KOMEI SUGIURA

杉浦の研究の全体像です。

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ロボットの機能の一部をクラウド化することで、低コストで高性能な処理が可能になります。我々は、クラウドロボティクス基盤rospeexを構築し、2013年から継続的に運用しています。2016/09/1現在、40,000ユニークユーザに利用されています。

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日常環境において支援を必要とする方のための家庭用ロボットの研究に取り組んでいます。世界最大 の生活支援ロボットのコンペティション(ロボカップ@ホーム)で2度世界大会優勝して います。

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我々の発話中には省略された情報が含まれていますが、ロボットがそれらを補完することは困難です。音声だけでなく、画像や命令を実行した場合の予測軌道などの確からしさから省略した部分を推定し、命令を実行できる手法を構築しています。

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人間の動作を解析し、ロボットに模倣させる技術を研究しています。模倣学習により、専門的知識が不要なユーザフレンドリな方法でロボットに動作を教示することが可能になります。

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観光スポットを選択するためにガイドブック・地図・検索エンジンを使うことも多いですが、曖昧な嗜好を元に推薦してほしいというニーズもあります。我々は、ユーザの気分や雰囲気から観光スポットを推薦する手法を開発しています。京都市観光局のウェブサイトにアルゴリズムが導入されました。

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大気汚染物質PM2.5等による早期死亡者数は全世界で年間330万人と言われて いますが、現状では正確な予測が困難です。我々は、Dynamic Pretrainingを 導入したDeep Learningによる予測手法を開発しました。

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ウェブ上には論文やデータが多く公開されるようになってきましたが、そ れらの検索精度はウェブページと比較するとかなり低いのが現状です。我々は、 時空間情報を用いた擬似適合性フィードバック手法を開発し、ウェブサービスとして公開しました。

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ロボットの身体上や環境へのセンサ配置を最適化することで、学習を高速化したり無駄のない情報収集が可能になります。我々は、劣モジュラ性を利用した期待相互情報量最大化手法を提案しました。

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