「通信やデータの誤りを直す縁の下の力持ち」宇佐見庄五先生に聞く。

学部では「符号理論」「情報理論」、大学院では「情報理論特論」を担当されている宇佐見庄五先生に、ご自身の研究と学生たちの印象についてお聞きしました。

ゼミで指導する宇佐見庄五先生

 

先生の自己紹介をお願いしていただけますか?

研究分野と同じく「縁の下の力持ち」タイプです。カリキュラム全体を見渡して、手薄な部分を指摘したり、学生さんが卒業までの道筋を描けるように履修プランの立案を支援したり。この活動の中で、入学してすぐの「情報工学基礎演習」を担当しています。

ライフプランからレポートの書き方まで、大学生活を送る上で助けになることを広く学びます。学習面でも、それ以外の大学生活でも、困ったことがあれば相談できる、なめらかな(充実して潤いのある)キャンパスライフのサポーターでありたいと思っています。

 

先生の専門分野とその面白さを教えてください。

情報理論、特に誤り訂正符号を専門にしています。誤り訂正技術は、普段の生活で意識されることはあまりありませんが、ほぼすべての通信やデータの保存に用いられている技術です。

デジタル通信は、その途上で0が1にあるいは1が0に変化してしまうことが容易に起こります。これを防いでいるのが誤り訂正符号であり、高速・大容量の通信を影で支える、縁の下の力持ち的存在です。

 

最近の研究テーマを教えてください。

GRAND(guessing random additive noise decoding)技術に注目しています。これまでの誤り訂正復号法は、受信信号から各ビットの尤度(もっともらしさ)を算出し、符号化の際のルールとの間でやり取りを繰り返して、送信信号を推定するBP法(belief propagation)が主流でした。

一方、GRANDでは、受信信号に対して、発生する可能性の高い順に雑音の影響を加味し、送信信号かどうかを検査するという方法で、一番可能性の高い送信信号を推定します。6Gの鍵となる短符号長・高符号化率・高信頼を実現する復号法です。

従来法(BP法)(左図)とGRAND(右図)の復号の概略図(BP法では1回の探索に5~100倍の計算コストがかかる)
従来法(BP法)(左図)とGRAND(右図)の復号の概略図(BP法では1回の探索に5~100倍の計算コストがかかる)

 

学んだことや身につけたスキルは、卒業後にどのように役立つのでしょうか?

コンピュータ上で表計算やプレゼン資料作成を行うスキルがアドバンテージから「当たり前」になったように、今後、AIやデータサイエンスに関する知識や技術も「当たり前」になっていくと思います。

その上で、これらの技術をどう活かすか、何に用いるのか、という発想の部分が、人材としての価値に大きな影響を与える時代となるでしょう。情報工学を広く俯瞰した学びは、この発想の部分に大きな推進力となるはずです。

研究室のゼミ風景
研究室のゼミ風景

 

名城大学情報工学部の学生たちの印象を教えてください。

高校まで、基礎力をひたすら鍛えてきた、生真面目な学生さんが多い印象です。どんなスポーツでも、基礎体力がついた選手はそうでない選手よりも有望です。しかし、そのスポーツに特有の知識やテクニックを磨かなければ一流プレーヤーにはなれません。

情報工学のフィールドで、飛躍していくことを願っています。共に学ぶ仲間と、積極的に充実したキャンパスライフを送りましょう!

 

先生の研究室の特徴を教えてください。

今のところ、研究室の周辺だけですが、「季節感を感じる研究室ライフ」を心がけています。数年前から、七夕、ハロウィン、クリスマスなど、研究室の周りを飾り付け、研究室内ではお茶会を開いて季節イベントを楽しんでいます。

七夕の飾り付け
七夕の飾り付け

ハロウィンの飾り付け
ハロウィンの飾り付け
クリスマスの飾り付け
クリスマスの飾り付け

宇佐見庄五先生(右端から2番目)。学会の合間に訪れた山口県のKDDI研究所にて、宇佐見研究室、高比良研究室のメンバー、愛知県立大学の皆様と一緒に
宇佐見庄五先生(右端から2番目)。学会の合間に訪れた山口県のKDDI研究所にて、宇佐見研究室、高比良研究室のメンバー、愛知県立大学の皆様と一緒に

 

「バーチャルとリアルの間をインターフェースでつなぐ」田中敏光先生に聞く。

学部では「コンピュータグラフィックス」「マルチメディア基礎」、大学院では「コンピュータグラフィックス特論」を担当されている田中敏先生に、ご自身の研究と学生たちの印象についてお聞きしました。

スマートグラスを装着する田中敏光先生

 

先生の自己紹介をお願いしていただけますか?

