米泽弘毅老师在本科阶段讲授“软件工程”，在研究生阶段讲授“人工智能专论”。我们采访了米泽弘毅老师，请他谈谈自己的研究以及对学生们的看法。
与米泽研究室的四年级学生合影。米泽弘毅老师（前排中央）
可以请您先做一下自我介绍吗？
学生时代我研究算法，采用的是“纸笔推演”式的研究方式。之后，我的研究陆续拓展到协同过滤（collaborative filtering）、生物学数据处理等领域，如今主要致力于开发处理海量信息的算法，并通过数据分析来发掘新的知识。
平时，我把观看体育比赛和电影当作兴趣，也借此为研究获取灵感。仅仅是观看，有时就会突然冒出新点子，这种事真的会发生。
您喜欢什么样的体育运动和电影？
体育方面我主要看棒球，不过以前我也常看美式橄榄球和篮球。2023 年，我还去万特林巨蛋（Vantelin Dome）观看了与日本火腿斗士队的交流赛（一场因投手犯规送上制胜分的罕见比赛） 。
电影方面我几乎不挑类型，除了动作片，也常看那些在有限预算内运用了各种巧思的喜剧片和恐怖片。
请介绍一下您的专业领域及其有趣之处。
我的研究方向是开发处理海量信息的技术，并从中发掘新的知识。有趣的地方在于分析对象十分广泛：既有与生物、病毒相关的“非常硬核”的数据，也有体育、桌游等娱乐类数据。
我也曾直接把分配到研究室的学生所感兴趣的领域设为研究课题，还找来轻小说、音乐等数据进行过分析。
请介绍一下您最近的研究课题。
最近我主要在做这几方面的工作：开发动画原画线稿的自动上色方法、新冠病毒（COVID-19）的自动判别方法，以及利用日本 J 联赛的真实数据来开发知识发现方法。
关于动画原画的自动上色，我们构建了一种神经网络：输入另一角色的彩色参考图与线稿，即可输出为该线稿上色后的彩色图像。经过实验确认，上色结果与参考图相当接近。
在这里学到的知识和技能，毕业后对学生会有怎样的帮助？
信息工程专业的学生往往在统计学知识上有所欠缺，而研究中经常会遇到需要统计学知识的场景，这些在毕业后同样会很有用。
除了知识本身之外，由学生自己思考、推进研究的经历，与在课堂和实验中按指示行事有着根本的不同。这一过程能让学生积累反复试错、对计划做出细微调整等经验，这些都是毕业后也需要的。
请谈谈您对名城大学信息工程学部学生的印象。
在来到本校之前，我也曾在其他大学从事过教学工作。我的印象是，本学部编程能力强的学生很多，思维能力也相当不错。
此外，我还能感受到学生们那种想方设法把交给自己的课题完成好的韧劲。这其实往往正是社会中最需要的能力。另一方面，尤其在演示表达能力上，学生经验尚浅，还有提升空间。
