筑波大学ヒューマンコンピュテーション研究室では「人間と人工知能による協調問題解決」の方法を研究しています。世の中には、人工知能だけでは、あるいは人間一人では解決できない難しい問題がたくさんあります。個人や集団を上手く制御する人工知能・機械学習技術を開発し、人間からより良い判断を引き出すことで、このような問題の解決を目指します。

研究室配属説明会

情報科学類3年生向けに2019年度卒業研究配属の説明会を実施します。機械学習・データマイニング研究室とブラックボックス最適化研究室と合同での開催です。
10月4日(木)18:15〜19:30 @ 総合研究棟B 1001室
10月9日(火)18:15〜19:30 @ 総合研究棟B 1001室
個別面談にも随時応じます。baba [at] cs.tsukuba.ac.jp までご連絡ください。

研究内容

賢い集合知の実現
簡単な問題は多数決で正しい答えが得られることが多いですが、大抵の人が間違える難しい問題では多数決は上手く機能しません。各自の回答から正しく答えられる人を見つけることで難しい問題にも対応できる多数決 [CIKM 2017] や、その創薬への応用 [J. Mol. Graph. Model 2018]などを研究しています。
個人の能力の推定
問題を上手く解決できる人を見つけるため、他者からの評価を使って個人の能力を推定する手法 [KDD 2013][AAAI 2017]や、自己申告語彙テストを利用して翻訳者の能力を推定する手法 [IJCAI 2016]などを開発しています。
集団意思決定の支援
集団での意思決定や合意形成を支援するために、意見集約によるアイテムのクラスタリング・ランキング手法 [IJCAI 2018]などを開発しています。
Human-in-the Loop 機械学習
正解データの作成以外でも、機械学習モデリングの様々なフェーズで人間を活用することができます。特徴抽出に人間を活用する方法 [AAAI 2018]などを開発しています。
協調データ解析
データサイエンティストの集団を上手く協調させてデータ解析を効率的に進めるために、機械学習コンペティションの活用 [DSAA 2014][EAAI 2018]や、集団での探索型データ解析 [HCOMP WIP 2015]などの検討を行っています。
機械学習・データ解析応用
発展途上国での予防医療支援 [KDD 2015]、格安航空会社の業務支援 [IAAI 2017]、車載ネットワークへの侵入検知 [JIP 2018]、未就学児の学習継続予測 [EAAI 2018]など実社会の様々な問題に対する機械学習応用の研究を行っています。

構成員