1959年生まれのじいさんです。修士課程を卒業後、NTTの研究所に10年務め、その後は大学で教員をしています。子供のころからアニメや特撮に興味がありたくさん見ました。

最近は少なくなりましたが、毎期1、2作は見ています。この10年の趣味は家庭菜園で、屋上で野菜を育てています。また、壁面緑化のために長芋を植えたりもしています。あと、運動する機会が無いので、晴れた日には自宅から大学までの約10Kmを自転車で通勤しています。

屋上の家庭菜園
屋上の家庭菜園

 

先生の専門分野とその面白さを教えてください。

1つはCGで、今はフロントガラス上の雨を表現する方法を研究しています。物理法則に従って流れ落ちる動きに加えてワイパーによる大きな移動も表現する必要があり、かつ、リアルタイム表示が必要です。正確さ重視の物理表現と見た目重視のごまかしをどうバランスさせるかが面白いところです。

ガラス面を流れる水滴のCG(五十住拓哉)
雨粒が窓ガラスに当たって流れる様子をCGで表示します。
ガラス面を流れる水滴のCG(五十住拓哉)
雨粒が窓ガラスに当たって流れる様子をCGで表示します。

もう1つはヒューマンインタフェースで、スマートウォッチの画面を使った文字入力方法を研究しています。小さい画面をどう使うと効率的かを考えるところが面白いところです。

1インチ画面のスマートウォッチにも対応できる文字入力手法 (鈴木桜史郎)
1インチ画面のスマートウォッチにも対応できる文字入力手法 (鈴木桜史郎)

 

最近の研究テーマを教えてください。

CGでは、先ほどのフロントガラスの表現のほか、人が歩いた跡に生じる汚れや傷、塗装の剥離の表現方法を検討しています。こちらは、人が通過する頻度に応じて傷や汚れの量や塗装がはがれる割合を変えることで、人の流れを表現できる床面テクスチャを作る研究です。

圧力を反映した地面の質感表現(高橋尚史)
圧力を反映した地面の質感表現(高橋尚史)

ヒューマンインタフェースでは、スマートウォッチの文字入力の他に、スマートグラスでの利用や寝転がっての利用を目的として、指先を見る必要がない文字入力手法の開発と専用キーボードの作成を行っています。

指先を見る必要がない文字入力手法 (柴田侑里)
指先を見る必要がない文字入力手法 (柴田侑里)

 

学んだことや身につけたスキルは、卒業後にどのように役立つのでしょうか?

大学で学べる知識は初歩的・基礎的なものが多いので、「勉強したことが直接仕事で使える」といったことは少ないかもしれません。しかし、勉強するうちに身に着けた「知識を獲得するための手順」や「問題を解決するための手順」は現実の問題を解決するときに使えるはずです。

プログラミングを例にとると、1つの言語が理解できていれば、仕事で使う言語が異なっていても、類推や想像、少しの調査でなんとなく分るものです。

 

名城大学情報工学部の学生たちの印象を教えてください。

卒業研究で接している学生さんの多くは素直で真面目です。半分くらいは、楽しい人たちです。ただ、もう少し最初から自己主張をしてもいいのではと思うこともあります。また、欲が無いというか無駄を嫌うというか、見切りが速い人がいて、惜しいと思うことはあります。

授業で接する学生からは、細かいことを気にしすぎる、消極的、と感じることがあります。少数ですが、手抜きしすぎのしすぎではと思う学生もいるのが残念なところです。

卒業するゼミ生と一緒に記念写真
卒業するゼミ生と一緒に記念写真

「あらゆるデータを解析して知見を見いだす」米澤弘毅先生に聞く。

学部では「ソフトウェア工学」、大学院では「人工知能特論」を担当されている米澤弘毅先生に、ご自身の研究と学生たちの印象についてお聞きしました。

米澤研究室の4年生とともに。米澤弘毅先生(下段中央)

 

先生の自己紹介をお願いしていただけますか?

学生時代はアルゴリズムを研究していて、紙と鉛筆で研究するスタイルでした。その後、協調フィルタリング、生物学のデータ処理を経て、大量の情報を処理するためのアルゴリズム開発および情報解析による知見の発見に取り組んでいます。

普段は研究のアイディア創出も兼ねて、スポーツ観戦や映画鑑賞を趣味にしております。ただ見ているだけで突然アイディアが思いつくことも、本当にあります。

どのようなスポーツや映画が好きですか?

