効率化の限界に、AIのちから。
世の中の課題に人工知能(AI)を応用することで、より便利で快適な社会を実現するための新しい仕組みを研究しています。 医療分野の課題に対しては、CT画像などの医用画像を読影して診断を下す処理をAIで支援するシステムを開発しています。超高齢社会へ進み、検査やその結果の医用画像は膨大な数になります。これを読影し診断を下す読影医は、日本は先進国の中でも最低レベルの数しかいません。そこで、深層学習というAIテクノロジーを使って、多くの医用画像をコンピュータに学習させ、読影支援をすることで、読影医不足を解消します。また、物流・生産現場での効率化の課題へもアプローチできます。現在、人間のカンを頼りに決定されていることが多い物量予測やスタッフのシフト調整、作業量の許容範囲。それらの意思決定に関する多くのデータを学習したコンピュータが、自動的に計算してコンサルティングできるツールを構築します。
川上 敬 教授
- 学位/博士(工学)
- 研究分野/知的システム工学、知能情報工学、最適化
- 研究テーマ/人工知能(AI)の社会応用に関する研究