201508臨海副都心センターパンフレット
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11人工知能研究センター■ 知識情報研究チーム Knowledge and Information Research Team■ 確率モデリング研究チーム Probabilistic Modeling Research Team■ 脳型人工知能研究チーム Brain-like Artificial Intelligence Research Team■ 人工知能応用研究チーム Artificial Intelligence Applications Research Team■ 人工知能クラウド研究チーム Artificial Intelligence Cloud Research Team■ 機械学習研究チーム Machine Learning Research Team意味と知識を抽出する情報処理Acquisition of Knowledge by Semantic Information Processingデータに内包される意味を理解し、知識を抽出する技術を研究しています。文章形式のデータのみならず様々な形式のデータを分析し、その中に記述されている出来事の因果関係や、登場する言葉の概念構造、情報の鮮度と客観性、情報間の矛盾などを、人工知能が認識し、データベース化する技術です。これにより、単なる言葉による検索から、意味による検索が可能になり、人工知能は知識をより深く取り扱えるようになります。Knowledge is the basis of intelligence. Our research on semantic information processing aims for automatic acquisition of knowledge. We focus on difficulties for data processing, such as inconsistent forms of data, complicated ontology, implicit descriptions, temporal change of credibility, and differences between sources. We produce technologies to extract knowledge from a variety of data.安全のためのビッグテキスト解析Text based Big Data Analysis for Industrial Safety社会の安全と安心のためには、過去の事故に学び、そこから教訓を得ることが重要です。新聞記事や報告書といった、事故を記述したテキストデータはすでに膨大にあります。膨大がゆえにその全てを読み解いて教訓を生み出すことは不可能です。そこで我々は、テキストマイニングの技法を使って、事故の思わぬ共通点や隠れた法則性を検知し、効果的な予防法を創出する技術を研究しています。Learning from past accidents is important to prevent future accidents. There are vast numbers of documents describing past accidents, but it is impossible to read them all. One of our current research themes is text-mining technology to process text based big data about accidents to find hidden commonalities or regularities among accidents and to design effective countermeasures to accidents.データ・知識融合確率モデリング技術Probabilistic Modeling Technology Integrating Data with Knowledge様々なデバイスから得られる実世界の大規模データ(ビッグデータ)と、人が持つ知識の両方を融合し、高度なタスクを実行する人工知能を学習させる確率モデリング技術を開発します。それによってビッグデータの活用場面を大きく広げ、従来の情報処理を知的で高度なものにすることで様々な産業の生産性と付加価値を向上します。We are developing probabilistic modeling technology that integrates big data and knowledge. Probabilistic modeling allows artificial intelligence to perform high-level tasks in various fields. By utilizing big data, artificial intelligence technology can replace conventional information processing and increase productivity and provide additional value in various industrial applications.機械学習手法と知識発見Knowledge Discovery from Real-World Data近年、医療や地質データ、交通量データなど様々なビッグデータを社会で再活用できるようになってきました。そこで、人手ではなく自動的にデータを分析する人工知能技術の研究により、データの背後にある構造や関係などの知識を発見する技術を開発しています。これにより、より効果的な治療法の理解・発見や意思決定支援など、社会問題の解決に役立てています。Obtaining knowledge from real-world data, such as large-scale medical treatment records and traffic data, is becoming a widely pursued goal. By using artificial intelligence technology, we develop systems that find hidden structures within the data, help decision-making, and enable us to solve social problems.■ 研究センター長辻井潤一■ DirectorJunichi Tsujii 人工知能研究センターは、(1)人間の知能を発現させる仕組みを人間の脳から工学的に学ぶことで、脳のように柔軟でしなやかな情報処理を行う脳型人工知能や、脳の神経回路と神経細胞の情報処理を工学的に実現するニューロコンピューティングの研究、(2)膨大なデータから規則性を学習する機械学習技術と、テキストや知識の意味を理解し推論する技術とを自然に融合することで、複雑な判断や行動の決定とその過程の説明ができるデータ知識融合型人工知能の研究、という2つの研究の柱を設定し、人間の知能との親和性が高い人工知能の実現を目指します。 この2つの研究テーマは野心的で、長期間の継続的な努力が必要です。本センターは、国内外の研究者の集積と交流の核として、また、学界と産業界の連携の核として、具体的で明確な応用を設定することで、その研究を推進していきます。 The Artificial Intelligence Research Center undertakes research on (1) computing inspired by brain architecture with development of flexible computation methods for AI that emulate the brain and (2) data–knowledge integration that integrates inferences derived from machine learning with knowledge and text. Each of these two ambitious research fields is broad and requires long-term research efforts with continuous innovation. We pursue these goals through actual applications, and place an emphasis on close cooperation between academia and industry. We promote basic AI research as well as its application to real-world problems.確率潜在意味解析顧客セグメント・潜在クラス確率的潜在構造モデルベイジアンネットスマホ・タブレットアプリ・サービスビッグデータ+知識現象モデル計算dataProbabilistic LatentSemantic AnalysisUser segments, Latent classProbabilistic LatentStructure ModelsBayesian networksSmart-phones, TabletsApplications, ServicesBig data + KnowledgePhenomenon modelsComputationデータベースビッグデータ解析ベイジアンネット人工知能応用システムData baseBig data analysisBayesian networksArtificial Intelligent Systems生活支援アプリLiving support applicationsビッグデータBig dataLocated AIST Tokyo Waterfront■ は臨海副都心センターを拠点とするチーム

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