スポーツは主に野球を見ることが多いのですが、アメリカンフットボールやバスケットボールも昔はよく見ていました。2023年にはバンテリンドームで日本ハムファイターズとの交流戦を見に行きました(フォースボークが決勝点という貴重な試合)。

映画については、あまりジャンルを問わずに観に行くのですが、アクション映画の他には予算の範囲内で色々な工夫が見られるコメディやホラーを観ることも多いです。

2023年9月に帰省のついでに行ってきたエスコンフィールド

 

先生の専門分野とその面白さを教えてください。

大量の情報を処理する手法開発および知見開発を専門分野にしています。面白いのは解析対象が多岐にわたることで、生物やウイルスに関する超真面目なデータから、スポーツやテーブルゲームといったエンターテインメントのデータまで扱っています。

研究室に配属された学生が興味を持っている分野をそのまま研究テーマに設定したこともあり、ライトノベルや音楽のデータを見つけて解析を行ったこともあります。

研究室のゼミ風景

 

最近の研究テーマを教えてください。

最近は、アニメーションの原画である線画への自動彩色手法の開発、COVID-19ウイルスの自動判別手法の開発、実際のJリーグのデータを用いた知識発見手法の開発などに取り組んでいます。

アニメ原画への自動彩色手法については、別のキャラクターのカラー参考画像と線画を与えて、その線画を彩色したカラー画像を出力するニューラルネットワークを構築し、参考画像に近い彩色が行われていることが確認できました。

自動彩色の結果の一例
自動彩色の結果の一例

学んだことや身につけたスキルは、卒業後にどのように役立つのでしょうか?

情報工学科の学生には不足しがちな、統計の知識を必要とする場面が多く、卒業後でも役に立つことになるかと思います。

また知識そのものもそうですが、学生自身で考えて研究を進めていく経験は、講義や実験での指示通り行動することとは根本的に異なります。卒業後でも必要となる試行錯誤や計画の微妙な修正といった経験ができます。

学生指導中の米澤先生

 

名城大学情報工学部の学生たちの印象を教えてください。

私も本学に着任する前に他の大学で教育に従事してきましたが、本学部の学生はプログラミング能力が高い学生も多く、また思考能力もそこそこ高いという印象があります。

他にも、与えられた課題を何とかしてこなそうとする底力を感じることもあります。これが実は社会で最も必要な能力だったりします。一方で特にプレゼンテーションスキルについては、経験も浅く改善の余地があると考えています。

米澤研究室の4年生と一緒に

「センサ情報を介護や福祉に活かす」向井利春先生に聞く。

学部では「基礎ゼミナールI,II」「電磁気学」「フィジカルコンピューティング」「センサ工学」、大学院では「知的信号処理特論」を担当されている向井利春先生に、ご自身の研究と学生たちの印象についてお聞きしました。

向井研究室のメンバーと一緒に。向井利春先生(左端)

 

先生の自己紹介をしていただけますか?

理化学研究所時代のロボット研究
理化学研究所時代のロボット研究

群馬県出身です。大学で東京に出て、学部、修士、博士課程で計数工学という分野を学びました。聞き慣れないかもしませんが、物理や数学をベースに、情報、電気、システムなどの要素を加えた工学の分野です。

卒業後、理化学研究所に就職しました。この研究所は基本的にプロジェクト制で、数年間でプロジェクトを移動します。途中、1年間のフランス留学を挟みつつも理化学研究所にいたのですが、2015年に名城大学に転職してきました。

 

休日はどのように過ごしていますか。

自宅ベランダからの天体観測を楽しんでいます。望遠鏡の動きの制御や、CCDカメラで捉えた天体画像を何十枚も位置合わせして合成したり、Wavelet変換でノイズ除去をするなど、情報の知識がいろいろなところで役立っています。また、最近は趣味と実益を兼ねて、競技プログラミングに挑戦しています。

自宅ベランダの望遠鏡セットと、撮影した天体写真
自宅ベランダの望遠鏡セットと、撮影した天体写真

 

先生の専門分野とその面白さを教えてください。

広く言えばセンサ情報処理を扱っています。センサはこの世界の状況をコンピュータで扱える情報として取り込むためのものです。センサがあることで実際の状況に対応した処理ができるようになるので「センサを制するものはシステムを制する」などと言われています。

私は、センサ情報を介護や福祉に活かす方法を研究しています。具体的には、介護・福祉機器やロボットにセンサを活かす方法を研究しています。

ロボットによる起立補助(左)、学生の製作した光電脈波計(中)、脳波実験(右)
ロボットによる起立補助(左)、学生の製作した光電脈波計(中)、脳波実験(右)

 

