研究内容

Deep Learning

  • 自然言語処理
  • 深層学習を用いて文脈情報を保持した翻訳を生成するモデルを研究しています。
  • 深層強化学習(DQN)
  • ロボットを操作するAIコントローラを作成します。

機械学習

  • ビッグデータ分析
  • 異種混合学習をオンライン化しリアルタイムなデータ分析を目指します。

クラウドコンピューティング

  • hadoopを用いた実行時間予測
  • Javaプログラムの実行履歴を記録するツールを用いてHadoopクラスタの性能を測り、アプリケーションの実行時間を機械学習を用いて予測することを目指します。
  • sparkを用いたグラフクラスタリング並列分散処理
  • apache社の提供している並列分散処理フレームワークのSparkを用いてグラフクラスタリング処理を行い、処理時間の高速化と新規アルゴリズムを提案します。

モデル検査

  • RTCTL モデル検査
  • ロボットの組込みアセンブリプログラムを対象としたRealTimeCTLによる実行時間を考慮したモデル検査と、CEGAR(Counter Example Guided Abstract Refinement)を用いた効率的なモデル検査の研究をしています。
  • 記号実行を用いたGPUプログラムのバンクコンフリクトの検知
  • CUDAで書かれたGPUプログラムを記号実行を用いてモデル検査し、バグの1つであるバンクコンフリクトを検知する研究をしています。
  • 状態圧縮を用いた並列記号実行
  • 記号実行における状態をmergeして並列に実行することで効率的に記号実行を行う研究をしています。