｜研究テーマ｜

■生成モデルの性能に関する実験

機械学習における識別モデルでは、ある分類タスクに対して性能基準を定量的に測定し、その時点でベストな方法を決定できる。近年、ChatGPTや画像生成AIなどの生成モデルが注目されている。生成モデルは識別モデルと異なり、性能を定量的に評価することは難しい。本研究テーマでは、画像や時系列信号などの多様なデータの特徴を生成モデルがどれだけ忠実に捉え、データを生成できるか定量的に評価し、生成モデルの仕組みと性能との関係を数値実験により調べている。

■理工学部を目指す高校生へのメッセージ

好奇心を大切に自分の手で新しいモノを作り出そう。

■プロフィール

九州大学工学部情報工学科卒
博士（工学）九州大学

｜研究テーマ｜

■電磁波伝搬に関する研究

電磁波はスマートフォンの通信やレーダーの探査などで使われています。これらの技術をうまく利用するためには、電磁波が空間をどう伝わるのかを正確に理解することが重要です。私たちは、実験を通じて電磁波の広がり方を研究しています。また、本学は株式会社 QTnet と一緒にローカル ５Gの研究を進めており、学内の電波環境を調べています。今年からは、シミュレーション技術を使った研究にも挑戦し、さらに深い理解を目指しています。

■理工学部を目指す高校生へのメッセージ

大学は学生が自由な活動をできる環境を提供してくれます。プロジェクトや部活、課外活動を通じて、一つの目標に向かって仲間と協働する経験をしてほしいです。その過程では、様々な困難に直面するかもしれませんが、そこで得られるスキルや人間関係の大切さはこれからの人生を豊かにし、どんな場面でも活かせる力となるはずです。自分の可能性を広げるために、何事にも積極的に挑戦してほしいと思います。

■プロフィール

熊本電波工業高等専門学校卒、
九州大学大学院システム情報科学研究科博士課程 単位取得退学。博士（工学）
第一級陸上無線技術士。
電子情報通信学会、電気学会、映像情報メディア学会、IEEE 各会員。

｜研究テーマ｜

■人口知能の産業用装置への応用方法に関する研究
■産業用多軸駆動装置の制御性能向上に関する研究

人工知能を使った研究では、主に産業用装置のリアルタイムで監視を行い故障を検知するシステムの開発を行っています。また、最近では、企業と共同で人工知能の画像判別技術を用いて工業用部品の検査装置の開発を行っている。産業用多軸駆動装置の研究では、２軸以上で駆動するボールねじスライダやリニアモータスライダを対象に研究を行っている。

■理工学部を目指す高校生へのメッセージ

理工学部ということで、高度な数学や物理の知識が必要と思われるかもしれませんが、そんなことは、ありません。必要なのは、チャレンジしたいテーマや目標があるかです。スマートコミュニケーション工学科では、そういった数学や物理が苦手だけど工学系の研究がしたいという学生も歓迎ですので是非、見学に来てください。

■プロフィール

2019年に九州工業大学大学院生命体工学研究科にて博士（工学）
の学位を取得後に同年４月より九州産業大学理工学部機械工学科にて
助手、助教を経て現在講師として、教育・研究活動を行っている。
教育・研究活動では、制御工学や人工知能に利用方法をテーマとして
活動を行っている。