BOOTH -

量子コンピューティング技術と、従来型コンピューティング技術を組み合わせることにより、様々な社会課題に対応する計算機システムの開発に取り組んでいます。内閣府戦略的イノベーション創造プログラム(SIP)第3期の先進的量子技術基盤の社会課題への応用促進にて実施しております。

理工学部物理情報工学科 教授
大学院理工学研究科 特任助教
菊池 脩太
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量子コンピューティング技術と、従来型コンピューティング技術を組み合わせることにより、様々な社会課題に対応する計算機システムの開発に取り組んでいます。内閣府戦略的イノベーション創造プログラム(SIP)第3期の先進的量子技術基盤の社会課題への応用促進にて実施しております。

理工学部物理情報工学科 教授
大学院理工学研究科 特任講師
関 優也
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画像を入力とした関節リウマチに起因する炎症有無の検出

情報・通信・AI・エレクトロニクス

手指の関節リウマチの早期発見を目指して、画像のみから関節の炎症の有無を判定する機械学習モデルの構築に取り組んでいます。特に、少数かつ不均衡な医用画像データの制限を克服する目的で、教師データの合成や機械学習モデルの改良に取り組んでいます。

理工学部情報工学科 准教授
理工学部電気情報工学科 教授
青木 義満
医学部内科学教室(リウマチ・膠原病) 専任講師
近藤 泰
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日常空間から宇宙まで: 画像・言語を扱うマルチモーダルAI技術

身近なデバイスから脳活動・宇宙までを解析するマルチモーダルAI技術を紹介します。画像と言語の基盤モデルを用いた実世界検索エンジン、専門家予測を凌駕するAI太陽フレア予測技術、マルチモーダル大規模言語モデル、脳波の深層学習、画像キャプション評価システムを展示します。

理工学部情報工学科 教授
PANEL -

数理科学に基づく先進知能創発

人工知能・機械学習分野において、数学・数理科学的手法は、新しいアルゴリズムの提案や機械学習理論の解析において重要な役割を果たしています。この展示では、理工学部数理科学科と理化学研究所で共同で行なっている人工知能・機械学習の理論研究を紹介します。

理工学部数理科学科 教授
PANEL -

分子シミュレーションと機械学習を用いた材料の機能性予測

分子シミュレーションとAIを融合した技術を活用し、エマルションやミセルなどの内部構造を持つナノ材料の機能性を予測する研究です。マテリアルインフォマティクス手法により、高性能な材料や新たな機能を持つ素材の開発効率化を目指します。

理工学部機械工学科 教授
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