最近の研究テーマを教えてください。

現在中心的に取り組んでいる分野は、シート状の触覚センサをベッドに敷いて、その上に横になっている人の生体情報を取得する研究です。触覚センサからは圧力分布の時間経過の情報が得られます。

このセンサ出力には体の活動のいろいろな影響が含まれますが、信号処理、パターン処理などを行うことで、呼吸数、心拍数やその時間変動、寝姿勢、寝返りの情報が得られます。さらに、呼吸数や心拍数の時間変動から、ストレス状態などもわかります。

生体情報が取得できるシート状触覚センサ
生体情報が取得できるシート状触覚センサ
シート状触覚センサの出力例
シート状触覚センサの出力例

 

学んだことや身につけたスキルは、卒業後にどのように役立つのでしょうか?

大学で一番身につけるべきことは、課題解決、論理的思考、状況判断、新しい知識習得などを行うための知的な基礎体力だと思います。

授業や卒業研究はこのような能力を身につけるための例題であって、大学で学んだ知識や技術が役に立つこともありますが、それよりも卒業後に直接役立つのは、就いた仕事の分野特有の知識です。また、このような知識は年々更新すべきものです。大学では、卒業後の学びをスムーズに行うための基礎作りと捉えるのが良いと思います。

 

名城大学情報工学部の学生たちの印象を教えてください。

いろいろな人がいますが、全体的な印象としては、課題にしっかりと取り組む堅実な学生が多いと感じています。

2023年度の研究室のメンバーと
2023年度の研究室のメンバーと

「オリンピックの勝敗を予測する」小中英嗣先生に聞く。

学部では「応用解析」「システム制御1」「ロボットシステム」、大学院では「知的制御システム特論」「科学技術英語」を担当されている小中英嗣先生に、ご自身の研究と学生たちの印象についてお聞きしました。

2022年12月、久々の国外出張。大学院生の研究発表(国際会議)でシンガポールに行きました。

 

先生の自己紹介をしていただけますか?

生まれてから学校・仕事すべて名古屋で過ごしています。電気系の大学・大学院で学んだ後、名城大学と縁があり大学教員になれました。途中外に出る機会はあったと思うのですが、名古屋の引力の方が強かった。土地に縁があると思っています。

仕事柄出張が多くその影響で旅行が好きです。定番の観光地から、(試合をしていなくても)スタジアムめぐりなどを楽しんでいます。あと、学生時代クイズを嗜んでいましたが、昨今のクイズブームに驚いています。

 

2019年夏、スポーツデータ研究の発表でアテネに行きました。
第1回近代五輪の会場となったパナシナイコスタジアムは市内中心部にあります。

 

先生の専門分野とその面白さを教えてください。

今の専門は大きく分けて二つです。一つ目は学生の頃から続けている「システム制御工学」。現象の規則を数学を使って理解し、目的を達成する仕組みを設計する学問です。もう一つは趣味のスポーツ観戦を延長させた「スポーツデータアナリティクス」。

スポーツの計測データからチームや選手の実力評価、ランキング作成などを行っています。どちらも数学とコンピュータを使って現実をより明確に理解できることが面白さですね。

公開されている約2000試合40000本のシュート位置のデータから、
場所ごとのゴールの難しさ(ゴール期待値)を計算できます。

 

最近の研究テーマを教えてください。

スポーツの様々なランキングを、公開されているデータから作成しています。勝敗や得失点から実力ランキングを作るとそれを勝敗予測にも活用できるようになります。ここしばらくはオリンピックや複数の競技で継続的に予測を公開しています。

また、試合中の細かな記録に基づき、チームスポーツでの個人ごとの貢献の定量化(具体的な数値で表すこと)にも取り組んでいます。

東京オリンピック(2021年)の球技10種目のメダルを、過去数年の国際大会の得失点から予測しました。
日本女子バスケの銀メダルが会心の予測でした。

 

学んだことや身につけたスキルは、卒業後にどのように役立つのでしょうか?

数学的な法則や根拠を学ぶことで、現実の解釈が豊かになります。見た目の相違にとらわれず、背後にある法則の類似性に着目できるようになると世界に対する解像度がぐんと細かくなるはずです。

また、きれいな法則がある現象(物理など)と、そうでもないもの(社会システムなど)の区別ができ、それらへの異なる対処法がわかるようになることは今後の人生の指針になると思います。

 

名城大学情報工学部の学生たちの印象を教えてください。

入学のためには受験にそれなりの準備が必要な学部ですので、勉強してきた量はある程度の水準を満たしている学生が多い、という印象です。

大学では高校までの勉強を「使う」のですが、そこに対する意識の切り替えは個人差が大きいようですね。大学生活を自分自身をより良いほうに変えるために活用してほしいと思います。

 

国外渡航も元通りになりつつあり、研究発表で国際会議に出かけています。2023年初夏に訪れたブダペストは素敵な街でした!

