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本部門では生産システム設計や技能抽出・教育システム設計等を遂行する、出口を指向したAI(実践知能)を用いた新しい社会実装技術の確立を目指しています。具体的には、昨今飛躍的な進歩を遂げている深層学習を中心とするAI認識技術に、工学系研究科が有するハードウェア技術やインフラ技術を高度にすりあわせることで、世界的に圧倒的な競争力を有するモノ・サービスシステム作りを目指しています。例えば、認識技術を用いた建設機械による作業の自
動化、医療画像からの自動診断、化学プラントの制御の自動化など、さまざまな活用可能が考えられます。方法論としては、対象とする問題において必要とする情報選択を起点として、そのために必要な実世界データ、データ取得に必要な高性能センサ等の物理デバイス、デジタルトリプレットデータの処理手法選択、ウェブ技術等を活用したサービス構築とその継続的改善、さらに人間のモノづくり活動の支援という、情報システムの循環設計を中心に据えた研究開発をおこなっています。ここで全体のフレームワークには過去の人工物工学研究で培われた知見を用い、実世界寄りのハードウェア開発要素には工学系研究科等のresourceを用いることで研究開発を進めています。このように両者が強固なタッグを組むことで、最先端AI技術を含む人工物の、社会実装技術が構成されます。
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This department strives for the development of new technology for socialimplementation using AI (Artificial Intelligence) directed at output, which conducts production system design, skill extraction, and education system design. Concretely, we are aiming the creation of products/service system that possesses overwhelming international competitiveness by skillfully combining the AI cognitive technology centered on deep learning, which is rapidly developing today, with the hardware and infrastructure technology the Graduate School of Engineering of the Faculty possesses. For instance, automation of the works by construction machines using the cognitive technology, automatic diagnosis basedon medical images or automation of chemical plant control can be considered as possible applications. The commencing point of our methodology is the information selection necessary for the solution of our target problems, and we are conducting research and development on elements that emphasize circulation development of information system, such as collection of real world data necessary for the information selection, physical devices including the high-performance sensor required for the data collection, processingmethod selection for digital triplets data, service construction that utilizes the web technology and its continuous improvement, and support for human manufacturing. At our department, the knowledge acquired through past artifacts engineering researches is used as the overall framework, and the research and development of real world hardware development elements is conducted through utilization of the resources of the research by the Graduate School of Engineering. Through such a strong collaboration between two disciplines, social implementation technology of the artifacts including the cutting edge AI technology is being built.
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