実世界知能の 理論的基礎として、 確率統計的手法や 多変量解析手法 などを 用いた 情報数理的な 立場から、 パターン情報処理、 及び 知能情報処理の 原理や 仕組みを 明らかにし、 具体的な 手法や 応用について 研究を 行っています
コンピュータビジョンに関するトップカンファレンスの一つである ECCV 2026 において、当研究室から4本の論文が採択されました。 採択論文は <a href=https://www.mi.t.u-tokyo.ac.jp/blog/announcement/eccv2026_accepted/">こちら
ロボティクス分野におけるトップカンファレンスの一つである IROS 2026 において、当研究室から1本の論文が採択されました。 採択論文は <a href=https://www.mi.t.u-tokyo.ac.jp/blog/announcement/iros2026_accepted/">こちら
機械学習分野のトップ会議 ICML 2026 において、当研究室から1本の論文が採択されました。
当研究室の安道健一郎客員研究員、黒瀬優介特任講師を含む研究グループから発表された 「医療用大規模日本語視覚言語モデルの構築」が、 言語処理学会第32回年次大会にて優秀賞を受賞しました。
日本語に特化したオープンな医療用マルチモーダルモデルを発表しました。 プレスリリースはこちら
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