「モノの魅力や美しさを定量化する」川澄未来子先生に聞く。

学部では「感性情報処理」や「グローバルゼミナール」、大学院では「視覚・色彩情報処理論」を担当されている川澄未来子先生に、ご自身の研究と学生たちの印象についてお聞きしました。

2020年度の研究室のメンバーと一緒に。川澄未来子先生(右)

 

先生の自己紹介をしていただけますか?

学部は数学科、大学院は物理情報システム専攻の出身です。豊田中央研究所(トヨタグループの研究所)でニューラルネットワークや色彩情報処理の研究に12年間携わった後に大学教員になりました。

研究でも私生活でもタイやシンガポールを頻繁に往復しているので、情報工学部の海外研修の企画・引率も担当しています。名古屋は小中高校生活を送った地元です。学生時代は体育会ホッケー部、企業時代はスキー部、最近はゴルフや自転車、と体を動かすのが好きです。

愛車のBROMPTONで研究室に出勤することもあります。

先生の専門分野とその面白さを教えてください。

専門は、人間の感覚や感性をモノづくりに活かす「感性工学」です。扱う対象は、クルマ、家電、照明、通信デバイス、Webサイト、化粧品、農作物、街の景観、スマートシティなど多様で、企業や自治体など学外の組織と共同で進める研究が多いです。

研究室側が有する感性計量化・分析・設計の技術(シーズ)と、学外の社会課題(ニーズ)とがうまく結びついて、共通の目標を協働して成し遂げた時、大きな醍醐味とやりがいを感じる分野です。

 

 

最近の研究テーマを教えてください。

自動車部品メーカとは、車室内の照明空間における感情の変化をVRゴーグルを使って調べる研究、材料メーカとは、多層クラッド鋼によるダマスカス模様の包丁に新たな感性価値を付加する研究などに取り組んでいます。

VRゴーグルを使った照明空間の感性評価研究(企業との共同研究)

 

包丁の外観にこれまでにない価値を付加する研究(企業との共同研究)

 

愛知県農業総合試験場とは、特徴的な肌色の表面色を持つ名古屋コーチンの卵の色彩を測定した時に魅力スコアを視覚的に示すシステムを開発中です。感性の中では捉えるのが難しいとされる「美」を定量化・モデリングする研究にも取り組んでいます。

名古屋コーチン卵殻測色システムを試作(愛知県との共同研究)

大学で学んだ専門分野や身につけたスキルは、卒業後にどのように役にたつのでしょうか?

4年生以降の研究活動では、エンジニアとして社会生活で必要となる一連のプロセス(従来研究の調査、仮説の立案、実験の企画、方法の選定、結果の科学的な分析や考察、報告の執筆、スケジュールや予算の管理など)を経験します。

情報共有やディスカッションを繰り返しながら、道なき道を切り開くのは容易ではありませんが、学外の研究者と繋がりながら、役割を決めてグループで成し遂げる経験は、どの分野の社会でも即戦力となります。

歩行者とコミュニケーションする自動運転モビリティの視覚表示研究(企業との共同研究)
歩行者とコミュニケーションする自動運転モビリティの視覚表示研究(企業との共同研究)

名城大学情報工学部の学生たちの印象を教えてください。

控えめでおとなしく、余分なことを言わず、衝突を避ける傾向を持った人が多い印象があります。従来型の日本のサラリーマンエンジニアとしては望まれるタイプで、重宝されるでしょう。

ただ、今後の不透明で混沌とした時代や、国際社会との連携などを考えると、求められるのはおそらく、自分の考えや意志をもち、臆することなく前に出て、自己表現できる人材です。学生時代に存分にトレーニングを重ねて、姿勢を身につけてほしいです。

海外研修でAI開発スタートアップ企業を訪問(シンガポール、2019年8月)

 

情報工学は道具であり、社会課題と結びついて初めて世の中の役に立ちます。そのため、「グローバルゼミナール」では海外研修を企画・引率し、日本で暮らしていると気づきにくい衝撃的な価値観や考え方に触れ、多様な社会課題を知り、自分が住む世界の立ち位置を振り返る機会を提供しています。海外研修は2015年から継続していて、多くのグローバルエンジニアが巣立っています。

2023年度の研究室のメンバーと。「川澄研」「感性研究」のイニシャル「K」を掲げて。