決するための研究ができることが最大のメリットです.
また,大西研究室では,外部との連携に力を入れています.
企業との共同研究の手伝いや,お茶の水女子大学,東京大学,慶応大学などとの合宿,
産総研で開催のコンピュータビジョン勉強会(つくばCV勉強会),
English Conversation Seminar などに参加してもらいます.
Q:
入試前や入試後のスケジュール感を教えて下さい
A:
研究生活やその準備のスケジュールはおおよそ以下のような感じです.
<入試準備>
学部4年 04月後半:筑波大学の大学院説明会(5月前半に第2回目)
このあと願書受付まで研究計画の打ち合わせ
・7月推薦入試の場合
学部4年 05月後半:願書受付 ⇒ 7月前半:入学試験 ⇒ 07月後半:合格発表
・8月入試の場合
学部4年 07月前半:願書受付 ⇒ 8月後半:入学試験 ⇒ 09月後半:合格発表
・1月入試の場合
学部4年 12月前半:願書受付 ⇒ 1月後半:入学試験 ⇒ 02月後半:合格発表
※ 正確な日程は筑波大学のホームページをご確認下さい
その後は見習い期として入学前に産総研のインターンやテクニカルスタッフとして研究の基礎知識を習得
<入学後>
修士1年 04月~06月:新入生歓迎会 / この時期は授業が一杯!
修士1年 07月~09月:合同ゼミ合宿 / 展示会デモ発表 / 花火大会(人流計測)/ ビアガーデン
修士1年 10月~12月:研究会投稿 / 忘年会
修士1年 01月~03月:新宿新年会 / 国内研究会発表
修士2年 04月~06月:新入生歓迎会 / 国際会議への投稿 / 就活もしないと
修士2年 07月~09月:集中して研究 / 研究会・展示会デモ発表 / 花火大会(人流計測)/ ビアガーデン
修士2年 10月~12月:国際会議での発表
修士2年 01月~03月:修論発表 / 論文誌への投稿 / 追い出しコンパ
博士後期 04月~03月:研究三昧
Q:
連携大学院の入試について教えて下さい.
A:
筑波大学大学院システム情報工学研究科社会工学専攻の入試と全く同じです.
詳しくは筑波大学のホームページをご覧ください.
Q:
研究室の雰囲気が知りたいのですが,見学できますか?
A:
もちろん可能です.研究室選びは人生の方向性を選択するのと同じくらい重要だと思います.
見学に来て,自分の目で確かめて,納得した上で選択してください.見学の日程調整などはメールでご連絡下さい.
学生目線での研究所の雰囲気が知りたければ学生の紹介も可能です.
Q:
出願時に日本語1000語程度または英語500語程度の研究計画が必要なようですが.
A:
はい,必要です.メールで相談しながら研究の方向性を考えていきましょう.
まずは,メールでご連絡下さい.通常4~5回のメールのやりとりで研究計画を作っていきます.
余裕をもって準備しましょう.
Q:
サービス工学と社会工学のどちらがいいですか?
A:
それぞれの制度と性格等による適正もあるかと思いますのでメールでご相談下さい.
Q:
ここに載っていない質問があるのですが.
A:
onishi-masaki@aist.go.jp
にメールして下さい.
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