研究テーマ

八谷研究室では, 様々な分野の問題に機械学習を応用する際に直面する課題を分析し,それらの課題を解決する新たな機械学習アルゴリズムを作る研究に取り組んでいます.観測または数値シミュレーションのデータが取得できる分野であれば特に制限なく,どんな分野でも,それぞれの専門の研究者と共同で,機械学習の応用に挑みます.

以下,現在進行中の研究テーマをいくつか紹介します.

集合間マッチング(2019年~)

zozo technologiesと共同で、ファッションアイテムや人物の特徴量の集合間のマッチングを行い、ファッションコーディネートの推薦やグループ認識をするための機械学習アルゴリズムの研究をしています。

  • Exchangeable Deep Neural Networks for Set-to-Set Matching and Learning, Yuki Saito, Takuma Nakamura, Hirotaka Hachiya & Kenji Fukumizu, 第23回 画像の認識・理解シンポジウム(MIRU), 2020

techblog.zozo.com

CG実写変換(2019年~)

CGや他のドメインで獲得したデータをターゲットドメインに合わせて変換することにより、学習データを拡張するための機械学習アルゴリズムを研究しています。

  • Label-CycleGANを用いたドメイン適応のためのCG実写変換, 永吉耕太郎 & 八谷大岳, 第23回 画像の認識・理解シンポジウム(MIRU), 2020

comming soon

急発達台風の予報(2019年~)

気象研究所と共同で、急激に発達する台風を検出するための機械学習アルゴリズムの研究をしています。

  • ニューラルネットワークを用いた急発達台風予報, 黒良峻平、八谷大岳、嶋田宇大&上田修功,気象学会秋季大会, 2019
  • マルチクロスヒンジ損失を用いた不均衡多クラス分類, 黒良峻平、八谷大岳、嶋田宇大&上田修功,情報論的学習理論と機械学習研究会(IBISML), 2020
  • Direct Multi-class AUC Maximization for Forecasting Rapidly Intensifying Tropical Cyclones , Hirotaka Hachiya, Shumpei Kurora, Udai Shimada & Naonori Ueda,JpGU-AGU Joint Meeting, 2020

地震予報(2018年~)

理化学研究所と共同で、南海トラフ地震の摩擦パラメータを同化するための機械学習アルゴリズムの研究をしています。

  • Adaptive truncated residuals regression for fine-grained regression problems, Hirotaka Hachiya et al., Asian Conference on Machine Learning (ACML), 2019
  • 機械学習とアンサンブルカルマンフィルタのハイブリッド手法を用いた南海トラフ巨大地震シミュレータの摩擦パラメータ推定, 山本 友, 平原 和朗, 八谷 大岳, 高橋 温志&上田 修功, 地震学会秋季大会, 2019
  • Machine Learning Approach for Adaptive Integration of Multiple Relative Intensity Models toward Improved Earthquake Forecasts in Japan, Hirotaka Hachiya et al., International Union of Geodesy and Geophysics (IUGG), 2019
  • Machine learning approach for constraining the plausible ranges of frictional parameters on the Philippine Sea plate reproducing the historical sequences of the Nankai megaquakes, European Geosciences Union, Hirotaka Hachiya et al., European Geoscience Union (EGU), 2019

異常検知(2018年~)

正常のみのデータから、異常事象を検出するための機械学習アルゴリズムの研究をしています。

  • Training Discriminative Model for Anomaly Detection through Generative Adversarial Network, 八谷大岳,情報論的学習理論ワークショップ(IBIS), 2018

単眼画像からの距離推定(2017年~)

単眼カメラ画像のみからの、特定物体の距離を推定するための機械学習アルゴリズムの研究をしています。

  • Distance estimation with 2.5D anchors and its application to robot navigation, H. Hachiya et al., ROBOMECH journal, 2019

  • 3D Faster R-CNNとレーザスキャンとの組み合わせによる特定物体の頑健な距離推,八谷大岳 et al., 計測自動制御学会論文集, 55(1), 2019
  • 信頼度重み付きクラスタリングによる2次元測距センサの距離推定の頑健化,射手矢和真, 八谷大岳 & 中村恭之 et al., 計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演, 2018

  • 2.5D+Orientationアンカーによる物体の距離と向きの推定, 佐々木寛史 & 八谷大岳, 計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演, 2018

ロボットナビゲーション(2017年~)

つくばチャレンジを題材に、ロボットの自律走行の研究をしています。

  • LaserVAEによる特徴量生成とその特徴量に基づいた大域自己位置推定, 脇田翔平, 中村恭之&八谷大岳, 計測自動制御学会論文集, 55(7), 2019
  • Laser variational autoencoder for map construction and self-localization, Shohei Wakita, Takayuki Nakamura & Hirotaka Hachiya, IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC), 2018
  • 自由領域制限による経路教示と経路計画のハイブリッド自律走行, 野村雅也, 中村恭之 & 八谷大岳, ロボティクスシンポジア, 2018